zookeeper作為分布式協調工具，具有很廣泛的應用，zookeeper集群選主機制究竟如何實現？下面來進行分析。
在zookeeper集群中，主要分為三者角色，而每乙個節點同時只能扮演一種角色，這三種角色分別是：
(1). leader 接受所有follower的提案請求並統一協調發起提案的投票，負責與所有的follower進行內部的資料交換(同步);
(2). follower 直接為客戶端服務並參與提案的投票，同時與leader進行資料交換(同步);
(3). observer 直接為客戶端服務但並不參與提案的投票，同時也與leader進行資料交換(同步);observer的作用是為了拓展系統，提高讀取速度。
每個server在工作過程中有四種狀態：
looking：競選狀態，當前server不知道leader是誰，正在搜尋。
leading：領導者狀態，表明當前伺服器角色是leader。
following：隨從狀態，表明當前伺服器角色是follower，同步leader狀態，參與投票。
observing，觀察狀態，表明當前伺服器角色是observer，同步leader狀態，不參與投票。
選主機制
zookeeper的核心是原子廣播，這個機制保證了各個server之間的同步。實現這個機制的協議叫做zab協議。zab協議有兩種模式，它們分別是恢復模式（選主）和廣播模式（同步）。當服務啟動或者在領導者崩潰後，zab就進入了恢復模式，當領導者被選舉出來，且大多數server完成了和leader的狀態同步以後，恢復模式就結束了。狀態同步保證了leader和server具有相同的系統狀態。leader選舉是保證分布式資料一致性的關鍵。
當zk集群中的一台伺服器出現以下兩種情況之一時，就會開始leader選舉。
（1）伺服器初始化啟動。
（2）伺服器執行期間無法和leader保持連線。
而當一台機器進入leader選舉流程時，當前集群也可能處於以下兩種狀態。
（1）集群中本來就已經存在乙個leader。
（2）集群中確實不存在leader。
首先第一種情況，通常是集群中某一台機器啟動比較晚，在它啟動之前，集群已經正常工作，即已經存在一台leader伺服器。當該機器試圖去選舉leader時，會被告知當前伺服器的leader資訊，它僅僅需要和leader機器建立連線，並進行狀態同步即可。
下面重點看第二種情況，即集群中leader不存在的情況下如何進行leader選舉。
資料模型
投票資訊中包含兩個最基本的資訊。
sid:即server id，用來標識該機器在集群中的機器序號。
zxid:即zookeeper事務id號。zookeeper狀態的每一次改變, 都對應著乙個遞增的transaction id, 該id稱為zxid. 由於zxid的遞增性質, 如果zxid1小於zxid2, 那麼zxid1肯定先於zxid2發生. 建立任意節點, 或者更新任意節點的資料, 或者刪除任意節點, 都會導致zookeeper狀態發生改變, 從而導致zxid的值增加.
以（sid，zxid）的形式來標識一次投票資訊。例如，如果當前伺服器要推舉sid為1，zxid為8的伺服器成為leader，那麼投票資訊可以表示為（1，8）
規則集群中的每台機器發出自己的投票後，也會接受來自集群中其他機器的投票。每台機器都會根據一定的規則，來處理收到的其他機器的投票，以此來決定是否需要變更自己的投票。
規則如下：
（1）初始階段，都會給自己投票。
（2）當接收到來自其他伺服器的投票時，都需要將別人的投票和自己的投票進行pk，規則如下：
優先檢查zxid。zxid比較大的伺服器優先作為leader。
如果zxid相同的話，就比較sid，sid比較大的伺服器作為leader。
舉例假設當前集群中有5臺機器組成。sid分別為1，2，3，4，5。zxid分別為9，9，9，8，8，並且此時sid為2的機器是leader。某一時刻，1和2的伺服器掛掉了，集群開始進行選主。
在第一次投票中，由於無法檢測到集群中其他機器的狀態資訊，因此每台機器都將自己作為被推舉的物件來進行投票。於是sid為3，4，5的機器，投票情況分別為（3，9），（4，8），（5，8）
每台機器把投票發出後，同時也會接收到來自另外兩台機器的投票。
對於server3來說，接收到（4，8），（5，8）的投票，對比後由於自己的zxid要大於收到的另外兩個投票，因此不需要做任何變更。
對於server4來說，接收到（3，9），（5，8）的投票，對比後由於（3，9）這個投票的zxid大於自己，因此需要變更投票為（3，9），然後繼續將這個投票傳送給另外兩台機器。
對於server5來說，接收到（3，9），（4，8）的投票，對比後由於（3，9）這個投票的zxid大於自己，因此需要變更投票為（3，9），然後繼續將這個投票傳送給另外兩台機器。
經過第二輪投票後，集群中的每台機器都會再次受到其他機器的投票，然後開始統計投票。判斷是否有過半的機器收到相同的投票資訊，如果有，那麼該投票的sid會成為新的leader。
機器總數為5臺，server3，4，5都收到投票（3，9）。因此server3成為leader。
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