分布式系统选主怎么玩
分布式系统为了保证其可靠性，一般都会多节点提供服务，各别节点的故障不会影响系统的可用性。对于分布式的存储系统来说，在保证可用性的同时，数据的可靠性（不丢失）也是其要解决的核心问题。目前通用的方案是使用多副本存储。这就会引入一个新的问题，分布式存储系统的又一核心问题——多个副本间的数据一致性保障。所以就有了各种数据一致性协议。例如：Zookeeper的Zab、Etcd使用的Raft和无比复杂的Paxos等等。这些一致性协议都有一个共同的特点，那就是都有一个主节点（Leader）负责数据的同步。
本文不讨论这些一致性协议的工作原理，我们重点聊一聊它们的选主策略——当Leader挂掉后，集群必须有能力选出一个新的Leader。为什么只讨论选主呢？因为在我们的工作中几乎不太可能去设计实现一致性协议，但"选主"这个事儿还是有可能需要我们去做的。例如之前文章介绍的时间轮，我们有多个节点提供服务，但只能有一个节点去转动轮子（一秒移动一次当前指针），这个时候就需要系统中始终有一个Leader负责转动轮子。业务上类似的需求还有很多，这里就不举例了，接下来我们介绍下几种选主策略。
首先明确下选主的时机：一般发生在集群的Leader宕机或者集群刚刚启动时，集群中没有Leader，这时就会触发选主。这里有两个技术点：
选主常用的方式有两种：投票和竞争，下面我们分别介绍下。
在投票选主方式中，一般集群中会有两种角色：Leader和Follower，Leader和各Follower间保持心跳，Follower通过心跳判断Leader是否存活，如果Follower感知不到Leader，则触发选举。获得集群半数以上节点投票的Follower将成为集群新的Leader。为了提高选举的效率，集群节点数一般都为奇数个。
那么Leader是如何选出来的呢？不同的一致性协议，有不同的玩法，下面简单了解下Zookeeper和Etcd的选主方式（为了便于理解对模型做了简化，只描述核心算法和思路）：
ZK的节点在投票时是通过比较两个“ID”来决定把票投给谁的：
1、ZXID：ZooKeeper事务Id，越大表示数据越新；
投票时的比较算法为：谁的ZXID大谁胜出，ZXID相同情况谁的SID大谁胜出（简单理解：谁的数据新胜出，数据一样谁的编号大谁胜出）。
1、集群失去Leader后，所有节点进入Looking状态，向集群中广播（第一轮投票）自身选举值(SID,ZXID)，投自己一票；
2、每个节点都会将自身选举值与收到的所有其它节点的选举值作比较，选出“最大”的，如果最大的不是自己，则改投最"大“节点，广播变更(第二轮投票)；
3、集群中节点收到第二轮结果后，统计超过半数的选举值，其对应的节点将成为集群新的Leader；选举过程入下图所示：
Etcd使用Raft一致性协议，集群中每个节点都有自己的倒计时器，且时间随机。Follower每次收到心跳后都会重置倒计时器，当某个Follower的倒计时结束，说明长时间没有收到心跳，就可以认为Leader挂了，需要选举新的Leader了。这个Follower就会触发选举，想成集群为新的Leader。
Follower首先会将自身状态改为Candidate，并向所有节点发起投票，如果得到半数以上节点的同意则成为集群新的Leader。否则，在下次倒计时结束后发起新一轮选举。
Raft选举过程中，投票节点通过对比任期（Term，一个连续递增的整型值）和CommitId（类似ZK的事务Id）来判断是否投“同意”票。选举过程如下：
1、Candidate发起投票时将自身当前任期加1(NewTerm)，并向集群中所有节点发起投票请求（请求中包含新的任期值）；
2、Follower节点将自身当前任期(CurrentTerm)和收到的Candidate投票请求中带来的NewTerm比较，如果NewTerm大就投“同意”票（这里忽略的CommitId的比较是为了更好理解和强调Term的作用，比较方法与ZK类似）；
3、Candidate得到大于半数节点的”同意“后成为Leader，与其他节点建立心跳，并更新所有节点的当前任期为NewTerm;
4、如果不够半数，则选举失败，等待倒计时器下次到期发起下一轮选举;
集群正常情况下，各节点处于同一任期，Leader节点定时发送心跳重置各Follower倒计时器，当Leader心跳中断后，Follower倒计时器不再被重置，则会必然会有节点到期，触发选举，图2中Follower 1先到期，变为Candidate并发起选举，进入下一任期。
选举成功，原Follower成为集群新的主节点，开始向各Follower发送心跳，并更新其它节点的任期。
上面介绍的流程只是最简单的场景，实际情况会复杂些，例如有可能会有产生多个Candidate，因为只要有Follower节点到期，就会发起投票，进入Candidate状态，Reft是如何尽量避免产生多个Candidate的呢？
首先各节点倒计时时间随机，尽量避免同时到期。其次Follower收到Candidate的投票请求时会重置自己的倒计时器，这样就尽量保证了在选举失败后Candidate能够率先到期，可以下一任期继续由它发起投票。
但是肯定还存在产生多个Candidate的情况，所以协议规定一个Follower在一个任期只能投一次票，这样就够不可能有两个Candidate同时获得半数以上的投票（不可能选出两个Leader来）。如果选举失败，由于节点倒计时器时间随机，所以几乎可以肯定会有一个Candidate先到期，并且大概率在下一轮选举中成为Leader。
上面介绍的投票选举方式需要集群各节点互相感知对方的存在，实现相对复杂，下面介绍一种比较简单的方案——竞争选主。
竞争选主需要借助外部存储服务来实现，各节点通过对某个约定的Key-Value数据的访问，来决定谁是Leader，假设KV数据为Leader：UUID(写入前生成的唯一Id)，具体”抢主“逻辑如下：
1、尝试获取Leader：UUID数据，判断数据是否存在；
2、如果Leader不存在，则将Leader:UUID写入到存储服务中并设置其TTL（如果存储服务不支持TTL，可以将TTL作为Value的一部分一起写入），本地保存UUID值，当前进程为主节点；
3、如果Leader存在，通过TTL判断是否过期，如果过期，当做Leader不存在处理，否则对比Leader的UUID和本地存储的UUID是否一致；
3.1、如果一致则刷新”数据“TTL，当前进程为Leader；
3.2、如果不一致则不作任何操作，当前节点不是Leader；
集群内所有的进程，都保证以小于TTL的周期执行上述逻辑，Leader就会不停的“刷新”Leader:UUID的TTL，始终保持自己是Leader，如果想更安全，刷新时可以使用CAS的方式每次更新UUID。当Leader宕机不能继续刷新后，数据必然会过期，其它节点将会竞争写入，成为集群新的Leader（和分布式锁很像，可以理解为一把长期持有的锁，新的玩法）。
我们分析下上述逻辑，当约定的Key不存在时，集群处于没有主或主挂了的状态，其他节点可以通过判断这个Key感知到Leader是否存在，从而触发选主，写入Key的过程相当于竞争选主的过程，谁写入成功谁就是新的Leader。
本文介绍了两种选主方式，竞争的方式很好理解，实现也非常简单，但为什么存储系统很少选择竞争选主方案？如果我们的业务模块要实现选举使用那种方案好一些？欢迎大家在留言区讨论。
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