一、Zookeeper集群推举概述
Zookeeper集群推举是保证分布式数据分歧性跟高可用性的关键机制。在Zookeeper中，集群由多个效劳器构成，这些效劳器经由过程推举算法来决定一个效劳器作为Leader，担任处理客户端的恳求，并确保集群中全部效劳器对数据的视图保持分歧。
二、Zookeeper集群推举机会
Zookeeper集群推举重要产生在以下两种情况：
- 效劳启动时：当Zookeeper集群启动时，须要选出初始的Leader节点，以实现初始化的任务。
- Leader宕机后：当以后的Leader节点呈现毛病无法正常任务时，集群须要重新推举出新的Leader。
三、Zookeeper集群推举算法
Zookeeper的推举算法采取了一种称为“过折半存活原则”的战略，即只有超越折半的节点存活，才干保证体系正常运转。在Zookeeper中，每个节点都有一个独一的标识符，称为myid。推举算法经由过程对比每个节点的myid跟zxid（事件ID）来断定Leader。
1. 比较zxid
起首比较各个节点的zxid，zxid大年夜者胜出成为Leader。zxid用于标识节点数据的新旧程度，较大年夜的zxid表示数据更新。
2. 假如zxid分歧
假如多个节点的zxid雷同，则比较myid。myid大年夜者成为Leader。经由过程这种方法，可能确保每个节点都无机会成为Leader，避免了单一节点持续担负Leader的情况。
四、Zookeeper集群推举实战
以下是一个简单的Zookeeper集群推举实战示例：
假设有一个由5台效劳器构成的Zookeeper集群，它们的id从1-5，同时它们都是最新启动的，也就是不历史数据，在存放数据量这一点上，都是一样的。
- 效劳器1启动：收回一次推举，投本人一票。此时效劳器1票数一票，不足折半以上（3票），推举无法实现；效劳器1状况保持为LOOKING。
- 效劳器2启动：再发动一次推举，效劳器1跟2分辨投本人一票。此时效劳器1发明效劳器2的id比本人大年夜，变动组票投给效劳器2；此时效劳器1票数0票，效劳器2票数2票，不足折半以上（3票），推举无法实现；效劳器1，2状况保持LOOKING。
- 效劳器3启动：发动一次推举。与下面过程一样，效劳器1跟2先投本人一票，然后因为效劳器3id最大年夜，两者变动组票投给效劳器3；此次投票成果：效劳器1为0票，效劳器2为0票，效劳器3为3票。此时效劳器3的票数曾经超越折半（3票），效劳器3当选Leader。效劳器1，2变动状况为FOLLOWING，效劳器3变动状况为LEADING。
- 效劳器4启动：发动一次推举。此时效劳器1，2，3曾经不是LOOKING状况，因此效劳器4会直接与Leader（效劳器3）树破连接并停止状况同步。
- 效劳器5启动：与效劳器4类似，效劳器5也会直接与Leader（效劳器3）树破连接并停止状况同步。
五、总结
Zookeeper集群推举是保证分布式数据分歧性跟高可用性的关键机制。经由过程懂得Zookeeper的集群推举机制，我们可能更好地理驱分布式体系的坚固性跟分歧性。在现实利用中，公道设置Zookeeper集群的节点数量跟分布，可能有效地进步体系的机能跟坚固性。