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一、Zookeeper集群推舉概述
Zookeeper集群推舉是保證分散式數據一致性跟高可用性的關鍵機制。在Zookeeper中，集群由多個伺服器構成，這些伺服器經由過程推舉演算法來決定一個伺服器作為Leader，擔任處理客戶端的懇求，並確保集群中全部伺服器對數據的視圖保持一致。
二、Zookeeper集群推舉機會
Zookeeper集群推舉重要產生在以下兩種情況：
- 效勞啟動時：當Zookeeper集群啟動時，須要選出初始的Leader節點，以實現初始化的任務。
- Leader宕機後：噹噹前的Leader節點呈現毛病無法正常任務時，集群須要重新推舉出新的Leader。
三、Zookeeper集群推舉演算法
Zookeeper的推舉演算法採用了一種稱為「過折半存活原則」的戰略，即只有超越折半的節點存活，才幹保證體系正常運轉。在Zookeeper中，每個節點都有一個唯一的標識符，稱為myid。推舉演算法經由過程對比每個節點的myid跟zxid（事件ID）來斷定Leader。
1. 比較zxid
起首比較各個節點的zxid，zxid大年夜者勝出成為Leader。zxid用於標識節點數據的新舊程度，較大年夜的zxid表示數據更新。
2. 假如zxid一致
假如多個節點的zxid雷同，則比較myid。myid大年夜者成為Leader。經由過程這種方法，可能確保每個節點都無機會成為Leader，避免了單一節點持續擔負Leader的情況。
四、Zookeeper集群推舉實戰
以下是一個簡單的Zookeeper集群推舉實戰示例：
假設有一個由5台伺服器構成的Zookeeper集群，它們的id從1-5，同時它們都是最新啟動的，也就是不歷史數據，在存放數據量這一點上，都是一樣的。
- 伺服器1啟動：收回一次推舉，投本人一票。此時伺服器1票數一票，不足折半以上（3票），推舉無法實現；伺服器1狀況保持為LOOKING。
- 伺服器2啟動：再發動一次推舉，伺服器1跟2分辨投本人一票。此時伺服器1發明伺服器2的id比本人大年夜，變動組票投給伺服器2；此時伺服器1票數0票，伺服器2票數2票，不足折半以上（3票），推舉無法實現；伺服器1，2狀況保持LOOKING。
- 伺服器3啟動：發動一次推舉。與下面過程一樣，伺服器1跟2先投本人一票，然後因為伺服器3id最大年夜，兩者變動組票投給伺服器3；此次投票成果：伺服器1為0票，伺服器2為0票，伺服器3為3票。此時伺服器3的票數曾經超越折半（3票），伺服器3當選Leader。伺服器1，2變動狀況為FOLLOWING，伺服器3變動狀況為LEADING。
- 伺服器4啟動：發動一次推舉。此時伺服器1，2，3曾經不是LOOKING狀況，因此伺服器4會直接與Leader（伺服器3）樹破連接並停止狀況同步。
- 伺服器5啟動：與伺服器4類似，伺服器5也會直接與Leader（伺服器3）樹破連接並停止狀況同步。
五、總結
Zookeeper集群推舉是保證分散式數據一致性跟高可用性的關鍵機制。經由過程懂得Zookeeper的集群推舉機制，我們可能更好地懂得分散式體系的堅固性跟一致性。在現實利用中，公道設置Zookeeper集群的節點數量跟分布，可能有效地進步體系的機能跟堅固性。