zookeeper选举机制

FastLeaderElection算法通过异步的通信方式来收集其它节点的选票，同时在分析选票时又根据投票者的当前状态来作不同的处理，以加快Leader的选举进程。    
    每个在zookeeper服务器启动先读取当前保存在磁盘的数据,zookeeper中的每份数据都有一个对应的id值,这个值是依次递增的；换言之,越新的数据,对应的ID值就越大。 
    在读取数据完毕之后,每个zookeeper服务器发送自己选举的leader,这个协议中包含了以下几部分的数据: 
1)、所选举leader的id(就是配置文件中写好的每个服务器的id) ,在初始阶段,每台服务器的这个值都是自己服务器的id,也就是它们都选举自己为leader。 
2)、服务器最大数据的id,这个值大的服务器,说明存放了更新的数据。 
3)、逻辑时钟的值,这个值从0开始递增,每次选举对应一个值,也就是说:如果在同一次选举中,那么这个值应该是一致的，逻辑时钟值越大,说明这一次选举leader的进程更新。 
4)、本机在当前选举过程中的状态,有以下几种:LOOKING,FOLLOWING,OBSERVING,LEADING 

    每台服务器将自己服务器的以上数据发送到集群中的其他服务器之后,同样的也需要接收来自其他服务器的数据,它将做以下的处理: 
A、如果所接收数据服务器的状态还是在选举阶段(LOOKING 状态),那么首先判断逻辑时钟值,又分为以下三种情况: 
a) 如果发送过来的逻辑时钟大于目前的逻辑时钟,那么说明这是更新的一次选举,此时需要更新一下本机的逻辑时钟值，代码如下: 

if (n.epoch > logicalclock) {  logicalclock = n.epoch;  recvset.clear();  if(totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid,getInitId(), getInitLastLoggedZxid()))  updateProposal(n.leader, n.zxid);  else  updateProposal(getInitId(),getInitLastLoggedZxid());   sendNotifications();  

其中的totalOrderPredicate函数就是根据发送过来的封包中的leader id,数据id来与本机保存的相应数据进行判断的函数（首先看数据id,数据id大者胜出;其次再判断leader id,leader id大者胜出）,返回true则调用updateProposal函数更新数据。 
b) 发送过来数据的逻辑时钟小于本机的逻辑时钟 
说明对方在一个相对较早的选举进程中,这里只需要将本机的数据广播出去 
c) 两边的逻辑时钟相同,此时也只是调用totalOrderPredicate函数判断是否需要更新本机的数据,将最新的选举结果广播出去 


B、如果所接收服务器不在选举状态,也就是在FOLLOWING或者LEADING状态 
a) 如果逻辑时钟相同,将该数据保存到recvset,如果所接收服务器宣称自己是leader,那么将判断是不是有半数以上的服务器选举它,如果是则设置选举状态退出选举过程 
b) 否则这是一条与当前逻辑时钟不符合的消息,那么说明在另一个选举过程中已经有了选举结果,于是将该选举结果加入到outofelection集合中,再根据outofelection来判断是否可以结束选举,如果可以也是保存逻辑时钟,设置选举状态,退出选举过程 

以一个简单的例子来说明整个选举的过程. 
假设有五台服务器组成的zookeeper集群,它们的id从1-5,同时它们都是最新启动的,也就是没有历史数据,在存放数据量这一点上,都是一样的.假设这些服务器依序启动,来看看会发生什么 

1) 服务器1启动,此时只有它一台服务器启动了,它发出去的报没有任何响应,所以它的选举状态一直是LOOKING状态  
2) 服务器2启动,它与最开始启动的服务器1进行通信,互相交换自己的选举结果,由于两者都没有历史数据,所以id值较大的服务器2胜出,但是由于没有达到超过半数以上的服务器都同意选举它(这个例子中的半数以上是3),所以服务器1,2还是继续保持LOOKING状态.  
3) 服务器3启动,根据前面的理论分析,服务器3成为服务器1,2,3中的老大,而与上面不同的是,此时有三台服务器选举了它,所以它成为了这次选举的leader.  
4) 服务器4启动,根据前面的分析,理论上服务器4应该是服务器1,2,3,4中最大的,但是由于前面已经有半数以上的服务器选举了服务器3,所以它只能接收当小弟的命了.  
5) 服务器5启动,同4一样,当小弟