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尋找 Leader

串行化和線性化

當 follower 服務器處理讀取請求時,由于 leader 的最新提交尚未到達跟隨者,客戶端可能會獲得陳舊數據。客戶端接收更新的順序仍保持不變,但是更新可能不是最新的。與線性化相對,這是串行化保證。線性化可確保每個客戶端都獲得最新更新。客戶端僅需要讀取元數據并且可以暫時容納過時的元數據時,便可以使用串行化保證。對于諸如 Lease 之類的操作,需要嚴格線性化。

如果將 leader 從集群中分割出去,則客戶端可以從 leader 獲得陳舊的值,Raft描述了一種提供線性化讀取的機制。參見例子etcd 的readIndex實現。

分割的 follower 可能會發生類似的情況。follower 可能已分割,可能未將最新值返回給客戶端。為確保 follower 未分割且與 leader 保持最新,他們需要查詢 leader 以了解最新更新,并等到收到最新更新后再對客戶端進行響應,請參閱proposed kafka design例子。

所有操作都必須在 leader 上執行,這很重要,因此客戶端庫需要首先找到leader 服務器。有兩種方法可以滿足此要求。

consistent core中的follower服務器知道當前的 leader,因此,如果客戶端連接到 follower,則它可以返回leader 的地址。然后,客戶端可以直接連接在響應中標識的 leader。應當注意,當客戶端嘗試連接時,服務器可能處于leader選舉狀態。在這種情況下,服務器無法返回leader地址,客戶端需要等待并嘗試另一臺服務器。

服務器可以實現轉發機制,并將所有客戶端請求轉發給 leader。這允許客戶端連接到任何服務器。同樣,如果服務器處于leader 選舉中,則客戶端需要重試,直到leader選舉成功并建立了合法的 leader 為止。

Zookeeper 和 etcd 之類的產品之所以采用這種方法,是因為它們允許follower 服務器處理一些只讀請求。當大量客戶端是只讀客戶端時,這避免了leader 的瓶頸。這樣可以讓客戶端根據請求類型減少連接到leader 或follower 的復雜性。

找到leader的一種簡單機制是嘗試連接到每個服務器并嘗試發送請求,如果服務器不是leader,則服務器會重定向響應。

private void establishConnectionToLeader(List

僅建立TCP連接是不夠的,我們需要知道服務器是否可以處理我們的請求。因此,客戶端向服務器發送一個特殊的連接請求,以確認服務器是否可以處理請求或重定向到 leader 服務器。

private RequestOrResponse sendConnectRequest(SingleSocketChannel socketChannel) throws IOException {
   RequestOrResponse request
           = new RequestOrResponse(RequestId．ConnectRequest．getId(), "CONNECT", 0);
   try {
       return socketChannel．blockingSend(request);
   } catch (IOException e) {
       resetConnectionToLeader();
       throw e;
   }
}

如果現有的leader失敗,同樣的技術被用來從集群中識別新當選的 leader。

連接后,客戶端將維護到leader 服務器的Single Socket Channel。

處理重復請求

在失敗的情況下,客戶端可以嘗試連接到新的leader,重新發送請求。但是,如果那些請求在失敗之前已經由失敗的leader 處理過,則可能會導致重復。因此,在服務器上具有一種機制可以忽略重復的請求,這一點很重要。Idempotent Receiver 模式用于實現重復檢測。

使用 Lease 可以完成一組服務器之間的協調任務。可以使用相同的方法來實現組成員身份和故障檢測機制。

State Watch 用于獲取有關元數據或時間限制租約更改的通知。

例子

眾所周知,谷歌使用[chubby]鎖服務進行協調和元數據管理。

[kafka]使用[zookeeper]來管理元數據,并為集群主服務器做出決策,例如選擇 leader。kafka 提議的體系結構更改將用其自己的基于[raft]的控制器集群代替Zookeeper。

[bookkeeper]使用 Zookeeper 管理集群元數據。

[kubernetes]使用[etcd]進行協調,管理集群元數據和組成員信息。

[hdfs],[spark],[flink]等所有大數據存儲和處理系統都使用[zookeeper]來實現高可用性和集群協調。

說明

注1:因為整個集群都依賴于 Consistent Core,所以了解所使用的一致性算法的細節至關重要。在某些棘手的網絡分區情況下,一致性實現可能會遇到活躍性問題。例如,除非特別注意,否則Raft集群可能會被分割的服務器破壞,分割的服務器會不斷觸發leader選舉。最近在 Cloudflare 發生的事件是一個值得學習的好例子。