zookeeper源码分析三LEADER与FOLLOWER同步数据流程

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根据二)中的分析,如果一台zookeeper服务器成为集群中的leader,那么一定是当前所有服务器中保存数据最多的服务器,所以在这台服务器成为leader之后,首先要做的事情就是与集群中的其它服务器(现在是follower)同步数据,保证大家的数据一致,这个过程完毕了才开始正式处理来自客户端的连接请求.

首先来看Leader做的工作:
二)中提到的同步数据时使用的逻辑时钟,它的初始值是0,每次选举过程都会递增的,在leader正式上任之后做的第一件事情,就是根据当前保存的数据id值,设置最新的逻辑时钟值:

long epoch = self.getLastLoggedZxid() >> 32L;
            epoch++;
            zk.setZxid(epoch << 32L);

(函数Leader::lead()中)

随后,leader构建NEWLEADER封包,该封包的数据是当前最大数据的id,广播给所有的follower,也就是告知follower leader保存的数据id是多少,大家看看是不是需要同步.
然后,leader根据follower数量给每个follower创建一个线程LearnerHandler,专门负责接收它们的同步数据请求.
leader主线程开始阻塞在这里,等待其他follower的回应(也就是LearnerHandler线程的处理结果),同样的,只有在超过半数的follower已经同步数据完毕,这个过程才能结束,leader才能正式成为leader.

所以其实leader与follower同步数据的大部分操作都在LearnerHandler线程中处理的,接着看这一块.
leader接收到的来自某个follower封包一定是FOLLOWERINFO,该封包告知了该服务器保存的数据id.之后根据这个数据id与本机保存的数据进行比较:
1) 如果数据完全一致,则发送DIFF封包告知follower当前数据就是最新的了.
2) 判断这一阶段之内有没有已经被提交的提议值,如果有,那么:
a) 如果有部分数据没有同步,那么会发送DIFF封包将有差异的数据同步过去.同时将follower没有的数据逐个发送COMMIT封包给follower要求记录下来.
b) 如果follower数据id更大,那么会发送TRUNC封包告知截除多余数据.
3) 如果这一阶段内没有提交的提议值,直接发送SNAP封包将快照同步发送给follower.
以上消息完毕之后,发送UPTODATE封包告知follower当前数据就是最新的了,再次发送NEWLEADER封包宣称自己是leader,等待follower的响应.

其次来看follower做的工作,follower与leader同步数据的操作在函数Follower::followLeader中进行.
首先会尝试与leader建立连接,这里有一个机制,如果一定时间内没有连接上,就报错退出,重新回到选举状态.
其次在函数learner::registerWithLeader中发送FOLLOWERINFO封包,该封包中带上自己的最大数据id,也就是会告知leader本机保存的最大数据id.
最后,根据前面对LeaderHandler的分析,leader会根据不同的情况发送DIFF,UPTODATE,TRUNC,SNAP,依次进行处理就是了,此时follower跟leader的数据也就同步上了.
由于leader端发送的最后一个封包是UPTODATE,因此在接收到这个封包之后follower结束同步数据过程,发送ACK封包回复leader.

以上过程中,任何情况出现的错误,服务器将自动将选举状态切换到LOOKING状态,重新开始进行选举.

zookeeper源码分析三LEADER与FOLLOWER同步数据流程

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原文地址：http://www.cnblogs.com/hadoop-dev/p/5946870.html