什麼是腦裂
腦裂(split-brain)就是“大腦分裂”,也就是本來一個“大腦”被拆分了兩個或多個“大腦”,我們都知道,如果一個人有多個大腦,並且相互獨立的話,那麼會導致人體“手舞足蹈”,“不聽使喚”。
腦裂通常會出現在叢集環境中,比如ElasticSearch、Zookeeper叢集,而這些叢集環境有一個統一的特點,就是它們有一個大腦,比如ElasticSearch叢集中有Master節點,Zookeeper叢集中有Leader節點。
本篇文章著重來給大家講一下Zookeeper中的腦裂問題,以及是如果解決腦裂問題的。
Zookeeper叢集中的腦裂場景
對於一個叢集,想要提高這個叢集的可用性,通常會採用多機房部署,比如現在有一個由6臺zkServer所組成的一個叢集,部署在了兩個機房:
正常情況下,此叢集只會有一個Leader,那麼如果機房之間的網路斷了之後,兩個機房內的zkServer還是可以相互通訊的,如果不考慮過半機制,那麼就會出現每個機房內部都將選出一個Leader。
這就相當於原本一個叢集,被分成了兩個叢集,出現了兩個“大腦”,這就是腦裂。
對於這種情況,我們也可以看出來,原本應該是統一的一個叢集對外提供服務的,現在變成了兩個叢集同時對外提供服務,如果過了一會,斷了的網路突然聯通了,那麼此時就會出現問題了,兩個叢集剛剛都對外提供服務了,資料該怎麼合併,資料衝突怎麼解決等等問題。
剛剛在說明腦裂場景時,有一個前提條件就是沒有考慮過半機制,所以實際上Zookeeper叢集中是不會出現腦裂問題的,而不會出現的原因就跟過半機制有關。
過半機制
在領導者選舉的過程中,如果某臺zkServer獲得了超過半數的選票,則此zkServer就可以成為Leader了。
過半機制的原始碼實現其實非常簡單:
public class QuorumMaj implements QuorumVerifier {
private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(QuorumMaj.class);
int half;
// n表示叢集中zkServer的個數(準確的說是參與者的個數,參與者不包括觀察者節點)
public QuorumMaj(int n){
this.half = n/2;
}
// 驗證是否符合過半機制
public boolean containsQuorum(Set<Long> set){
// half是在構造方法裡賦值的
// set.size()表示某臺zkServer獲得的票數
return (set.size() > half);
}
}
大家仔細看一下上面方法中的註釋,核心程式碼就是下面兩行:
this.half = n/2;
return (set.size() > half);
舉個簡單的例子:
如果現在叢集中有5臺zkServer,那麼half=5/2=2,那麼也就是說,領導者選舉的過程中至少要有三臺zkServer投了同一個zkServer,才會符合過半機制,才能選出來一個Leader。
那麼有一個問題我們想一下,選舉的過程中為什麼一定要有一個過半機制驗證?
因為這樣不需要等待所有zkServer都投了同一個zkServer就可以選舉出來一個Leader了,這樣比較快,所以叫快速領導者選舉演算法唄。
那麼再來想一個問題,過半機制中為什麼是大於,而不是大於等於呢?
這就是更腦裂問題有關係了,比如回到上文出現腦裂問題的場景:
當機房中間的網路斷掉之後,機房1內的三臺伺服器會進行領導者選舉,但是此時過半機制的條件是set.size() > 3,也就是說至少要4臺zkServer才能選出來一個Leader,所以對於機房1來說它不能選出一個Leader,同樣機房2也不能選出一個Leader,這種情況下整個叢集當機房間的網路斷掉後,整個叢集將沒有Leader。
而如果過半機制的條件是set.size() >= 3,那麼機房1和機房2都會選出一個Leader,這樣就出現了腦裂。所以我們就知道了,為什麼過半機制中是大於,而不是大於等於。就是為了防止腦裂。
如果假設我們現在只有5臺機器,也部署在兩個機房:
此時過半機制的條件是set.size() > 2,也就是至少要3臺伺服器才能選出一個Leader,此時機房件的網路斷開了,對於機房1來說是沒有影響的,Leader依然還是Leader,對於機房2來說是選不出來Leader的,此時整個叢集中只有一個Leader。
所以,我們可以總結得出,有了過半機制,對於一個Zookeeper叢集,要麼沒有Leader,要沒只有1個Leader,這樣就避免了腦裂問題。
有痛點才有創新,一個技術肯定都是為了解決某個痛點才出現的。
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