作者: Unmesh Joshi

譯者: java達(dá)人

一個(gè)單調(diào)遞增的數(shù)字,表示服務(wù)器的generation 。

問題

在領(lǐng)導(dǎo)者和追隨者設(shè)置中,有可能會(huì)出現(xiàn)領(lǐng)導(dǎo)者與追隨者暫時(shí)斷開聯(lián)系的情況。leader進(jìn)程中可能會(huì)出現(xiàn)垃圾收集暫停,或者暫時(shí)的網(wǎng)絡(luò)中斷,導(dǎo)致leader和follower之間的連接斷開。在這種情況下,領(lǐng)導(dǎo)者進(jìn)程仍在運(yùn)行,在暫�；蚓W(wǎng)絡(luò)中斷結(jié)束后,它將嘗試向追隨者發(fā)送復(fù)制請(qǐng)求。這很危險(xiǎn),因?yàn)榧�群的其他部分可能已�?jīng)選擇了新的leader并接受了來自客戶機(jī)的請(qǐng)求。對(duì)于集群的其他部分來說,檢測(cè)來自舊leader的任何請(qǐng)求非常重要。舊的leader本身也應(yīng)該能夠檢測(cè)到它暫時(shí)與集群斷開了連接,并采取必要的糾正措施放棄領(lǐng)導(dǎo)者身份。

解決方案

Generation Clock模式是Lamport時(shí)間戳的一個(gè)示例:這是一種簡單的技術(shù),用于確定跨一組進(jìn)程的事件順序,而不依賴于系統(tǒng)時(shí)鐘。每個(gè)進(jìn)程維護(hù)一個(gè)整數(shù)計(jì)數(shù)器,該計(jì)數(shù)器在該進(jìn)程執(zhí)行每個(gè)操作后遞增。每個(gè)進(jìn)程還將這個(gè)整數(shù)連同進(jìn)程交換的消息一起發(fā)送給其他進(jìn)程。接收消息的進(jìn)程通過獲取自己的計(jì)數(shù)器和消息的整數(shù)值之間的最大值來設(shè)置自己的整數(shù)計(jì)數(shù)器。這樣,任何進(jìn)程都可以通過比較相關(guān)的整數(shù)來確定哪個(gè)操作在另一個(gè)操作之前發(fā)生。如果消息在多個(gè)進(jìn)程之間交換,也可以對(duì)多個(gè)進(jìn)程之間的操作進(jìn)行比較�？梢赃@樣比較的行為被稱為“因果關(guān)系”。

維護(hù)一個(gè)單調(diào)遞增的數(shù)字表示服務(wù)器的generation 。每次新領(lǐng)導(dǎo)者選舉時(shí),都應(yīng)該以增加一個(gè)generation 為標(biāo)志。generation 需要在服務(wù)器重新啟動(dòng)之后可用,因此它與 Write-Ahead Log中的每個(gè)條目一起存儲(chǔ)。正如在High-Water Mark中所討論的,追隨者使用此信息來查找日志中的沖突條目。

在啟動(dòng)時(shí),服務(wù)器從日志中讀取最近已知generation 。

class ReplicationModule…  this．replicationState = new ReplicationState(config, wal．getLastLogEntryGeneration());

有了領(lǐng)導(dǎo)者和追隨者,服務(wù)器就會(huì)在每次有新的領(lǐng)導(dǎo)者選舉時(shí)遞增generation 。

class ReplicationModule…  private void startLeaderElection() {      replicationState．setGeneration(replicationState．getGeneration() + 1);      registerSelfVote();      requestVoteFrom(followers);  }

服務(wù)器將生成的generation 作為投票請(qǐng)求的一部分發(fā)送到其他服務(wù)器。這樣,在一個(gè)成功的領(lǐng)導(dǎo)者選舉后,所有的服務(wù)器都有相同的generation。一旦領(lǐng)導(dǎo)被選出來,追隨者們就會(huì)被告知新generation 的情況

follower (class ReplicationModule．．．)  private void becomeFollower(Long generation) {      replicationState．setGeneration(generation);      transitionTo(ServerRole．FOLLOWING);  }

之后,領(lǐng)導(dǎo)者在發(fā)送給追隨者的每個(gè)請(qǐng)求中都包含了generation。它將generation包含在每個(gè)心跳消息以及發(fā)送給追隨者的復(fù)制請(qǐng)求中。

Leader在其Write-Ahead Log中保留每一個(gè)條目的generation

leader (class ReplicationModule．．．)  Long appendToLocalLog(byte[] data) {      var logEntryId = wal．getLastLogEntryId() + 1;      var logEntry = new WALEntry(logEntryId, data, EntryType．DATA, replicationState．getGeneration());      return wal．writeEntry(logEntry);  }

這樣,作為Leader和follower復(fù)制機(jī)制的一部分,它也被持久化到follower日志中

如果一個(gè)追隨者從一個(gè)被廢棄的領(lǐng)導(dǎo)者那里得到一個(gè)信息,這個(gè)追隨者可以辨別出來,因?yàn)樗�的generation 太小了。追隨者然后返回一個(gè)失敗的響應(yīng)。

follower (class ReplicationModule．．．)  Long currentGeneration = replicationState．getGeneration();  if (currentGeneration > replicationRequest．getGeneration()) {      return new ReplicationResponse(FAILED, serverId(), currentGeneration, wal．getLastLogEntryId());  }

當(dāng)一個(gè)領(lǐng)導(dǎo)者得到這樣一個(gè)失敗的響應(yīng)時(shí),他就變成了一個(gè)跟隨者,并期待來自新領(lǐng)導(dǎo)者的交流。

Old leader (class ReplicationModule．．．)  if (!response．isSucceeded()) {      stepDownIfHigherGenerationResponse(response);      return;  }  
private void stepDownIfHigherGenerationResponse(ReplicationResponse replicationResponse) {      if (replicationResponse．getGeneration() > replicationState．getGeneration()) {          becomeFollower(replicationResponse．getGeneration());      }  }

考慮下面的例子。在三個(gè)服務(wù)器集群中,leader1是現(xiàn)有的leader。集群中的所有服務(wù)器的generation都為1。Leader1向追隨者發(fā)送連續(xù)的心跳。Leader1有一個(gè)很長的垃圾收集暫停時(shí)間,比如5秒。追隨者沒有得到一個(gè)心跳,超時(shí)后選舉一個(gè)新的領(lǐng)導(dǎo)者。新領(lǐng)導(dǎo)者將generation增加到2。垃圾收集暫停結(jié)束后,leader1繼續(xù)向其他服務(wù)器發(fā)送請(qǐng)求。generation為2的追隨者和新領(lǐng)導(dǎo)者拒絕請(qǐng)求,并發(fā)送失敗響應(yīng),帶上generation2。leader1處理失敗響應(yīng),并回退做一個(gè)跟隨者,generation 更新為2。

例子

Raft Raft使用Term的概念來標(biāo)記leader generation。

Zab 在Zookeeper中,epoch號(hào)作為每個(gè)事務(wù)id的一部分進(jìn)行維護(hù)。因此,在Zookeeper中持久化的每個(gè)事務(wù)都有一個(gè)以epoch標(biāo)記的generation。

Cassandra 在Cassandra中,每個(gè)服務(wù)器存儲(chǔ)一個(gè)generation編號(hào),該編號(hào)在服務(wù)器每次重啟時(shí)遞增。generation信息保存在系統(tǒng)密鑰空間中,并作為gossip消息的一部分傳播到其他服務(wù)器。接收到gossip消息的服務(wù)器可以比較它所知道的generation值和gossip消息中的generation值。如果gossip消息中的generation值較高,則知道服務(wù)器已重啟,然后丟棄為該服務(wù)器維護(hù)的所有狀態(tài),并請(qǐng)求新的狀態(tài)。

Kafka中的Epoch 在Kafka中,每次為Kafka集群選擇一個(gè)新控制器時(shí),都會(huì)創(chuàng)建一個(gè)epoch數(shù)并存儲(chǔ)在Zookeeper中。epoch包含在從控制器發(fā)送到集群中其他服務(wù)器的每個(gè)請(qǐng)求中。另一個(gè)稱為LeaderEpoch的epoch被維護(hù),以了解追隨者分區(qū)High-Water Mark是否落后。