分布式选主 -- 利用Mysql ACID和Lease协议实现选主和高可用-Mysql Tutorial-php.cn

? ? ? 在实际生产开发中，遇到一些多节点共存，需要选主，并且要实现HA自动容错的场景，思考了写方法拿出来和大家分享一下。 Lease协议，Mysql ACID 高可用选主方案设计适用场景 Java语言实现描述进一步优化 ? ? ? 系统中有很多应用场景要类似主从架构，主

? ? ? 在实际生产开发中，遇到一些多节点共存，需要选主，并且要实现HA自动容错的场景，思考了写方法拿出来和大家分享一下。

Lease协议，Mysql ACID
高可用选主方案设计
适用场景
Java语言实现描述
进一步优化

? ? ? 系统中有很多应用场景要类似主从架构，主服务器(Master)对外提供服务，从服务器(Salve)热备份，不提供服务但随时活着，如果Master出现宕机或者网络问题，Slave即可接替Master对外服务，并由Slave提升为Master(新主)。典型的多节点共存， 但只能同时存在一个主，并且所有节点的状态能统一维护。

? ? ? 大家一定首先想到了著名的Paxos算法( http://baike.baidu.com/view/8438269.htm)。简单的说，Paxos通过每个节点的投票算法，来决议一个事情，当多余1/2个节点都投票通过时，Paxos产生一个唯一结果的决议，并通知各个节点维护这个信息。例如Paxos的选主，首先产生一个关于某个节点希望当Master的投票，然后各个节点给出反馈，最终Paxos集群维护唯一的Master的结论。Zookeeper就是Paxos的一种实现。这种场景最适合用zookeeper来选主， 但zookeeper有个明显的缺点，当存活的节点小于zookeeper集群的1/2时，就不能工作了。比如zk有10各节点，那么必须满足可用的节点大于5才可。

? ? ? 在实际环境中，如果对Master要求不是那么严格的话，可以通过某些改进和取舍来达到目的。比如可能在秒级别允许Master暂时不能访问、选主时间内可能存在一定的冲突但通过再次选主即可。本人设计了一个简易的利用Mysql一致性和简易版Lease来workaround。

Mysql ACID保证了一条数据记录的一致性、完整性，不会出现多进程读写的一致性问题和唯一正确性。Lease协议(协议细节可以Google之)通过向Master发送一个lease(租期)包，Master在这个lease期之内充当主角色，如果lease期到了则再次去申请lease，如果lease期到了，但是网络除了问题，这时Master可以i主动下线，让其他节点去竞选Master。举个例子，三个节点A、B、C经过第一轮选主之后，A成为Master，它获得了10秒的lease，当前时间假设是00:00:00，那么它Master地位可以用到00:00:10，当时间到达00:00:10时，A、B、C会重新进行Master选举，每个节点都有可能成为Master(从工程的角度触发，A继续为Master的概率更大)，如果这时候A的网络断了，不能联通B、C的集群了， 那么A会自动下线，不会去竞争，这样就不会出现“脑裂”的现象。

? ? ??

? ? ? ?---------------------------------------------- 华丽的分割线 ----------------------------------------------

? ? ??

? ? ? ? 设计方案如下：(server代表集群中的一台机器，也可看作一个进程，server之间是平等的)

各个server之间用ntpserver时间同步(保证服务器之间秒级同步即可)
各个server持有一个唯一ID号(ip+进程号)，通过此id唯一标识一个server实例
各个server定义一个lease租期，单位为秒
Mysql唯一表唯一一条记录维护全局Master的信息，ACID保证一致性
Master Server每半个lease期向Mysql更新如上的唯一一条记录，并更新心跳，维护Master状态
Slaver Server每半个lease周期从mysql获取Master Server信息，如果数据库中Master的Lease超过了当前时间(heartbeat_time+ lease > current_time)，则申请当Master。

? ? ? 这其中比较棘手的问题是：

? ? ? ? 1、由于数据库访问和休眠的时间(lease的一半)，有时延的存在，要处理Mysql异常、网络异常。

? ? ? ? 2、可能存在同时抢占Master的server，这个时候就需要一个验证机制保证为抢到Master的server自动退位为Slaver

? ? ? 下面给出图实例：（10.0.0.1为Master）

? ? ?10.0.0.1 crash了。mysql中维护的10.0.0.1的主信息已过期，其他节点去抢占

? ? ? 各个节点再次读取数据库，查看是否是自己抢占成功了：

之后，10.0.0.3作为Master对外服务。此时如果10.0.0.1重启，可作为Slaver。如果10.0.0.1因为网络分化或者网络异常而不能维护心跳，则在超过自身lease时自动停止服务，不会出现“双Master”的现象。

? ? ? 每个Server遵循如下流程：

? ? ? ? 数据库设计：

? ? ? ? 某一时刻，数据库中Master的信息：

? ? ? ?当前时间： 45分15秒

? ? ? ?当前Master Lease ：6秒

? ? ? ?当前Master Lease可用到： 45分21秒

? ? ? ?---------------------------------------------- 华丽的分割线?----------------------------------------------

? ? ? ?3、适用的场景

? ? ? ? 一、生命周期内可使用Mysql、并且各个server之间时间同步。

? ? ? ? 二、需要集群中选出唯一主对外提供服务，其他节点作为slaver做standby，主lease过期时竞争为Master

? ? ? ? 三、对比zookeeper，可满足如果集群挂掉一半节点，也可正常工作的情况，比如只有一主一备。

? ? ? ? 四、允许选主操作在秒级容错的系统，选主的时候可能有lease/2秒的时间窗口，此时服务可能不可用。

? ? ? ? 五、允许lease/2秒内出现极限双Master情况，但是概率很小。

? ? ? ? ---------------------------------------------- 华丽的分割线?----------------------------------------------

? ? ? ? 4、Java语言实现描述

      一些配置信息和时间相关、休眠周期相关的时间变量

Copy after login

        final long interval = lease / intervalDivisor;
        long waitForLeaseChallenging = 0L; 
        lease = lease / 1000L;
        long challengeFailTimes = 0L; 
        long takeRest = 0L; 
        long dbExceptionTimes = 0L; 
        long offlineTime = 0L; 
        Random rand = new Random();
        Status stateMechine = Status.START;
        long activeNodeLease = 0L; 
        long activeNodeTimeStamp = 0L;

Copy after login

? ? ? ? 数据库异常的处理：

            KeepAlive keepaliveNode = null;
            try {
                /* first of all get it from mysql */
                keepaliveNode = dbService.accquireAliveNode();
                if (stateMechine != Status.START && keepaliveNode==null)
                    throw new Exception();
                // recount , avoid network shake
                dbExceptionTimes = 0L;
            } catch (Exception e) {
                log.fatal("[Scanner] Database Exception with times : " + dbExceptionTimes++);
                if (stateMechine == Status.OFFLINE) {
                    log.warn("[Scanner] Database Exception , OFFLINE ");
                } else if (dbExceptionTimes >= 3) {
                    log.fatal("[Scanner] Database Exception , Node Offline Mode Active , uniqueid : " + uniqueID);
                    stateMechine = Status.OFFLINE;
                    dbExceptionTimes = 0L;
                    offlineTime = System.currentTimeMillis();
                    online = false;
                } else
                    continue;
            }

Copy after login

? ? ? ? 总的循环和状态机的变迁：

        while (true) {
            SqlSession session = dbConnecction.openSession();
            ActionScanMapper dbService = session.getMapper(ActionScanMapper.class);
            KeepAlive keepaliveNode = null;
            try {
                /* first of all get it from mysql */
                keepaliveNode = dbService.accquireAliveNode();
                if (stateMechine != Status.START && keepaliveNode==null)
                    throw new Exception();
                // recount , avoid network shake
                dbExceptionTimes = 0L;
            } catch (Exception e) {
                log.fatal("[Scanner] Database Exception with times : " + dbExceptionTimes++);
                if (stateMechine == Status.OFFLINE) {
                    log.warn("[Scanner] Database Exception , OFFLINE ");
                } else if (dbExceptionTimes >= 3) {
                    log.fatal("[Scanner] Database Exception , Node Offline Mode Active , uniqueid : " + uniqueID);
                    stateMechine = Status.OFFLINE;
                    dbExceptionTimes = 0L;
                    offlineTime = System.currentTimeMillis();
                    online = false;
                } else
                    continue;
            }
            try {
                activeNodeLease = keepaliveNode!=null ? keepaliveNode.getLease() : activeNodeLease;
                activeNodeTimeStamp = keepaliveNode!=null ? keepaliveNode.getTimestamp() : activeNodeTimeStamp;
                takeRest = interval;
                switch (stateMechine) {
                    case START:
                        if (keepaliveNode == null) {
                            log.fatal("[START] Accquire node is null , ignore ");
                            // if no node register here , we challenge it
                            stateMechine = Status.CHALLENGE_REGISTER;
                            takeRest = 0;
                        } else {
                            // check the lease , wether myself or others 
                            if (activeNodeLease = (rand.nextLong() % maxChallenge) + minChallenge) {
                                // need't challenge anymore in a long time
                                takeRest=maxChallengeAwaitInterval;
                                stateMechine = Status.HEARTBEAT;
                                challengeFailTimes = 0L;
                                log.info("[CHALLENGE_COMPLETE] Challenge Try Times Used Up , let's take a long rest !");
                            } else {
stateMechine = Status.HEARTBEAT;
                                log.info("[CHALLENGE_COMPLETE] Challenge Times : " + challengeFailTimes + ", Never Give Up , to[" + stateMechine + "]");
                            }
                        }
                        break;
                    case OFFLINE :
                        log.fatal("[Scanner] Offline Mode Node with uniqueid : " + uniqueID);
                        if (System.currentTimeMillis() - offlineTime >= maxOfflineFrozen) {
                            // I am relive forcely
                            log.info("[Scanner] I am relive to activie node  , uniqueid : " + uniqueID);
                            stateMechine = Status.HEARTBEAT;
                            offlineTime = 0L;
                        } else if (keepaliveNode != null) {
                            // db is reconnected
                            stateMechine = Status.HEARTBEAT;
                            offlineTime = 0L;
                            log.info("[Scanner] I am relive to activie node  , uniqueid : " + uniqueID);
                        }
                        break;
                    default :
                        System.exit(0);
                }
                session.commit();
                session.close();
                if (takeRest != 0)
                    Thread.sleep(takeRest);
                log.info("[Scanner] State Stage [" + stateMechine + "]");
            } catch (InterruptedException e) {
                log.fatal("[System] Thread InterruptedException : " + e.getMessage());
            } finally {
                log.info("[Scanner] UniqueID : " + uniqueID + ", Mode : " + (online?"online":"offline"));
            }
        }
    }
    enum Status {
        START, HEARTBEAT, CHALLENGE_MASTER, CHALLENGE_REGISTER, CHALLENGE_COMPLETE, OFFLINE
    }

Copy after login

5 、 进一步的优化

? ? ? ? 一、在各个系统竞争Master时，可能因为节点太多，冲突概率较大，可以通过在数据库中增加字段Status状态字段，标识是否有其他节点正在争抢Master，如果是，则可以暂停等一下，然后在尝试，如果那个节点成功抢到了Master，则会省去很多节点冲突的概率。

? ? ? ??

? ? ? ? 二、由于出现很极端的情况，因为竞争Master的时间和lease时间都是固定的，则可能出现”时间轴共振“的现象，最典型的如一直在竞争Master但是一直失败，然后一直重试。所有的server在同一时刻都在赶同样的事情。可以通过增加时间随机性解决问题，如尝试抢占Master连续失败，则通过random产生随机数然后sleep，抵消共振。

作者：GugeMichael 发表于2013-5-23 18:13:00 原文链接

阅读：91 评论：0 查看评论

分布式选主 -- 利用Mysql ACID和Lease协议实现选主和高可用