首先，如果集群中的某些节点挂了，如何保证可用性？
选举新的节点作为leader呗（就是让你慢慢看文章）。
1.常见的集群选举机制：
1. 1. Zookeeper的选举机制，
1.2. kafka的选举机制、
1.3.redis的选举机制、
1.4.Eureka的选举机制
区别:
2.1
Zookeeper集群的leader选举:
Zookeeper的leader选举机制，是这四种集群中最复杂的选举机制，同时也是这四种集群中最接近paxos算法的实现.
Zookeeper的选举机制有2个触发条件：集群启动阶段和集群运行阶段leader挂机。这2种场景下选举的流程基本一致，我们以集群运行阶段leader挂机为例来进行说明。leader挂机以后，重新选举leader，选举的流程如下：
1，Zookeeper集群中的follower检测到leader挂机，然后把自己的状态置为LOOKING，开始进行leader选举。
2，每台服务器选举自己为leader，然后把自己的选票通过广播通知其他服务器。
3，每台服务器接收来自其他服务器的选票，并进行合法性校验，主要有两点校验，选举轮次校验和服务器的状态的校验。
4，处理选票。每台服务器都会将自己的选票与其他服务器的选票进行PK，PK的规则如下：
第一个规则：首先进行ZXID的PK，大者获胜。
第二条规则：如果ZXID相等，则进行myid的PK，大者获胜。
经过PK以后，如果当前服务器PK失败，则会把自己的选票重新投给胜者，然后把更新后的选票通过广播通知其他服务器。
5，统计选票。根据超过半数的原则，每台服务器都会统计leader的选票，如果超过半数，则结束选举。
6，更新服务器状态。follower把自己的状态更新为FOLLOWING，leader把自己的状态更新为LEADING。
2.2 kafka的选举机制
Kafka选举leader的过程是这样的：kafka的所有broker，在Zookeeper的/controller路径下创建临时节点，成功创建的那个broker就会成为leader，其他的broker就会成为follower。
当leader挂机时，临时节点会被删除，这是其他节点通过Zookeeper的watch机制，会监听到leader的变化，然后所有的follower会再次进行leader选举。
kafka的选举其实就是创建临时节点，这和Zookeeper分布式锁的实现原理基本相同。
2.3.redis的选举机制
redis的master挂掉以后，redis集群是通过主从切换来保证高可用性的。
redis主从切换有2种方式：手动切换和自动切换。
这里我们讨论自动切换，redis主从自动切换需要哨兵模式的支持，哨兵模式简单来说就是：监控master和slave，在master出现故障的时候，自动将slave切换成master，master恢复以后，作为新master的slave对外提供服务。
（来来来，我就知道你想问哨兵模式）
哨兵模式讲解：
哨兵有两个作用
- 通过发送命令，让Redis服务器返回监控其运行状态，包括主服务器和从服务器。
- 当哨兵监测到master宕机，会自动将slave切换成master，然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器，修改配置文件，让它们切换主机。
然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控，可能会出现问题，为此，我们可以使用多个哨兵进行监控。各个哨兵之间还会进行监控，这样就形成了多哨兵模式。
用文字描述一下故障切换的过程。假设主服务器宕机，哨兵1先检测到这个结果，系统并不会马上进行failover过程，仅仅是哨兵1主观的认为主服务器不可用，这个现象成为主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用，并且数量达到一定值时，那么哨兵之间就会进行一次投票，投票的结果由一个哨兵发起，进行failover操作。切换成功后，就会通过发布订阅模式，让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机，这个过程称为客观下线。这样对于客户端而言，一切都是透明的。
2.4 Eureka的选举机制
Eureka集群中的各节点之间不存在主从关系。Eureka集群中的节点的关系是对等的，其他3种集群则都存在主从关系，这是Eureka集群的一个特色。
Eureka集群的各个server之间通过相互注册的方式来实现集群的高可用性。数据同步的方式是增量备份，这样可以保证每个server都是最新最全的数据。从而保证集群的高可用性。这样即使某个server挂了，集群还可以对外提供服务。
Eureka有一个配置项：eureka.client.fetch-register，是否从Eureka server获取注册信息。如果我们是Eureka集群，那么该项配置为true。这样Eureka server直接就可以相互注册。
以上就是集群中选举机制。
记录学习，每天进步一点点的橘子大王。
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