首先，Zookeeper 集群节点由三种角色组成，分别是：

Leader，负责所有事务请求的处理，以及过半提交的投票发起和决策。

(资料图片)

Follower，负责接收客户端的非事务请求，而事务请求会转发给 Leader 节点来处理， 另外，Follower 节点还会参与 Leader 选举的投票。

Observer，负责接收客户端的非事务请求，事务请求会转发给 Leader 节点来处理，Observer 节点不参与任何投票，只是为了扩展 Zookeeper 集群来分担读操作的压力。

其次，Zookeeper 集群是一种典型的中心化架构，也就是会有一个 Leader 作为决策节点，专门负责事务请求的处理和数据的同步。这种架构的好处是可以减少集群架构里面数据同步的复杂度，集群管理会更加简单和稳定。

但是，会带来 Leader 选举的一个问题，也就是说，如果 Leader 节点宕机了，为了保证集群继续提供可靠的服务，Zookeeper 需要从剩下的 Follower 节点里面去选举一个新的节点作为Leader，也就是所谓的 Leader 选举。

接下来，给大家介绍一下Zookeeper的选举原理。

首先呢，Zookeeper中的每一个节点都会向集群里面的其他节点发送一个票据 Vote，这个票据有三个属性。

epoch， 逻辑时钟，用来表示当前票据是否过期。

zxid，事务 id，表示当前节点最新存储的数据的事务编号

myid，服务器 id，在 myid 文件里面填写的数字。

每个节点都会选自己当 Leader，所以第一次投票的时候携带的是当前节点的信息。

接下来每个节点用收到的票据和自己节点的票据做比较，根据 epoch、zxid、myid的顺序逐一比较，以值最大的一方获胜。比较结束以后这个节点下次再投票的时候，发送的投票请求就是获胜的 Vote 信息。

然后，通过多轮投票以后，每个节点都会去统计当前达成一致的票据，以少数服从多数的方式，最终获得票据最多的节点成为 Leader。

最后我再补充一下，为什么要选择 epoch/zxid/myid 作为投票评判依据？我是这么理解的。

首先，epoch ，因为网络通信延迟的可能性，有可能在新一轮的投票里面收到上一轮投票的票据，这种数据应该丢弃，否则会影响投票的结果和效率。

然后，zxid 越大，说明这个节点的数据越接近 leader，所以用 zxid 做判断条件是为了避免数据丢失的问题

最后，myid是服务器 id，这个是避免投票时间过长，直接用 myid 最大值作为快速终结投票的属性。

Leader 选举是一个比较复杂的问题，它涉及到集群节点的数据一致性算法。在很多中间件里面都有涉及到类似的问题，这个思想其实还是很有研究价值的。除此之外，还有 Paxos、raft、等一致性算法。

以上就是我对Zookeeper选举原理的理解。