（图片拍摄于澳大利亚-悉尼歌剧院旁，yishuihan摄）
在分布式系统中采用的是主从架构，也就是有一个主节点，若干个从节点。主节点可以执行读写操作，从节点只执行读操作。采用这种一主多从的方案，可以有效保证了数据的一致性（哪怕不是强一致性，也能有效保证最终一致性）。
在开源的Redis，MongoDB，Zookeeper等软件中也都采用了的选举算法，常用的选举算法有以下三种：Bully算法，Raft算法，ZAB算法。
1、Bully算法
Bully算法是一种简单直接的算法，因为它的选举原则是取ID的最大值作为主节点。在Bully算法中，有两种节点角色：普通节点和主节点。初始化的时候，所有节点都是普通节点。当主节点挂掉了，才会发起下一轮选举。
在选举中，有三种消息，分别是Election消息，用于发起选举。Alive消息，对Elelction消息的回复。Victory消息是选主成功后向其他节点发送的通知消息。选举过程如下:
集群中每个节点判断一下自己的节点ID是否为存活节点中最大，如果是则直接发送Victory消息，宣布自己为主节点。
如果自己不是最大的ID节点，则向比自己大的节点发送Election消息，等待其他节点回复。
在指定时间内没有收到其他节点Alive信息，则认为自己是主节点，然后向其他节点发送Victory消息，宣布自己是主节点。如果收到比自己ID大的节点Alive消息，则等待其他节点发送Victory消息。
如果收到比自己节点ID小的消息，则回复Alive消息，告诉对方重新选举。
该算法简单易于实现，但是当频繁有节点加入或退出，会造成频繁主节点切换。当应用在节点数量稳定的系统中，该算法的通用性可能还不错。此外，在MongoDB中故障迁移也采用了这个算法，它是采用最后操作的时间戳作为节点ID，在实际生产中，我们还可以使用启动的时间作为ID。 2、Raft算法 提起分布式系统，Raft算法是一个基础的算法。这种算法开创了投票选举的先例。核心思想就是“少数服从多数”，获得投票最多的节点就是主节点。在Raft算法中，节点有三种角色：
Leader：主节点，同一时刻只有一个主节点。
Candidate:候选节点，节点处于该状态才能选举为Leader节点。
Follower：Leader节点的跟随者，不能发起选举。
Raft选举流程如下：
初始化阶段，每个节点都是Follower状态。
进入选举阶段时，每个节点进入Candidate状态，并向其他节点发送选举Vote请求。
其他节点根据收到选举请求的顺序回复是否同意成为主节点，在每一轮选举中每个候选人只有一张选票。
若发起选举的节点超过一半选票，则成为主节点，状态转换为Leader，其他节点状态有Candidate转换为Follower，leader和follower之间有周期性的心跳包，用于检测主节点存活。
Leader节点的周期到了，会自动降为Follower，进入下一轮选主。当然了，当前Leader节点挂掉了也会由Follower发起新一轮选举。
目前集群管理容器Kubernetes采用的etcd组件就是采用Raft选举算法进行的。总之，Raft算法选举速度快，缺点是要求系统内每个节点都可以通信，因此通信容量大。 3、ZAB算法 ZAB算法英文叫Zookeeper Atomic Broadcast，是改进了Raft算法而用于zookeeper分布式协调服务的一种算法。这种算法引入了节点ID和数据ID作为参考进行选择主节点。节点ID或数据ID越大，表示数据越新。所以相比Raft算法，ZAB算法尽可能保证了数据的最新。 ZAB算法有三种角色：
- Laeder节点。即主节点
- Follower节点，也就是从节点。
- Obserer节点，观察节点，无投票权利。
选举过程中，节点拥有四种状态。分别是：
- Looking状态：即选举状态，当进入这种状态，节点会认为集群中没有主节点，自己会进入选举状态。
- Leading状态：表示已经选出了主节点，当前节点为Leader。
- Following状态：表示集群中已经选出了主节点，其他非主节点更新自己的状态为Following。
- Observer状态：当前节点处于该状态没有投票和选举权。
投票过程中,每个节点有一个唯一的三元组(server_id,server_zxid,epoch),其中Server_id代表当前节点的ID,server_zxid代表数据（事务id）,该值越大表示数据越新。epoch为当前选举轮数。选举原则为server_zxid最大为主节点，若相同则server_id最大为主节点。 该算法性能很好，对系统无特殊要求，一般采用广播的方式发送消息。但是当集群内集群数据庞大，也容易出现网络风暴。此外，选举过程需要节点ID和数据事务ID，因此选举周期可能稍长。不过有新节点的加入也不一定触发新的选举。
