为什么需要分布式选举？
分布式意味着我们的应用部署在一个集群中，集群包含多个节点或者服务器，对于一个集群来说，多个节点是怎么协同工作的呢？我们需要有一个主节点来负责对其他节点的协调和管理。
分布式选举是为了选出一个主节点，由它来协调和管理其他节点，以保证集群有序运行和节点间数据的一致性。
常见的分布式选举算法有哪些？
分布式选举算法一般会分为两类：
Bully算法
Bully算法中，节点的角色有两种：普通节点和主节点。初始化时，所有节点都是平等的，都是普通节点，并且都有成为主节点的权利，但是当选主结束后，有且仅有一个节点成为主节点，其他所有节点变为普通节点。
Bully算法在选举的过程中，需要使用3种消息：
Bully算法选举的原则是“长者为大”，它假设集群中的每个节点都知道其他节点的ID。整个选举过程如下：
Bully算法的优点是选举速度快、算法复杂度低、简单易实现。它的缺点在于需要每个节点都保存全局的节点信息，因此额外信息存储比较多，其次，任意一个比当前主节点ID大的新节点或者节点故障后回复加入集群的时候，都会触发重新选举，成为新的主节点，如果该节点频繁退出、加入集群，就会导致频繁切主。
Raft算法
Raft算法是典型的多数派投票选举算法，它的核心思想是“少数服从多数”。
在Raft算中，集群节点的角色有3种：
Raft选举的流程如下：
Raft算法的优点是选举速度快、算法复杂度低、易于实现。它的缺点是要求系统内每个节点都可以相互通信，其需要获得过半的投票数才能选主成功，因此通信量大。
Kubernetes的选主采用开源组件etcd，etcd的集群管理器etcds，是一个高可用、强一致性的服务发现存储仓库，就是采用了Raft算法实现选主和一致性的。
http://thesecretlivesofdata.com/raft/#election对Raft算法做了很好的动画演示，可以很好的帮助我们理解Raft算法的选举过程。
ZAB算法
ZAB选举算法是为ZooKeeper实现分布式协调功能而设计的，和Raft算法相比，ZAB算法增加了通过节点ID和数据ID作为参考进行选主，节点ID和数据ID越大，标识数据越新，优先成为主节点。
ZAB选举算法的核心是“少数服从多数，ID大的节点优先成为主节点”。
ZAB算法中，集群里的每个节点拥有三种角色：
选举过程中，集群中的节点拥有4个状态：
投票过程中，每个节点都有一个唯一的三元组(service_id, service_zxID, epoch)：
选举的原则：server_zxID最大者成为Leader，如果server_zxID相同，则service_id最大者成为Leader。
ZAB算法性能高，对系统无特殊要求，采用广播方式发送信息，若集群中有n个节点，每个节点同事广播，则集群中的信息量为n*(n-1)个消息，容易出现广播风暴，而且消息中增加了节点ID和数据ID，意味着需要知道所有节点的ID和数据ID，所以选举时间相对较长。但是该算法稳定性比较好，当有新节点加入或者节点故障恢复后，会触发选主，但不一定会真正切主，除非新节点或者故障恢复后的节点数据ID和节点ID最大，且获得投票数过半，才会切主。
ZAB算法适合大规模分布式场景，例如ZooKeeper。
关于Bully算法、Raft算法和ZAB算法，有一个比较形象的比喻：
更加详细的比较信息如下表所示。
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