Master選舉是一個分散式系統中非常常見的應用場景。分散式最核心的特性就是能夠將具有獨立計算能力的系統單元部署在不同的機器上，構成一個完整的分散式系統。而與此同時，實際場景中往往也需要在這些分佈在不同機器上的獨立系統單元中選出一個所謂的“老大”，在電腦科學中，我們稱之為Master。

        在分散式系統中，Master往往用來協調叢集中其他系統單元，具有對分散式系統狀態變更的決定權。例如，在一些讀寫分離的應用場景中，客戶端的寫請求往往是由Master來處理的；而在另一些場景中，Master則常常負責處理一些複雜的邏輯，並將處理結果同步給叢集中其他系統單元。Master選舉可以說是ZooKeeper最典型的應用場景了，在這裡，我們就結合“一種海量資料處理與共享模型”這個具體例子來看看ZooKeeper在叢集Master選舉中的應用場景。

        在分散式環境中，經常會碰到這樣的應用場景：叢集中的所有系統單元需要對前端業務提供資料，比如一個商品ID，或者是一個網站輪播廣告的廣告ID（通常出現在一些廣告投放系統中）等，而這些商品ID或是廣告ID往往需要從一系列的海量資料處理中計算得到——這通常是一個非常耗費I/O和CPU資源的過程。鑑於該計算過程的複雜性，如果讓叢集中的所有機器都執行這個計算邏輯的話，那麼將耗費非常多的資源。一種比較好的方法就是隻讓叢集中的部分，甚至只讓其中的一臺機器去處理資料計算，一旦計算出資料結果，就可以共享給整個叢集中的其他所有客戶端機器，這樣可以大大減少重複勞動，提升效能。

        這裡我們以一個簡單的廣告投放系統後臺場景為例來講解這個模型。整個系統大體上可以分成客戶端叢集、分散式快取系統、海量資料處理匯流排和ZooKeeper四個部分，如下圖所示。

        首先我們來看整個系統的執行機制。上圖中的Client叢集每天定時會通過ZooKeeper來實現Master選舉。選舉產生Master客戶端之後，這個Master就會負責進行一系列的海量資料處理，最終計算得到一個數據結果，並將其放置在一個記憶體/資料庫中。同時，Master還需要通知叢集中其他所有的客戶端從這個記憶體/資料庫中共享計算結果。

        接下去，我們將重點來看Master選舉的過程，首先來明確下Master選舉的需求：在叢集的所有機器中選舉出一臺機器作為Master。針對這個需求，通常情況下，我們可以選擇常見的關係型資料庫中的主鍵特性來實現：叢集中的所有機器都向資料庫彙總插入一條相同主鍵ID的記錄，資料庫會幫助我們自動進行主鍵衝突檢查，也就說，所有進行插入操作的客戶端機器中，只有一臺機器能夠成功——那麼，我們就認為向資料庫中成功插入資料的客戶端機器稱為Master。

        乍一看，這個方案確實可行，依賴關係型資料庫的主鍵特效能夠很好的保證在叢集中選舉出唯一的一個Master。但是我們需要考慮的另一個問題是，如果當前選舉出的Master掛了，那麼該如何處理？誰來告訴我Master掛了呢？顯然，關係型資料庫沒法通知我們這個事件。那麼，如果使用ZooKeeper是否可以做到這一點呢？

        利用ZooKeeper的強一致性，能夠很好的保證在分散式高併發情況下節點的建立一定能夠保證全域性唯一性，即ZooKeeper將會保證客戶端無法重複建立一個已經存在的資料節點。也就是說，如果同時有多個客戶端請求建立同一個節點，那麼最終一定只有一個客戶端請求能夠建立成功。利用這個特性，就能很容易的分散式環境中進行Master選舉了。

        在這個系統中，首先會在ZooKeeper上建立一個日期節點，例如“2013-09-20”，如下圖所示。

        客戶端叢集每天都會定時往ZooKeeper上建立一個臨時節點，例如/master_election/2013-09-20/binding。在這個過程中，只有一個客戶端能夠成功建立這個節點，那麼這個客戶端所在的機器就成為了Master。同時，其他沒有在ZooKeeper上成功建立節點的客戶端，都會在節點/master_election/2013-09-20上註冊一個子節點變更的Watcher，用於監控當前的Master機器是否存活，一旦發現當前的Master掛了，那麼其餘的客戶端將會重新進行Master選舉。

        從上面的講解中，我們可以看到，如果僅僅只是想實現Master選舉的話，那麼其實只需要有一個能夠保證資料唯一性的元件即可，例如關係型資料庫的主鍵模型就是非常不錯的選擇。但是，如果希望能夠快速的進行叢集Master動態選舉，那麼基於ZooKeeper來實現是一個不錯的新思路。