面试题：分布式系统中，在物联网场景下实现分布式领导选举的常见算法有哪些，简述其原理

Question

在后端开发涉及的分布式系统应用于物联网时，分布式领导选举十分关键。请列举至少两种常见的分布式领导选举算法，并简要阐述它们在物联网环境中的工作原理，包括算法如何处理节点加入、离开以及网络分区等情况。

Answer 1

1. Paxos算法

• 工作原理：Paxos算法主要通过多个角色（提议者、接受者、学习者）之间的消息传递来达成共识。提议者提出提案，接受者决定是否接受提案，学习者负责学习被选定的提案。在物联网环境中，每个物联网设备可视为一个节点。
• 节点加入：新节点加入时，它需要了解当前已达成的共识状态。可以通过向已存在的节点询问，获取当前已被选定的提案信息，从而融入系统并参与后续的共识过程。
• 节点离开：当节点离开时，如果该节点不是正在执行关键任务（如作为当前领导者），系统其他节点可继续按照既定流程进行共识。若离开节点是领导者，系统会重新发起选举流程，通过Paxos的消息传递机制，重新选定新的领导者。
• 网络分区：在网络分区情况下，不同分区内的节点可能各自进行共识过程。当网络分区恢复后，需要进行数据同步，一般通过比较不同分区内的提案版本号等方式，保留最新的有效提案，重新统一系统状态。

2. Raft算法

• 工作原理：Raft算法将节点分为领导者、跟随者和候选人三种角色。领导者负责处理客户端请求并向跟随者同步日志。选举过程中，候选人向其他节点发送投票请求，获得多数节点投票则成为领导者。
• 节点加入：新节点以跟随者角色加入，从领导者处获取最新的日志信息，逐渐与现有节点状态同步。新节点不会立即参与选举，直到它完全同步状态后才可能参与后续选举。
• 节点离开：若离开节点为跟随者，对系统影响较小，领导者继续管理集群。若离开节点为领导者，系统触发新一轮选举，候选人竞争成为新领导者，然后重新分配任务和同步日志。
• 网络分区：网络分区导致不同分区可能出现不同领导者。当网络恢复后，拥有多数节点的分区中的领导者将成为整个集群的领导者，其他分区节点需要与该领导者同步状态，重新整合系统。