【编者的话】Kubernetes简化了运行在集群中的服务部署和运维管理，然而，它也简化了这些管理工作的部署。本篇文章将会展示如何在分布式应用系统中使用Kubernetes来简单地运行领导者选举。

概述

为了可靠性和伸缩性，分布式系统通常会复制多个服务任务，但往往有必要指定一个副本作为领导者负责协调所有的副本。

通常在领导者选举中，一组有机会成为领导者的候选者都是可以确认的。这些候选者都竞相宣布自己是领导者，其中会有一个候选者脱颖而出成为领导者。一旦赢了选举之后，领导者将会继续以领导者身份发送“心跳”来更新他们的位置。而其它的候选者将会周期性地作出尝试来成为领导者，这套机制确保了如果当前的领导者由于某些原因失效了，可以快速指定新的领导者。

领导者选举的实现通常需要任一一套分布式协调系统比如ZooKeeper、etcd或者Consul，使用它们来取得共识，或者交替实现自己的共识算法。接下来我们将会看到Kubernetes如何使得在应用中进行领导者选举明显更容易。

Kubernetes中领导者选举的实现

领导者选举的第一个要求是对于有意成为领导者的一组候选者的规范，Kubernetes已经使用了Endpoints来表示一组包含服务的Pods副本，所以我们将重用这个相同的对象（旁白：你可能会认为我们将使用ReplicationControllers，但它们被绑定到一个特定的二进制软件包，即使在执行滚动更新的过程中也通常需要一个领导者）。

执行领导者选举将使用Kubernetes API中的两个属性：

● ResourceVersions——每个API都有一个唯一的ResourceVersions，用户可以使用这些版本在Kubernetes对象上执行Compare-and-Swap操作。

● Annotations——每个API都可以被用于客户端的任意键/值对注解。

鉴于这些原语，使用选主的代码相对简单，可以在这儿找到相关代码，运行如下：

$ kubectl run leader-elector --image=gcr.io/google_containers/leader-elector:0.4 --replicas=3 -- --election=example

这将会创建一个有三个副本的领导者选举组：

$ kubectl get pods    NAME                   READY     STATUS    RESTARTS   AGE    leader-elector-inmr1   1/1       Running   0          13s    leader-elector-qkq00   1/1       Running   0          13s    leader-elector-sgwcq   1/1       Running   0          13s

为了查看哪一个Pod被选为了领导者，用户可以访问Pods的日志，在下面的位置替换为你自己的Pod的名字：

${pod_name}, (e.g. leader-elector-inmr1 from the above)        $ kubectl logs -f ${name}    leader is (leader-pod-name)

或者，用户可以直接检查Endpoints对象：

‘example’ is the name of the candidate set from the above kubectl run … command

$ kubectl get endpoints example -o yams

现在需要验证领导者选举是否生效，在另外一个终端中执行：

$ kubectl delete pods (leader-pod-name)

这个命令将会删除已有的领导者，因为Replication Controller管理Pods组，一个新的Pod将会替换掉已经删除的，从而确保副本数目仍然为3。通过领导者选举，这三个Pod中将会有一个被选为领导者，并且领导者角色还会失效转移到不同的Pod上。因为Kubernetes框架中Pod在终止前会有一个宽限期，通常是持续30~40秒。

领导者选举容器提供了一个简单的Web服务器，可以运行在任何地址上（比如 http://localhost:4040 ），我们可以通过删除一个已有的领导者选举组并创建一个新的来测试这个容器，此处可以另外传入一个形如-http=(host):(port) 规格的配置到镜像中，这样就会导致每一个组成员通过Webhook来获得有关领导者的服务信息。

delete the old leader elector group

$ kubectl delete rc leader-elector

create the new group, note the --http=localhost:4040 flag

$ kubectl run leader-elector --image=gcr.io/google_containers/leader-elector:0.4 --replicas=3 -- --election=example --http=0.0.0.0:4040

create a proxy to your Kubernetes api server

$ kubectl proxy

接着可以访问：

http://localhost:8001/api/v1/proxy/namespaces/default/pods/(leader-pod-name):4040/

然后就会看到：

{    "name":"(name-of-leader-here)"

}

领导者选举与sidecars

太好了，现在可以通过HTTP来进行领导者选举和找出领导者，但怎么能在您自己的应用程序中使用它们呢？这就需要引入Sidecars的概念。在Kubernetes中，Pods由一个或者多个容器组成，通常，这意味着添加sidecars容器到主应用程序中组成一个Pod（对于这个主题的更详细的处理，请看我以前的博客文章）。

领导者选举容器可以作为一个Sidecars来从自己的应用中使用，Pod中的任何容器对谁是当前的选主感兴趣的都可以简单地通过 http://localhost:4040 来访问，然后返回一个简单的JSON对象，其中包含了当前选主的名字。既然Pod中的所有容器共享了相同的网络命名空间，就不再需要服务发现了！

举个例子，有一个简单的Node.js应用程序连接到领导者选举Sidecar，然后打印出这个是否是当前的选主，领导人选举Sidecar将其标识符设置为默认的主机名。

var http = require('http');    // This will hold info about the current master    var master = {};        // The web handler for our nodejs application    var handleRequest = function(request, response) {    response.writeHead(200);    response.end("Master is " + master.name);    };        // A callback that is used for our outgoing client requests to the sidecar    var cb = function(response) {    var data = '';    response.on('data', function(piece) { data = data + piece; });    response.on('end', function() { master = JSON.parse(data); });    };        // Make an async request to the sidecar at http://localhost:4040    var updateMaster = function() {    var req = http.get({host: 'localhost', path: '/', port: 4040}, cb);    req.on('error', function(e) { console.log('problem with request: ' + e.message); });    req.end();    };        // Set up regular updates    updateMaster();    setInterval(updateMaster, 5000);        // set up the web server    var www = http.createServer(handleRequest);    www.listen(8080);

当然，可以使用任何语言，选择支持HTTP和JSON来使用这个Sidecar。

总结

希望我已经向你展示了是多么容易为分布式应用程序使用Kubernetes来构建领导者选举。在以后的部分我们将向您展示Kubernetes是如何使得构建分布式系统更容易。与此同时，还前往 Google容器引擎 或kubernetes.io来开始使用Kubernetes。

原文链接： Simple leader election with Kubernetes and Docker （翻译：胡震）