前文内容回顾

当 Leader接收到消息请求生成 proposal后就挂了，其他 Follower并没有收到此proposal，因此经过恢复模式重新选了Leader后，这条消息应跳过。注意：

新 Leader选举后其Epoch值会加一。【每参加一次选举，其Epoch都会加一】 当老的 Leader作为 Follower接入新的 Leader后，如果其上有旧epoch的未提交的proposal，这些proposal将不会被新的Leader接受，因为它们属于一个已经过时的选举周期。这样，就可以确保所有节点上的数据是一致的，简化了数据恢复和同步的过程。
- 但是注意，老的Leader并不是完全不可能不能参加下一轮选举，不是完全不可能不能当选下一个新的Leader，不是一定会跳过原本Follower没来的及收到的proposal。

现在我们畅谈一下上述标注的注意点！

廉颇老矣，尚能饭否？

通过什么样的机制去保证：老的 Leader挂了以后重启，它不会被选举为 Leader？

当老的Leader挂掉后，Zookeeper集群会自动进入到领导者选举过程。这个过程中，节点（servers）会根据几个关键因素来选择新的Leader，确保老的Leader在重启后几乎不会立即被选为Leader的机制主要包括：

Epoch值：每次选举过程开始时，参与选举的节点会增加其Epoch值，这是一个逻辑时钟，表示领导者选举的轮次。新的Leader必须来自具有最高Epoch值的选举轮次。因此，当老的Leader重新启动并尝试加入集群时，它的Epoch值通常情况下会比当前Leader的小，因为在它宕机期间，集群已经进行了新的领导者选举，Epoch值增加了。
1. 前置知识：Epoch可以看作是参与选举的次数，反映了集群进行领导者选举的轮次。每当发生一次新的选举，参与选举的所有节点（无论是作为候选的Leader还是作为Follower）都会更新自己的Epoch值，将其设置为它们所知的最大Epoch值加一。这意味着，只要节点持续参与到选举中，它们的Epoch值就会保持在整个Zookeeper集群中的最大值，确保了集群中所有节点的Epoch是一致的。
ZXID（Zookeeper Transaction ID） ：Zookeeper中每个事务都有一个全局唯一的ZXID，ZXID不仅用于标识事务，也用于在Leader选举中比较节点的数据新旧。新Leader的选举不仅考虑Epoch值，还可能考虑ZXID。因为新的Leader应该是拥有最新数据（即最高ZXID）的节点。
选票（Votes） ：在选举过程中，每个节点都会根据当前已知的最高Epoch和最高ZXID投票。由于重新启动的老Leader的数据可能不是最新的（它的Epoch和ZXID可能都不是最高的），因此它不太可能收到大多数节点的选票。 【数据也是一个很大的保证，正常情况下，宕机的Leader不可能重启的速度快到最近的一个新事务都没来的及被处理】

特殊情况又是什么呢？

可以想到下面的特殊情况：当一个Leader宕机并重新启动时，如果它及时重新加入集群并参与到了新一轮的选举中，它会将自己的Epoch更新到与其他最新节点一致的值，即当前选举轮次的值。这样，如果它的数据（根据ZXID来判断）是最新的，并且能够获得大多数节点的支持，它仍然有可能被重新选举为Leader。

同时考虑：即使原Leader重新启动后其myid相对较小，这也并不直接阻止它再次成为Leader。关键在于该节点是否能够基于其数据状态（主要是ZXID和Epoch）获得集群中大多数节点的支持。如果一个节点（无论其myid大小）在新一轮的选举中展示出它有最新的数据，并且能够获得足够的投票支持，它就有可能被选举为新的Leader。

最终的结论归结如下：原本宕机的Leader并非绝对不能被重新选举为Leader，但由于Zab协议中的机制，其被再次选为Leader的概率实际上是非常小的。

Epoch没有人管管吗？

理论上Epoch值会随着Zookeeper集群进行的选举次数而递增。由于Epoch是一个32位的数值，这意味着它的最大值可以达到2^32−1，也就是4,294,967,295。考虑到Zookeeper集群在正常运行条件下不会频繁进行领导者选举，这个数值为Epoch提供了一个极大的增长空间。

尽管从理论上讲，如果Zookeeper集群运行时间足够长，且经历了大量的领导者选举，Epoch值最终会达到其上限。然而，达到这个上限需要极其长的时间和非常频繁的领导者更换，这在实际运营的分布式系统中是极不常见的。即使在极端情况下达到上限，Zookeeper的设计者和社区可能会考虑实施相应的机制来处理这种情况，比如通过重置或调整Epoch值的策略来避免潜在的问题。

此外，即使理论上存在达到上限的可能性，实际上Zookeeper及其在分布式系统中的使用方式设计得足够健壮，以确保这种极端情况不会影响到其正常的运行和数据一致性的保障。在实际部署和运行中，系统管理员和开发者更可能会因为硬件更新、软件升级或其他运维活动而重启或替换Zookeeper集群的节点，这样也间接避免了Epoch值达到上限的情况。

未提交的proposals所在的老 Leader如果及时参与选举，会不会因为不是旧Epoch而不被新Leader管呢？

当原Leader宕机后迅速恢复，并且成功参与了新一轮的选举但成为了Follower，其未提交的proposals如果与新的Epoch一致，这通常意味着这些proposals是在宕机前不久产生的，但还没有得到集群大多数节点的确认。

新Leader的数据同步过程

在新Leader选举并确定后，即使是原Leader现在作为Follower加入，新Leader也都会启动一次数据同步过程，这个过程包括：

确定最新的事务状态：新Leader会确定一个全集群共识的最新事务状态，这通常是基于ZXID来决定的，包括Epoch和事务序号。新Leader会从所有Follower（包括原Leader）中收集状态，确定一个大家都认可的最新事务点。
数据同步：新Leader会向所有Follower发送从上述确定的最新事务点开始到当前最新状态的所有proposals，确保所有节点的数据都是一致的。

处理原Leader的未提交proposals

对于原Leader的未提交proposals，如果它们与当前Epoch一致，但是没有得到足够多的Follower确认（也就是没有成为集群的共识） ，那么在新Leader的数据同步过程中，这些proposals有两种可能的处理方式：

如果这些proposals对集群状态没有冲突，即它们是可以接受的变更，新Leader在收集了所有节点的状态后，可能会重新提出这些proposals（现在作为新Leader的proposals），并寻求集群的确认，以此来完成这些变更。
如果这些proposals与新Leader已确认的事务状态有冲突，或者新Leader认为这些变更不再适合当前的集群状态，这些proposals将不会被采纳，原Leader必须放弃这些未提交的proposals，并接受来自新Leader的数据状态。

这个机制确保了，即便是原Leader带着与当前Epoch一致的未提交proposals重新加入集群，Zookeeper仍然能通过新Leader的领导和数据同步过程保持集群数据的一致性和完整性。这种方式既考虑了数据的最新性，也保证了集群状态的正确性和一致性。

老 Leader要是当选新 Leader，那么它该如何处理未提交的proposals？

如果原Leader在宕机后迅速恢复，并且在新一轮的选举中成功地再次被选为Leader，这时它携带的未提交的proposals将会被特别处理。在这种情况下，处理原Leader的未提交proposals的机制如下：

验证并尝试提交未提交的proposals

检查未提交proposals的状态：作为新任Leader，该节点首先需要确定哪些未提交的proposals是在宕机前由它提出的，并且还没有被大多数节点接受。这需要通过检查这些proposals的状态和集群中其他节点的日志来完成。
决定是否继续推进这些proposals：新Leader需要评估这些未提交的proposals是否仍然有效和适合当前的集群状态。这涉及到比对这些proposals的内容与集群当前状态的兼容性。

提交过程

如果这些未提交的proposals仍然被认为是有效和适当的，新任Leader会采取以下步骤来处理这些proposals：

重新发起这些proposals的提交过程：新任Leader会将这些未提交的proposals重新提出给集群中的其他节点（Follower），请求它们的确认和提交。这一步是必要的，因为在Zookeeper的设计中，一个事务只有在得到集群中大多数节点的确认后才被认为是提交的。
等待集群的确认：新任Leader会等待直到这些proposals被集群中的大多数节点接受和确认。一旦这些proposals获得了足够的确认，它们就被认为是提交的，并且新任Leader会将这些变更正式应用到集群状态中。

数据同步和一致性保证

在整个过程中，新任Leader还需要确保集群中所有节点的数据保持一致性。这可能涉及到在处理未提交proposals的同时，也对集群中的其他节点进行数据同步，确保所有节点都是基于最新和一致的集群状态操作。

如果原Leader成功地再次成为Leader，并且携带了未提交的proposals，它有机会重新推进这些proposals的提交过程。通过重新提交这些proposals并确保它们得到集群中大多数节点的确认，新任Leader可以保证这些变更最终被正确地应用到集群状态中，同时也保证了集群数据的一致性和完整性。