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ZAB协议

国庆八天乐就这样结束了！2020年没有假期了！同学你难受吗？

今天先简单聊聊ZAB协议，个人认为搞懂ZAB协议和Leader选举算法的关系和流程对于深入认识Zookeeper是一个比不可少的环节。

请允许我盼过年

Zookeeper

百度百科：ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。

它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等

zookeeper是一个很热门的分布式框架，熟练掌握ZK的基本使用、分布式锁的实现以及相关场景的运用是必不可少的。鄙人有幸在Shopee的面试中被问过ZAB协议以及Learder选举流程，所以在此做一个总结，分享给大家自己的理解，愿对你有所帮助。

今天不介绍ZK的基础使用，仅对ZK中的ZAB协议的理解进行一个分享，如有不足之处欢迎大家指出。

ZAB协议

ZAB 协议全称：Zookeeper Atomic Broadcast（Zookeeper 原子广播协议）。

Zookeeper 是一个为分布式应用提供高效且可靠的分布式协调服务。在CAP理论中Zookeeper 属于CP模型，强调各个节点间数据强一致性，通过zab协议建立一个高可用可扩展的分布式数据主备系统。

1. 深刻理解ZAB协议，才能更好的理解zookeeper对于分布式系统建设的重要性。以及为什么采用zookeeper就能保证分布式系统中数据最终一致性，服务的高可用性。

ZAB协议原理

ZAB协议要求每个leader都要经历三个阶段，即发现，同步，广播。

• 发现：即要求zookeeper集群必须选择出一个leader进程，同时leader会维护一个follower可用列表。将来客户端可以这follower中的节点进行通信。
• 同步：leader要负责将本身的数据与follower完成同步，做到多副本存储。这样也是体现了CAP中高可用和分区容错。follower将队列中未处理完的请求消费完成后，写入本地事物日志中。
• 广播：leader可以接受客户端新的proposal请求，将新的proposal请求广播给所有的follower。

应用范畴

• 原子广播（Leader可用时）
• 崩溃恢复（Leader不可用时）

下面我会重点讲这两个东西。

zookeeper根据ZAB协议建立了主备模型完成zookeeper集群中数据的同步。这里所说的主备系统架构模型是指，在zookeeper集群中，只有一台leader负责处理外部客户端的事务请求(或写操作)，然后leader服务器将客户端的写操作数据同步到所有的follower节点中。

注意：

• 所有的操作都有Learder发出，即时客户端向Fllower发出请求，最终它会把这个请求交给Leader处理。

数据是如何复制的呢？

其实zab协议下的数据复制类似于2PC。但ZAB只需要Follower有一半以上返回Ack信息就可以执行commit提交。接收到半数Ack就提交的方式，可以大大减少同步阻塞，避免过长等待所有节点的反馈才进行操作（要么全部成功要么全部失败）。

如何理解这句话将直接影响你对於ZAB的理解。所以请继续往后看！

图解

1. zk集群中只有一个节点即Leader将客户端的写操作转化为事务(或提议-proposal)--记住这个proposal的含义他会贯穿zk的整个体系。
2. Leader节点再数据写完之后，将向所有的follower节点发送数据广播（复制）请求，等待所有的follower节点反馈（Ack）。
3. 待Leader接收到超过半数follower节点反馈（Ack），Leader节点就会向所有的follower服务器发送commit（事务提交）消息。
4. 最后数据同步到follower上，完成数据同步。

消息广播

在Zookeeper集群中，Fllower和Leader之间的通信是通过消息队列来实现的，消息队列的加入降低了耦合度，解除了同步阻塞。

Zookeeper中消息广播的具体步骤如下：

• 客户端发起一个写操作请求 ，Leader服务器将客户端的request请求转化为事物proposql提案，同时为每个proposal分配一个全局递增唯一的ID，即ZXID（事务ID）。
• leader服务器与每个follower之间都有一个队列，leader将消息发送到该队列 。
• follower机器从队列中取出消息处理完(写入本地事物日志中)毕后，向leader服务器发送ACK确认。
• leader服务器收到半数以上的follower的ACK后，即认为可以发送commit 。leader向所有的follower服务器发送commit消息。

崩溃恢复

在刚刚我们说的消息广播过程中，Leader在某个时间节点突然崩溃下线了我们又该如何保证数据的一致性，比如Leader本地提交了，但是commit没有发送？

Zab协议在原Leader崩溃后会立即要求zookeeper集群进行崩溃恢复和leader选举。我们先简单聊一下崩溃恢复的机制。

ZAB协议崩溃恢复要求满足如下2个原则：

• 确保已经被leader提交的proposal（提议）必须最终被所有的follower服务器提交。
• 确保丢弃已经被leader发出的但是没有被提交的proposal。

所以，ZAB设计了一下的选举算法：

前面我们提交到每个客户端请求都会被Leader包装成一个拥有唯一递增的事务ID，如果我们可以保证新选举的leader节点中含有最高的ZXID。那么就可以满足ZAB协议的两个重要原则。这样做可以省去 Leader 服务器检查事务的提交和丢弃工作的这一步操作

Why？

在Leader崩溃之前，所有的从队列里面取出事务来处理的Fllower的事务ID应该是一样的。如果我们从现有的Fllower中可以选举出最高的ZXID所在的服务器：

• 假设：leader在提出proposal时未提交之前就崩溃，那么我们找到的最大的ZXID所在的服务器一定不包含未提交的提议（proposal）。
• 假设：leader在发送commit消息之后崩溃。即消息已经发送到队列中，期间该被提交（commit）的提议（proposal）会被Fllower处理，那么我们一定可以找到一个ZXID最大的服务器。即该follower节点将会被选举为最新的Leader。

在选举出Leader后需要进行的就是Leader和Fllower之间的数据同步。

数据同步

关于数据同步Zookeeper中数据同步一共有四类，如下：

• DIFF：直接差异化同步
• TRUNC+DIFF：先回滚再差异化同步
• TRUNC：仅回滚同步
• SNAP：全量同步

本次就不对其中的四种方式一一细说，大家可以参阅《Zookeeper-数据同步》这篇文章，在此我只是笼统的介绍一下ZK的数据同步概念。

Zookeeper集群中新的leader选举成功之后，leader会将自身的提交的最大提议（proposal）的事务ZXID发送给其他的follower节点。follower节点会根据leader的消息进行回退或者是数据同步操作。具体流程请移步《Zookeeper-数据同步》。

Zookeeper集群如何保证新选举的leader分配的ZXID是全局唯一呢？

ZXID是一个长度64位的数字，其中低32位是按照数字递增，即每次客户端发起一个proposal,低32位的数字简单加1。高32位是leader周期的epoch编号，每当选举出一个新的leader时，新的leader就从本地事物日志中取出ZXID,然后解析出高32位的epoch编号，进行加1，再将低32位的全部设置为0。这样就保证了每次新选举的leader后，保证了ZXID的唯一性而且是保证递增的。

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总结

关于ZAB协议的介绍暂时就这么多了，Zookeeper通过ZAB协议来保证Zookeeper集群的强一致性其核心在于类2PC的数据复制方法以及ZXID的唯一性设计。

关于Zookeeper后续还会再出一篇Zookeeper实现分布式锁的原理及Leader选举算法的介绍，这些都是Zookeeper面试中的高频考点，感兴趣的同学可以关注我的公众号 "Java编程之道" 哦！