ZK原理

简介

ZooKeeper是用于分布式应用程序的分布式，开放源代码协调服务。它公开了一组简单的原语，分布式应用程序可以基于这些原语来实现用于同步，配置维护以及组和命名的更高级别的服务。
详见：https://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperOver.html

可快速恢复leader

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1，leader肯定会挂
2，服务不可用
3，不可靠的集群
4，事实，zk集群及其高可用
5，如果有一种方式可以快速的恢复出一个leader

zookeeper有2中运行状态
1，可用状态
2，不可用状态
3，不可用状态恢复到可用状态应该越快越好

特征&保障

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paxos协议

是一个基于消息传递的一致性算法，Leslie Lamport在1990年提出，近几年被广泛应用于分布式计算中，Google的Chubby，Apache的Zookeeper都是基于它的理论来实现的，Paxos还被认为是到目前为止唯一的分布式一致性算法，其它的算法都是Paxos的改进或简化。有个问题要提一下，Paxos有一个前提：没有拜占庭将军问题。就是说Paxos只有在一个可信的计算环境中才能成立，这个环境是不会被入侵所破坏的。

详见：https://www.douban.com/note/208430424

扩展 & 可靠性

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ZAB（Zookeeper Atomic Broadcast）

所有的Zookeeper处理的事物请求必须仅有一个机器来协调处理，这样的机器被称之为Leader服务器，而剩下的其他Zookeeper则称之为Follower，而Leader服务器则是会将客户端的事物请求发给所有的Follwer服务器，等待所有的Follwer服务器的反馈，一旦接受到了超过半数的Follwer服务器的正常完成事物处理的反馈后，Leader服务器就会再次发送一个Commit消息给所有的Follwer服务器，要求将刚刚的事物请求进行提交。

ZAB协议有两种基本的模式，分别为崩溃恢复和消息广播。当整个框架在运行的过程中，或者是当Leader出现网络中断、崩溃重启等异常的情况的时候，ZAB协议就会进入恢复模式，来重新选举一个新的Leader服务器来处理事物请求，当新的Leader服务器选择出来，并且和过半以上的机器实现了状态同步后，ZAB的恢复模式就结束了。这个时候就可以进行ZAB的消息广播模式了，如果在这个过程中有一个新的Zookeeper加入了当前的集群中，就会启动恢复模式，直到实现了和Leader的状态同步为止。

正如上述事物处理的过程一样，Zookeeper中只有Leader可以协调处理事物请求，那么其他的Follower服务器是不是没用了呢？当然不是，在整个Zookeeper集群中，所有的服务器都可以提供对外的请求处理，唯一的区别在于，当Follower服务器接受到了事物请求以后，会转发给Leader，让Leader进行统一处理和协调而已。当然在整个集群的运行过程中会出现很多意外，例如有半数以上的Follower服务器无法与Leader进行正常通信，就会从消息广播模式进入到崩溃恢复模式，从其他的机器中选举一个新的Leader出来,同样的一个Leader的选举必须得到超过半数的机器的支持，所以当整个集群的正常服务的机器超过半数，都可以不停的模式转换，保证集群服务的稳定性，一旦出现问题的机器数量超过了集群的半数，整个集群就不再对外提供事物请求的处理，进入保护模式，仅仅可读。

消息广播

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原子：成功、失败。没有中间状态（队列+2PC）
广播：分布式多节点的。全部知道！(过半)
队列：FIFO，顺序性
zk的数据状态在内存
用磁盘保存日志

如上图所示:

• 1, create(ooxx)
  client端发送一个写请求到Follower1
• 2, create(ooxx)
  Follower1将此写请求转发Leader
• 3, Zxid:8
  Leader接收到写请求,生成一个递增的事务ID编号：8
  并将Zxid:8 和 写请求写create(ooxx)入队列
• 4-1, log
  各Follower接收到请求，检查本地的已生效或未生效的Zxid与接收到的Zxid:8比较，本地<=8 拒绝；否则接收；
• 4-1, ok
  Follower回复Leader我接收此提议，并记录到本地日志;
• 4-2, write
  Leader收集提议的投票数，过半则生效, 立即给所有Follower发通知提议生效，各Follower收到生效的通知则生成正式的法令；
• 5，over-ok
  Leader恢复Follower1,集群已执行完写请求
• 6，ok
  Follower再将Leader的写成功消息转发到Client；
  即使Follower2由于网络延迟未及时接收到写请求，就在此时client发出get请求，有可能获取到版本较老的数据，但可通过sync去向Leader同步数据，再回调client端注册的get方法，从而获取到最新版本的数据

小结：ZAB协议中的消息广播使用的是一个原子广播协议，整体的过程可以看为是一个二阶段提交的过程。客户端的事物请求到来以后，Leader服务器会生成对应的事物Proposal，并且将这个发送给当前集群范围内的其余的所有的机器，并且收集来自所有Follower机器的响应选票信息，而二阶段的过程的具体体现，移除了传统二阶段的中断逻辑处理，因此在收集所有Follower机器的响应过程中，Leader不需要等待所有机器响应后才执行第二阶段，而是只需要等待半数以上的机器返回对应的响应，即可开启第二阶段。当然在这种简化的二阶段过程中，有可能会因为Leader突然奔溃，导致数据不一致的情况，当然出现这种情况就需要启动崩溃恢复机制来处理，并且所有的消息都是具有FIFO特性的TCP协议来进行网络通信的，从而保证消息广播过程中的顺序性。

而在第一阶段，Leader机器会将事物消息生成对应的Proposal进行广播，并且会生成一个单调递增的ID，作为事物的ID(ZXID),由于ZAB协议需要保证事物严格的上下顺序性，所以会严格按照ZXID的先后来处理对应的消息。而在消息广播发起后，Leader会为每一个Follower服务器分配一个单独的队列，然后将需要广播出去的事物Proposal依次存放进这个FIFO的队列中，每个Follower机器收到事物消息后，会按照事物日志的方式写入，成功后反馈给Leader机器Ack响应，当收到半数以上的Ack响应后，Leader就会发起第二阶段的Commit消息给所有的Follower机器，并且这个时候Leader也会和Follower一样进行本地事物的提交操作，完成整个消息的传递和提交。

崩溃恢复

ZK选举过程：
1, 通过3888端口号，完成两两通信！
2, 只要任何人投票，都会触发那个准leader发起自己的投票
3, 推选制：先比较zxid(<本地则拒绝投票)，如果zxid相同，再比较myid（比当前myid大则投票+1）

小结：Leader中的已经提交的事物完成同步了，那么未提交的废弃事物怎么剔除呢？在ZAB协议的事物编号ZXID设计中，是一个64位的数字，整体分为低32位和高32位，低32位可以看成一个单调递增的计数器，每一个事物消息生成ID前，低32位都会进行原子的+1操作。而ZXID的高32位代表了epoch的编号，而epoch则是每一次选举出新的Leader的过程中，会从所有的事物ZXID中获取最大的，然后解析出对应的高32位epoch的值，然后将其+1，代表了选举的次数，即Leader的生命周期，并且每一次选举后，epoch+1以后，会将低32位的值清零，作为新的ZXID值。因此当选举触发过程中，有部分机器的ZXID所代表的epoch值较低的时候，这些机器直接会成为Follower，只会有epoch最大并且一样的机器之间进行选举出Leader，而当Leader选举出来以后，所有的Follower连接上Leader以后,会和Leader比较当前最大的Proposal，这个时候Leader根据比较情况要求回滚或者同步Proposal到当前集群中过半机器都提交的最大事物Proposal，至此数据同步操作完成，崩溃恢复模式结束

• 参考文章
  https://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperOver.html
  https://www.douban.com/note/208430424/
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