Zookeeper的一致性协议：Zab（转）

Zookeeper使用了一种称为Zab（Zookeeper Atomic Broadcast）的协议作为其一致性复制的核心，据其作者说这是一种新发算法，其特点是充分考虑了Yahoo的具体情况：高吞吐量、低延迟、健壮、简单，但不过分要求其扩展性。下面将展示一些该协议的核心内容：

另，本文仅讨论Zookeeper使用的一致性协议而非讨论其源码实现

Zookeeper的实现是有Client、Server构成，Server端提供了一个一致性复制、存储服务，Client端会提供一些具体的语义，比如分布式锁、选举算法、分布式互斥等。从存储内容来说，Server端更多的是存储一些数据的状态，而非数据内容本身，因此Zookeeper可以作为一个小文件系统使用。数据状态的存储量相对不大，完全可以全部加载到内存中，从而极大地消除了通信延迟。

Server可以Crash后重启，考虑到容错性，Server必须“记住”之前的数据状态，因此数据需要持久化，但吞吐量很高时，磁盘的IO便成为系统瓶颈，其解决办法是使用缓存，把随机写变为连续写。

考虑到Zookeeper主要操作数据的状态，为了保证状态的一致性，Zookeeper提出了两个安全属性（Safety Property）

全序（Total order）：如果消息a在消息b之前发送，则所有Server应该看到相同的结果
因果顺序（Causal order）：如果消息a在消息b之前发生（a导致了b），并被一起发送，则a始终在b之前被执行。

为了保证上述两个安全属性，Zookeeper使用了TCP协议和Leader。通过使用TCP协议保证了消息的全序特性（先发先到），通过Leader解决了因果顺序问题：先到Leader的先执行。因为有了Leader，Zookeeper的架构就变为：Master-Slave模式，但在该模式中Master（Leader）会Crash，因此，Zookeeper引入了Leader选举算法，以保证系统的健壮性。归纳起来Zookeeper整个工作分两个阶段：

Atomic Broadcast
Leader选举

1. Atomic Broadcast

同一时刻存在一个Leader节点，其他节点称为“Follower”，如果是更新请求，如果客户端连接到Leader节点，则由Leader节点执行其请求；如果连接到Follower节点，则需转发请求到Leader节点执行。但对读请求，Client可以直接从Follower上读取数据，如果需要读到最新数据，则需要从Leader节点进行，Zookeeper设计的读写比例是2：1。

Leader通过一个简化版的二段提交模式向其他Follower发送请求，但与二段提交有两个明显的不同之处：

因为只有一个Leader，Leader提交到Follower的请求一定会被接受（没有其他Leader干扰）
不需要所有的Follower都响应成功，只要一个多数派即可

通俗地说，如果有2f+1个节点，允许f个节点失败。因为任何两个多数派必有一个交集，当Leader切换时，通过这些交集节点可以获得当前系统的最新状态。如果没有一个多数派存在（存活节点数小于f+1）则，算法过程结束。但有一个特例：

如果有A、B、C三个节点，A是Leader，如果B Crash，则A、C能正常工作，因为A是Leader，A、C还构成多数派；如果A Crash则无法继续工作，因为Leader选举的多数派无法构成。

2. Leader Election

Leader选举主要是依赖Paxos算法，具体算法过程请参考其他博文，这里仅考虑Leader选举带来的一些问题。Leader选举遇到的最大问题是，”新老交互“的问题，新Leader是否要继续老Leader的状态。这里要按老Leader Crash的时机点分几种情况：

老Leader在COMMIT前Crash（已经提交到本地）
老Leader在COMMIT后Crash，但有部分Follower接收到了Commit请求

第一种情况，这些数据只有老Leader自己知道，当老Leader重启后，需要与新Leader同步并把这些数据从本地删除，以维持状态一致。

第二种情况，新Leader应该能通过一个多数派获得老Leader提交的最新数据

老Leader重启后，可能还会认为自己是Leader，可能会继续发送未完成的请求，从而因为两个Leader同时存在导致算法过程失败，解决办法是把Leader信息加入每条消息的id中，Zookeeper中称为zxid，zxid为一64位数字，高32位为leader信息又称为epoch，每次leader转换时递增；低32位为消息编号，Leader转换时应该从0重新开始编号。通过zxid，Follower能很容易发现请求是否来自老Leader，从而拒绝老Leader的请求。

因为在老Leader中存在着数据删除（情况1），因此Zookeeper的数据存储要支持补偿操作，这也就需要像数据库一样记录log。

3. Zab与Paxos

Zab的作者认为Zab与paxos并不相同，只所以没有采用Paxos是因为Paxos保证不了全序顺序：

Because multiple leaders can

propose a value for a given instance two problems arise.

First, proposals can conflict. Paxos uses ballots to detect and resolve conflicting proposals. 

Second, it is not enough to know that a given instance number has been committed, processes must also be able to figure out which value has been committed.

Paxos算法的确是不关系请求之间的逻辑顺序，而只考虑数据之间的全序，但很少有人直接使用paxos算法，都会经过一定的简化、优化。

一般Paxos都会有几种简化形式，其中之一便是，在存在Leader的情况下，可以简化为1个阶段（Phase2）。仅有一个阶段的场景需要有一个健壮的Leader，因此工作重点就变为Leader选举，在考虑到Learner的过程，还需要一个”学习“的阶段，通过这种方式，Paxos可简化为两个阶段：

之前的Phase2
Learn

如果再考虑多数派要Learn成功，这其实就是Zab协议。Paxos算法着重是强调了选举过程的控制，对决议学习考虑的不多，Zab恰好对此进行了补充。

之前有人说，所有分布式算法都是Paxos的简化形式，虽然很绝对，但对很多情况的确如此，但不知Zab的作者是否认同这种说法？

4.结束

本文只是想从协议、算法的角度分析Zookeeper，而非分析其源码实现，因为Zookeeper版本的变化，文中描述的场景或许已找不到对应的实现。另，本文还试图揭露一个事实：Zab就是Paxos的一种简化形式。

【参考资料】

A simple totally ordered broadcast protocol
paxos