Zookeeper 理论基础

ZooKeeper 由雅虎研究院开发，后来捐赠给了 Apache。ZooKeeper 是一个开源的分布式应用程序协调服务器，其为分布式系统提供一致性服务。其一致性是通过基于 Paxos 算法的ZAB 协议完成的。其主要功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、集群管理等。

zookeeper 的官网： http://zookeeper.apache.org

zk 是如何保证分布式系统的一致性的呢？是因为 zk 具有以下几方面的特点：

对于zk 理论的学习，最重要也是最难的知识点就是 Paxos 算法。所以我们首先学习 Paxos算法。

Paxos 算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)1990 年提出的一种基于消息传递的、具有高容错性的一致性算法。Google Chubby 的作者 Mike Burrows 说过，世上只有一种一致性算法， 那就是 Paxos，所有其他一致性算法都是 Paxos 算法的不完整版。Paxos 算法是一种公认的晦涩难懂的算法，并且工程实现上也具有很大难度。较有名的 Paxos 工程实现有Google Chubby、ZAB、微信的 PhxPaxos 等。

Paxos 算法是用于解决什么问题的呢？Paxos 算法要解决的问题是，在分布式系统中如何就某个决议达成一致。

拜占庭将军问题是由 Paxos 算法作者莱斯利·兰伯特提出的点对点通信中的基本问题。该问题要说明的含义是，在不可靠信道上试图通过消息传递的方式达到一致性是不可能的。所以，Paxos 算法的前提是不存在拜占庭将军问题，即信道是安全的、可靠的，集群节点间传递的消息是不会被篡改的。

一般情况下，分布式系统中各个节点间采用两种通讯模型：共享内存（Shared Memory）、消息传递（Messages Passing）。而 Paxos 是基于消息传递通讯模型的。

在 Paxos 算法中有三种角色，分别具有三种不同的行为。但很多时候，一个进程可能同时充当着多种角色。

Paxos 算法的一致性主要体现在以下几点：

Paxos 对于提案的提交算法有两种方案，2PC 与 3PC。

它们的区别主要就在于 accept 阶段中是否包含 commit 功能。具体看下面的描述。

Paxos 算法的 3PC 执行过程划分为三个阶段：准备阶段 prepare、接受阶段 accept，与提交阶段 commit。

若提案者接收到的反馈数量超过了半数，则其会向外广播两类信息：

2PC 与 3PC 的区别是，在提案者接收到超过半数的表决者对于 parepare 阶段的反馈后，其会向所有表决者发送真正的提案 proposal。当表决者接受到 proposal 后就直接将其同步到了本地，不用再等待 commit 消息了。

那么，为什么不直接使用 2PC，而要使用 3PC 呢？是因为 2PC 中存在着较多的弊端（这里就不再展开来说了）。所以很多 Paxos 工业实现使用的都是 3PC 提交。但 2PC 提交的效率要高于 3PC 提交，所以在保证不出问题的情况下，是可以使用 2PC 提交的。

前面所述的Paxos 算法在实际工程应用过程中，根据不同的实际需求存在诸多不便之处， 所以也就出现了很多对于基本 Paxos 算法的优化算法，以对 Paxos 算法进行改进，例如，Multi Paxos、Fast Paxos、EPaxos。

例如，Paxos 算法存在“活锁问题”，Fast Paxos 算法对 Paxos 算法进行了改进：只允许一个进程提交提案，即该进程具有对 N 的唯一操作权。该方式解决了“活锁”问题。

ZAB ，Zookeeper Atomic Broadcast，zk 原子消息广播协议，是专为 ZooKeeper 设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议，在 Zookeeper 中，主要依赖 ZAB 协议来实现分布式数据一致性。

Zookeeper 使用一个单一主进程来接收并处理客户端的所有事务请求，即写请求。当服务器数据的状态发生变更后，集群采用 ZAB 原子广播协议，以事务提案 Proposal 的形式广播到所有的副本进程上。ZAB 协议能够保证一个全局的变更序列，即可以为每一个事务分配一个全局的递增编号 xid。

当 Zookeeper 客户端连接到 Zookeeper 集群的一个节点后，若客户端提交的是读请求， 那么当前节点就直接根据自己保存的数据对其进行响应；如果是写请求且当前节点不是Leader，那么节点就会将该写请求转发给 Leader，Leader 会以提案的方式广播该写操作，只要有超过半数节点同意该写操作，则该写操作请求就会被提交。然后 Leader 会再次广播给所有订阅者，即 Learner，通知它们同步数据。

ZAB 协议是 Paxos 算法的一种工业实现算法。但两者的设计目标不太一样。ZAB 协议主要用于构建一个高可用的分布式数据主从系统，即 Follower 是 Leader 的从机，Leader 挂了， 马上就可以选举出一个新的 Leader，但平时它们都对外提供服务。而 Fast Paxos 算法则是用于构建一个分布式一致性状态机系统，确保系统中各个节点的状态都是一致的。

另外，ZAB 还使用 Google 的 Chubby 算法作为分布式锁的实现，而 Google 的 Chubby 也是 Paxos 算法的应用。

zk 集群对于事务请求的处理是 Fast Paxos 算法的体现，即只允许 Leader 提出提案。其属于 3PC 提交。

但 Leader 选举是 Paxos 算法的体现，因为 Leader 宕机后，所有 Follower 均可提交提案， 它们在最初都是“我选我”。其属于 2PC 提交。

为了避免 Zookeeper 的单点问题，zk 也是以集群的形式出现的。zk 集群中的角色主要有以下三类：

Learner：学习者，同步者。

Learner = Follower + Observer

QuorumPeer = Participant = Leader + Follower

在 ZAB 中有三个很重要的数据：

ZAB 协议中对zkServer 的状态描述有三种模式。这三种模式并没有十分明显的界线，它们相互交织在一起。

zk 集群中的每一台主机，在不同的阶段会处于不同的状态。每一台主机具有四种状态。

在集群启动过程中，或 Leader 宕机后，集群就进入了恢复模式。恢复模式中最重要的阶段就是 Leader 选举。

A、serverId

这是zk 集群中服务器的唯一标识，也称为 sid，其实质就是 zk 中配置的 myid。例如， 有三个 zk 服务器，那么编号分别是 1,2,3。

B、 逻辑时钟

逻辑时钟，Logicalclock，是一个整型数，该概念在选举时称为 logicalclock，而在选举结束后称为epoch。即 epoch 与 logicalclock 是同一个值，在不同情况下的不同名称。

在集群启动过程中的 Leader 选举过程（算法）与 Leader 断连后的 Leader 选举过程稍微有一些区别，基本相同。

A、集群启动中的 Leader 选举

对于 Server1 而言，它的投票是(1, 0)，接收 Server2 的投票为(2, 0)。其首先会比较两者的 ZXID，均为 0，再比较 myid，此时 Server2 的 myid 最大，于是 Server1 更新自己的投票为(2, 0)，然后重新投票。对于 Server2 而言，其无须更新自己的投票，只是再次向集群中所有主机发出上一次投票信息即可。

(4) 统计投票。每次投票后，服务器都会统计投票信息，判断是否已经有过半机器接受到相同的投票信息。对于 Server1、Server2 而言，都统计出集群中已经有两台主机接受了(2, 0)的投票信息，此时便认为已经选出了新的 Leader，即 Server2。

(5) 改变服务器状态。一旦确定了 Leader，每个服务器就会更新自己的状态，如果是Follower，那么就变更为 FOLLOWING，如果是 Leader，就变更为 LEADING。

(6) 添加主机。在新的 Leader 选举出来后 Server3 启动，其想发出新一轮的选举。但由于当前集群中各个主机的状态并不是 LOOKING，而是各司其职的正常服务，所以其只能是以Follower 的身份加入到集群中。

B、 宕机后的 Leader 选举

在 Zookeeper 运行期间，Leader 与非 Leader 服务器各司其职，即便当有非 Leader 服务器宕机或新加入时也不会影响 Leader。但是若 Leader 服务器挂了，那么整个集群将暂停对外服务，进入新一轮的 Leader 选举，其过程和启动时期的 Leader 选举过程基本一致。

前面我们说过，恢复模式具有两个阶段：Leader 选举与初始化同步。当完成 Leader 选举后，此时的 Leader 还是一个准 Leader，其要经过初始化同步后才能变为真正的 Leader。

具体过程如下：

当集群中的 Learner 完成了初始化状态同步，那么整个 zk 集群就进入到了正常工作模式了。

如果集群中的 Learner 节点收到客户端的事务请求，那么这些 Learner 会将请求转发给Leader 服务器。然后再执行如下的具体过程：

Observer 数量并不是越多越好，一般与 Follower 数量相同。因为 Observer 数量的增多虽不会增加事务操作压力，但其需要从 Leader 同步数据，Observer 同步数据的时间是小于等于 Follower 同步数据的时间的。当 Follower 同步数据完成，Leader 的 Observer 列表中的Observer 主机将结束同步。那些完成同步的 Observer 将会进入到另一个对外提供服务的列表。那么，那些没有同步了数据无法提供服务的 Observer 主机就形成了资源浪费。

所以，对于事务操作发生频繁的系统，不建议使用过多的 Observer。

Leader 中保存的 Observer 列表其实有两个：

all：包含所有 Observer。

service：已经完成了从 Leader 同步数据的任务。service <= all。其是动态的。

Leader 中保存的 Follower 列表其实也有两个：

all：要求其中必须有过半的 Follower 向Leader 反馈ACK

service：

当集群正在启动过程中，或 Leader 崩溃后，集群就进入了恢复模式。对于要恢复的数据状态需要遵循三个原则。

若集群中 Leader 收到的 Follower 心跳数量没有过半，此时 Leader 会自认为自己与集群的连接已经出现了问题，其会主动修改自己的状态为 LOOKING，去查找新的 Leader。

而其它 Server 由于有过半的主机认为已经丢失了 Leader，所以它们会发起新的 Leader选举，选出一个新的 Leader。

正常情况下，当 Leader 收到超过半数 Follower 的 ACKs 后，就向各个 Follower 广播COMMIT 消息，批准各个Server 执行该写操作事务。当各个Server 在接收到Leader 的COMMIT 消息后就会在本地执行该写操作，然后会向客户端响应写操作成功。

但是如果在非全部 Follower 收到 COMMIT 消息之前 Leader 就挂了，这将导致一种后果：部分 Server 已经执行了该事务，而部分 Server 尚未收到 COMMIT 消息，所以其并没有执行该事务。当新的 Leader 被选举出，集群经过恢复模式后需要保证所有 Server 上都执行了那些已经被部分 Server 执行过的事务。

当在 Leader 新事务已经通过，其已经将该事务更新到了本地，但所有 Follower 还都没有收到 COMMIT 之前，Leader 宕机了，此时，所有 Follower 根本就不知道该 Proposal 的存在。当新的 Leader 选举出来，整个集群进入正常服务状态后，之前挂了的 Leader 主机重新启动并注册成为了 Follower。若那个别人根本不知道的 Proposal 还保留在那个主机，那么其数据就会比其它主机多出了内容，导致整个系统状态的不一致。所以，该 Proposa 应该被丢弃。类似这样应该被丢弃的事务，是不能再次出现在集群中的，应该被清除。

前面我们说过，无论是写操作投票，还是 Leader 选举投票，都必须过半才能通过，也就是说若出现超过半数的主机宕机，则投票永远无法通过。基于该理论，由 5 台主机构成的集群，最多只允许 2 台宕机。而由 6 台构成的集群，其最多也只允许 2 台宕机。即，6 台与5 台的容灾能力是相同的。基于此容灾能力的原因，建议使用奇数台主机构成集群，以避免资源浪费。

但从系统吞吐量上说，6 台主机的性能一定是高于 5 台的。所以使用 6 台主机并不是资源浪费。

对于一个高可用的系统，除了要设置多台主机部署为一个集群避免单点问题外，还需要考虑将集群部署在多个机房、多个楼宇。对于多个机房、楼宇中集群也是不能随意部署的， 下面就多个机房的部署进行分析。

在多机房部署设计中，要充分考虑“过半原则”，也就是说，尽量要确保 zk 集群中有过半的机器能够正常运行。

在生产环境下，三机房部署是最常见的、容灾性最好的部署方案。三机房部署中要求每个机房中的主机数量必须少于集群总数的一半。

zk 官方没有给出较好的双机房部署的容灾方案。只能是让其中一个机房占有超过半数的主机，使其做为主机房，而另一机房少于半数。当然，若主机房出现问题，则整个集群会瘫痪。

CAP 定理又称 CAP 原则，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可兼得。

对于分布式系统，网络环境相对是不可控的，出现网络分区是不可避免的，因此系统必须具备分区容错性。但其并不能同时保证一致性与可用性。CAP 原则对于一个分布式系统来说，只可能满足两项，即要么 CP，要么 AP。

BASE 是Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和 Eventually consistent（最终一致性）三个短语的简写。

BASE 理论的核心思想是：即使无法做到实时一致性，但每个系统都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。

基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性。

损失响应时间：

损失功能：

软状态，是指允许系统数据存在的中间状态，并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，即允许系统主机间进行数据同步的过程存在一定延时。软状态，其实就是一种灰度状态，过渡状态。

最终一致性强调的是系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的一致性。

从达到一致性的时间角度来划分，可以分为：

单从客户端访问到的内容角度来划分，可以分为：

zk 遵循的是 CP 原则，即保证了一致性，但牺牲了可用性。体现在哪里呢？

当 Leader 宕机后，zk 集群会马上进行新的 Leader 的选举。但选举时长一般在 200 毫秒内，最长不超过 60 秒，整个选举期间 zk 集群是不接受客户端的读写操作的，即 zk 集群是处于瘫痪状态的。所以，其不满足可用性。

这里说的zk可能会引发脑裂，是指的在多机房部署中，若出现了网络连接问题，形成多个分区，则可能会出现脑裂问题，可能会导致数据不一致。

（1）情况一

（2）情况二

（5）情况五

1、ZK是一套以 AJAX/XUL/Java 为基础的网页应用程序开发框架，用于丰富网页应用程序的使用界面。

2、ZK是科视界股份有限公司注册申请的品牌，品牌产品有光导电子液位仪。

3、zk电影网，主要为广大影视迷提供最新最好看的电视剧、电影、动画片及播放服务。网站内容绿色健康，页面简洁大方。无广告无弹窗，24小时安全监控，保证没病毒没不良内容。

ZK发展理念

zk电影网自2012年07月上线以来，经历了种种不同在困难，在风格设计与内容发布方面我投入了不少成本与精力之外，更是网站管理人员对网站的精心维护，然而，网站的日流量正在日益飙升，努力打造成为一个广大网民喜欢的无广告弹窗、绿色安全的电影体验网站。

ZK程序包含了一个以AJAX为基础、事件驱动（event-driven）、高互动性的引擎。

以上内容参考：百度百科-ZK （程序）、百度百科-ZK （商标）、百度百科-zk电影网

在学习一样技术之前，咱们需要先想一下，为什么需要学这一门技术？

许多分布式系统都是基于ZK作为底层核心组件对外提供服务，比如Kafka中，将Broker注册到ZK中，此时ZK充当着多重角色，比如注册中心、选举等；再比如说，我公司目前很多项目都是Dubbo，都是需要基于ZK实现服务发现和注册。

另外，ZK内其实也有很多优秀的算法和设计思想，熟悉ZK源码，也可以提升自己的“内功”。

如何快速入门Zookeeper呢？最简单的方式就是直接看 Zookeeper官网 啦！建议读者多参考官方文档和博客内容一起食用，效果更佳噢～

Zookeeper的 Logo 看起来就像个“铲屎官”，服务动物园内的动物们。

“A Distributed Coordination Service for Distributed Applications”，这是摘取官方的解释，我们可以得知Zookeeper 是一个为 分布式框架 提供协调服务的东东。

举些例子，有哪些分布式框架使用Zookeeper：

ZK的作用不止上面几个，其实还可以做到负载均衡、统一配置、分布式队列等，但使用场景相对少，企业级系统中，会使用其他更加专业的框架组件。

分布式锁、注册中心、Leader选举将会是ZK系列中，重点分享的内容，敬请期待哈~

在ZK中，需要先了解一些专业名词的概念，但不会一下子都列出来，当之后遇到的时候，再重点分析...

在ZK集群中，会分为 Leader 、 Follower 和 Observer 角色。

Leader作为集群的大佬，承担写请求和部分读请求；Follower作为Leader的小弟，将会承担部分读请求，当接收到写请求的时候会转发给Leader，由Leader处理写请求；Observer就有点特殊，Observer节点不参与选举和消息过半机制，这个不清楚的读者可以暂时有个记忆就行，之后遇到会重点说明。

实际上，节点只分为持久节点和临时节点，但有些场景需要保证顺序，所以就会在持久或临时节点的基础上，添加序号（递增的方式），形成持久顺序节点和临时顺序节点。</br>那么什么是持久节点，什么是临时节点呢？最直观的一个现象就是，每个ZK客户端连接ZK集群后，都会产生一个节点，如果ZK客户端下线后，节点还存在的就是持久节点，若ZK客户端下线后节点也随着消失，那么该节点就是临时节点。

在ZK客户端启动前，可以自定义监听回调函数，这个有什么作用呢？客户端启动后会将监听事件发送给Zookeeper集群，Zookeeper集群中有一个用于记录监听事件的列表，当客户端监听的目录节点发生变化，如节点数据变更、节点增删等，就会通过ZK集群的监听列表，找到对应的客户端回调监听函数，那么客户端这边就可以根据业务场景，做出相应的动作。

ZAB协议的全称是：ZooKeeper Atomic Broadcast。ZAB是Zookeeper保证数据一致性的核心算法。借鉴了Paxos算法的思想，特地为Zookeeper设计的支持崩溃恢复的原子广播协议。其包括两种基本模式： 消息广播 和 崩溃恢复

消息广播指的是，集群中只有一个Leader处理写请求，并将写请求的事件广播给所有Follower，且能够保证数据不丢失。（也就是说，消息的写入是原子性的，因为只能有leader写入）

崩溃恢复指的是，当ZK集群刚启动还没选举出Leader或Leader因故障、重启、网络等原因的时候，ZAB协议会进入崩溃恢复模式，其目的就是为了选举新的Leader，且保证新Leader的数据是最新的，这样就能够避免因为Leader故障而导致单点丢失消息的情况，至于ZAB具体的原理，各位可以先看下以下参考文章，后续有机会我再专门写一篇关于 ZAB 协议的文章~

ZAB 协议参考文章

ZK内的数据模型结构和Unix文件系统非常相似，是一个有层级关系的树形数据结构。在ZK内，树形的数据结构使用称为ZNode节点保存数据，ZNode是ZK中数据结构最小单元，不仅能够保存数据，还能挂载子节点，形成一个有层次关系的树。

值得注意的是，ZNode的创建是纯内存操作的，所以速度很快，然后在ZK内部会定期将ZNode的数据持久化到磁盘上。

众所周知，在实际的企业应用，面对高并发的场景下，肯定是不能单节点部署，而是通过集群部署保证 高并发、高性能、高可用 （简称三高）。

高性能 ：由于ZNode节点是纯内存操作，只要ZK部署在高配置的服务器中，三台ZK服务器抗住每秒几万的请求都是没问题的。 高可用 ：只要部署奇数的服务器集群（比如3台、5台、11台机器），只要不超过一半的服务器宕机，都能保证ZK集群可用。 高并发 ：因为ZNode是纯内存操作，所以在写数据的时候，速度是很快；而ZK集群中Leader和Follower节点都能处理读请求，所以ZK集群高并发能力是很强的。

基于ZAB协议，写请求统一由Leader服务器处理，然后由Leader将写数据的请求广播给其他Follower。

但会不会由于种种原因，如网络波动、Leader脑裂、Follower宕机等，导致消息不一致？

实际上，在ZK中采用2PC两阶段提交的思想，结合ZAB消息广播保证数据一致性。值得注意的是，Zookeeper只能保证最终一致性，并不能保证强一致性

那么具体是怎么保证数据最终一致性的呢？感兴趣的读者可以看下我另外一篇拙作【TODO...】

参考资料：

《从Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践》

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