ZAB协议

1. 1. ZAB协议是专门为zookeeper实现分布式协调功能而设计。zookeeper主要是根据ZAB协议是实现分布式系统数据一致性。
   2. 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物请求(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。 
      
   3. ZAB的协议核心是在整个zookeeper集群中只有一个节点即Leader将客户端的写操作转化为事物(或提议proposal)。Leader节点再数据写完之后，将向所有的follower节点发送数据广播请求(或数据复制)，等待所有的follower节点反馈。在ZAB协议中，只要超过半数follower节点反馈OK，Leader节点就会向所有的follower服务器发送commit消息。即将leader节点上的数据同步到follower节点之上。 
   4.  ZAB协议中主要有两种模式，第一是消息广播模式；第二是崩溃恢复模式

          

消息广播模式

1. 1. 在zookeeper集群中数据副本的传递策略就是采用消息广播模式。zookeeper中数据副本的同步方式与二阶段提交相似但是却又不同。二阶段提交的要求协调者必须等到所有的参与者全部反馈ACK确认消息后，再发送commit消息。要求所有的参与者要么全部成功要么全部失败。二阶段提交会产生严重阻塞问题。
   2. ZAB协议中Leader等待follower的ACK反馈是指”只要半数以上的follower成功反馈即可，不需要收到全部follower反馈”
   3. 图中展示了消息广播的具体流程图 
      
   4. zookeeper中消息广播的具体步骤如下： 
      4.1. 客户端发起一个写操作请求 
      4.2. 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分配一个全局唯一的ID，即ZXID。 
      4.3. 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 
      4.4. 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。 
      4.5. leader服务器收到半数以上的follower的ACK后，即认为可以发送commit 
      4.6. leader向所有的follower服务器发送commit消息。
   5. zookeeper采用ZAB协议的核心就是只要有一台服务器提交了proposal，就要确保所有的服务器最终都能正确提交proposal。这也是CAP/BASE最终实现一致性的一个体现。
   6. leader服务器与每个follower之间都有一个单独的队列进行收发消息，使用队列消息可以做到异步解耦。leader和follower之间只要往队列中发送了消息即可。如果使用同步方式容易引起阻塞。性能上要下降很多。

 

崩溃恢复

1. zookeeper集群中为保证任何所有进程能够有序的顺序执行，只能是leader服务器接受写请求，即使是follower服务器接受到客户端的请求，也会转发到leader服务器进行处理。
2. 如果leader服务器发生崩溃，则zab协议要求zookeeper集群进行崩溃恢复和leader服务器选举。
3. ZAB协议崩溃恢复要求满足如下2个要求： 
   3.1. 确保已经被leader提交的proposal必须最终被所有的follower服务器提交。 
   3.2. 确保丢弃已经被leader出的但是没有被提交的proposal。
4. 根据上述要求，新选举出来的leader不能包含未提交的proposal，即新选举的leader必须都是已经提交了的proposal的follower服务器节点。同时，新选举的leader节点中含有最高的ZXID。这样做的好处就是可以避免了leader服务器检查proposal的提交和丢弃工作。
5. leader服务器发生崩溃时分为如下场景： 
   5.1. leader在提出proposal时未提交之前崩溃，则经过崩溃恢复之后，新选举的leader一定不能是刚才的leader。因为这个leader存在未提交的proposal。 
   5.2 leader在发送commit消息之后，崩溃。即消息已经发送到队列中。经过崩溃恢复之后，参与选举的follower服务器(刚才崩溃的leader有可能已经恢复运行，也属于follower节点范畴)中有的节点已经是消费了队列中所有的commit消息。即该follower节点将会被选举为最新的leader。剩下动作就是数据同步过程。

数据同步

1. 在zookeeper集群中新的leader选举成功之后，leader会将自身的提交的最大proposal的事物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。最终目的要保证集群中所有节点的数据副本保持一致。
2. 数据同步完之后，zookeeper集群如何保证新选举的leader分配的ZXID是全局唯一呢？这个就要从ZXID的设计谈起。 
   2.1 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，至于这个编号如何产生(我也没有搞明白)，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。 
   

 

 

ZAB协议原理

1. ZAB协议要求每个leader都要经历三个阶段，即发现，同步，广播。
2. 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。
3. 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。
4. 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。

Zookeeper设计目标

1. 1. zookeeper作为当今最流行的分布式系统应用协调框架，采用zab协议的最大目标就是建立一个高可用可扩展的分布式数据主备系统。即在任何时刻只要leader发生宕机，都能保证分布式系统数据的可靠性和最终一致性。
   2. 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。

 

 

这篇主要分析leader的选主机制，zookeeper提供了三种方式：

• LeaderElection
• AuthFastLeaderElection
• FastLeaderElection

默认的算法是FastLeaderElection，所以这篇主要分析它的选举机制。

选择机制中的概念

服务器ID

比如有三台服务器，编号分别是1,2,3。

编号越大在选择算法中的权重越大。

数据ID

服务器中存放的最大数据ID.

值越大说明数据越新，在选举算法中数据越新权重越大。

逻辑时钟

或者叫投票的次数，同一轮投票过程中的逻辑时钟值是相同的。每投完一次票这个数据就会增加，然后与接收到的其它服务器返回的投票信息中的数值相比，根据不同的值做出不同的判断。

选举状态

• LOOKING，竞选状态。
• FOLLOWING，随从状态，同步leader状态，参与投票。
• OBSERVING，观察状态,同步leader状态，不参与投票。
• LEADING，领导者状态。

选举消息内容

在投票完成后，需要将投票信息发送给集群中的所有服务器，它包含如下内容。

• 服务器ID
• 数据ID
• 逻辑时钟
• 选举状态

选举流程图

因为每个服务器都是独立的，在启动时均从初始状态开始参与选举，下面是简易流程图。

 

 

 

下面详细解释一下这个流程：

首先给出几个名词定义：

（1）Serverid：在配置server时，给定的服务器的标示id。

（2）Zxid:服务器在运行时产生的数据id，zxid越大，表示数据越新。

（3）Epoch：选举的轮数，即逻辑时钟。随着选举的轮数++

（4）Server状态：LOOKING,FOLLOWING,OBSERVING,LEADING

 

 

步骤：

一、  Server刚启动（宕机恢复或者刚启动）准备加入集群，此时读取自身的zxid等信息。

二、  所有Server加入集群时都会推荐自己为leader，然后将（leader id 、 zixd 、 epoch）作为广播信息，广播到集群中所有的服务器(Server)。然后等待集群中的服务器返回信息。

三、  收到集群中其他服务器返回的信息，此时要分为两类：该服务器处于looking状态，或者其他状态。

（1）    服务器处于looking状态

首先判断逻辑时钟 Epoch:

a)     如果接收到Epoch大于自己目前的逻辑时钟（说明自己所保存的逻辑时钟落伍了）。更新本机逻辑时钟Epoch，同时 Clear其他服务发送来的选举数据（这些数据已经OUT了）。然后判断是否需要更新当前自己的选举情况（一开始选择的leader id 是自己）

    判断规则rules judging：保存的zxid最大值和leader Serverid来进行判断的。先看数据zxid,数据zxid大者胜出;其次再判断leaderServerid, leader Serverid大者胜出；然后再将自身最新的选举结果(也就是上面提到的三种数据（leader Serverid，Zxid，Epoch）广播给其他server)

b)     如果接收到的Epoch小于目前的逻辑时钟。说明对方处于一个比较OUT的选举轮数，这时只需要将自己的 （leader Serverid，Zxid，Epoch）发送给他即可。

c)     如果接收到的Epoch等于目前的逻辑时钟。再根据a)中的判断规则，将自身的最新选举结果广播给其他 server。

 

同时Server还要处理2种情况：

a)    如果Server接收到了其他所有服务器的选举信息，那么则根据这些选举信息确定自己的状态（Following,Leading），结束Looking，退出选举。

b)   即使没有收到所有服务器的选举信息，也可以判断一下根据以上过程之后最新的选举leader是不是得到了超过半数以上服务器的支持，如果是则尝试接受最新数据，倘若没有最新的数据到来，说明大家都已经默认了这个结果,同样也设置角色退出选举过程。

 

（2）    服务器处于其他状态（Following, Leading）

a)     如果逻辑时钟Epoch相同,将该数据保存到recvset,如果所接收服务器宣称自己是leader,那么将判断是不是有半数以上的服务器选举它,如果是则设置选举状态退出选举过程

b)     否则这是一条与当前逻辑时钟不符合的消息，那么说明在另一个选举过程中已经有了选举结果，于是将该选举结果加入到outofelection集合中，再根据outofelection来判断是否可以结束选举,如果可以也是保存逻辑时钟，设置选举状态，退出选举过程。

以上就是FAST选举过程。

 

 

 转载至 https://blog.csdn.net/a724888/article/details/80757503 感觉应该是全网最好的了。