深入解读 zookeeper 一致性原理
一、ZooKeeper 的实现
1.1 ZooKeeper处理单点故障
我们知道可以通过ZooKeeper对分布式系统进行Master选举，来解决分布式系统的单点故障，如图所示。
那么我们继续分析一下，ZooKeeper通过Master选举来帮助分布式系统解决单点故障， 保证该系统中每时每刻只有一个Master为分布式系统提供服务。也就是说分布式的单点问题交给了ZooKeeper来处理，不知道大家此时有没有发现一 个问题——"故障转移到了ZooKeeper身上"。大家看一下图就会发现，如果我们的ZooKeeper只用一台机器来提供服务，若这台机器挂了，那么 该分布式系统就直接变成双Master模式了，那么我们在分布式系统中引入ZooKeeper也就失去了意义。那么这也就意味着，ZooKeeper在其实现的过程中要做一些可用性和恢复性的保证。这样才能让我们放心的以ZooKeeper为起点来构建我们的分布式系统，来达到节省成本和减少bug的目的。
1.2 ZooKeeper运行模式
ZooKeeper服务有两种不同的运行模式。一种是"独立模式"(standalone mode)，即只有一个ZooKeeper服务器。这种模式较为简单，比较适合于测试环境，甚至可以在单元测试中采用，但是不能保证高可用性和恢复性。在生产环境中的ZooKeeper通常以"复制模式"(replicated mode)运行于一个计算机集群上，这个计算机集群被称为一个"集合体"(ensemble)。
ZooKeeper通过复制来实现高可用性，只要集合体中半数以上的机器处于可用状态，它就能够提供服务。例如，在一个有5个节点的集合体中，每个Follower节点的数据都是Leader节点数据的副本，也就是说我们的每个节点的数据视图都是一样的，这样就可以有五个节点提供ZooKeeper服务。并且集合体中任意2台机器出现故障，都可以保证服务继续，因为剩下的3台机器超过了半数。
注意，6个节点的集合体也只能够容忍2台机器出现故障，因为如果3台机器出现故障，剩下的3台机器没有超过集合体的半数。出于这个原因，一个集合体通常包含奇数台机器。
从概念上来说，ZooKeeper它所做的就是确保对Znode树的每一个修改都会被复制到集合体中超过半数的 机器上。如果少于半数的机器出现故障，则最少有一台机器会保存最新的状态，那么这台机器就是我们的Leader。其余的副本最终也会更新到这个状态。如果 Leader挂了，由于其他机器保存了Leader的副本，那就可以从中选出一台机器作为新的Leader继续提供服务。
1.3 ZooKeeper的读写机制
(1) 概述
ZooKeeper的核心思想是，提供一个非锁机制的Wait Free的用于分布式系统同步的核心服务。提供简单的文件创建、读写操作接口，其系统核心本身对文件读写并不提供加锁互斥的服务，但是提供基于版本比对的更新操作，客户端可以基于此自己实现加锁逻辑。如下图1.3所示。
(2) ZK集群服务
Zookeeper是一个由多个Server组成的集群，该集群有一个Leader，多个Follower。客户端可以连接任意ZooKeeper服务节点来读写数据，如下图1.4所示。
ZK集群中每个Server，都保存一份数据副本。Zookeeper使用简单的同步策略，通过以下两条基本保证来实现数据的一致性：
① 全局串行化所有的写操作
② 保证同一客户端的指令被FIFO执行（以及消息通知的FIFO）
所有的读请求由Zk Server 本地响应，所有的更新请求将转发给Leader，由Leader实施。
(3) ZK组件
ZK组件，如图1.5所示。ZK组件除了请求处理器（Request Processor）以外，组成ZK服务的每一个Server会复制这些组件的副本。
ReplicatedDatabase是一个内存数据库，它包含了整个Data Tree。为了恢复，更新会被记录到磁盘，并且写在被应用到内存数据库之前，先被序列化到磁盘。
每一个ZK Server，可服务于多个Client。Client可以连接到一台Server，来提交请求。读请求，由每台Server数据库的本地副本来进行服务。改变服务器的状态的写请求，需要通过一致性协议来处理。
作为一致性协议的一部分，来自Client的所有写请求，都要被转发到一个单独的Server，称作Leader。ZK集群中其他Server 称作Follower，负责接收Leader发来的提议消息，并且对消息转发达成一致。消息层处理leader失效，同步Followers和Leader。
ZooKeeper使用自定义的原子性消息协议。由于消息传送层是原子性的，ZooKeeper能够保证本地副本不产生分歧。当leader收到一个写请求，它会计算出当写操作完成后系统将会是什么状态，接着将之转变为一个捕获状态的事务。
(4) ZK性能
ZooKeeper被应用程序广泛使用，并有数以千计 的客户端同时的访问它，所以我们需要高吞吐量。我们为ZooKeeper 设计的工作负载的读写比例是 2：1以上。然而我们发现，ZooKeeper的高写入吞吐量，也允许它被用于一些写占主导的工作负载。ZooKeeper通过每台Server上的本地 ZK的状态副本，来提供高读取吞吐量。因此，容错性和读吞吐量是以添加到该服务的服务器数量为尺度。写吞吐量并不以添加到该服务的机器数量为尺度。
例如，在它的诞生地Yahoo公司，对于写占主导的工作负载来说，ZooKeeper的基准吞吐量已经超过每秒10000个操作；对于常规的以读为主导的工作负载来说，吞吐量更是高出了好几倍。
二、ZooKeeper的保证
经过上面的分析，我们知道要保证ZooKeeper服务的高可用性就需要采用分布式模式，来冗余数据写多份，写多份带来一致性问题，一致性问题又会带来性能问题，那么就此陷入了无解的死循环。那么在这，就涉及到了我们分布式领域的著名的CAP理论，在这就简单的给大家介绍一下，关于CAP的详细内容大家可以网上查阅。
2.1 CAP理论
(1) 理论概述
分布式领域中存在CAP理论：
① C：Consistency，一致性，数据一致更新，所有数据变动都是同步的。
② A：Availability，可用性，系统具有好的响应性能。
③ P：Partition tolerance，分区容错性。以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择，也就是说无论任何消息丢失，系统都可用。
该理论已被证明：任何分布式系统只可同时满足两点，无法三者兼顾。 因此，将精力浪费在思考如何设计能满足三者的完美系统上是愚钝的，应该根据应用场景进行适当取舍。
(2) 一致性分类
一致性是指从系统外部读取系统内部的数据时，在一定约束条件下相同，即数据变动在系统内部各节点应该是同步的。根据一致性的强弱程度不同，可以将一致性级别分为如下几种：
① 强一致性（strong consistency）。任何时刻，任何用户都能读取到最近一次成功更新的数据。
② 单调一致性（monotonic consistency）。任何时刻，任何用户一旦读到某个数据在某次更新后的值，那么就不会再读到比这个值更旧的值。也就是说，可获取的数据顺序必是单调递增的。
③ 会话一致性（session consistency）。任何用户在某次会话中，一旦读到某个数据在某次更新后的值，那么在本次会话中就不会再读到比这个值更旧的值。会话一致性是在单调一致性的基础上进一步放松约束，只保证单个用户单个会话内的单调性，在不同用户或同一用户不同会话间则没有保障。
④ 最终一致性（eventual consistency）。用户只能读到某次更新后的值，但系统保证数据将最终达到完全一致的状态，只是所需时间不能保障。
⑤ 弱一致性（weak consistency）。用户无法在确定时间内读到最新更新的值。
2.2 ZooKeeper与CAP理论
我们知道ZooKeeper也是一种分布式系统，它在一致性上有人认为它提供的是一种强一致性的服务（通过sync操作），也有人认为是单调一致性（更新时的大多说概念），还有人为是最终一致性（顺序一致性），反正各有各的道理这里就不在争辩了。然后它在分区容错性和可用性上做了一定折中，这和CAP理论是吻合的。ZooKeeper从以下几点保证了数据的一致性
① 顺序一致性
来自任意特定客户端的更新都会按其发送顺序被提交。也就是说，如果一个客户端将Znode z的值更新为a，在之后的操作中，它又将z的值更新为b，则没有客户端能够在看到z的值是b之后再看到值a（如果没有其他对z的更新）。
② 原子性
每个更新要么成功，要么失败。这意味着如果一个更新失败，则不会有客户端会看到这个更新的结果。
③ 单一系统映像
一 个客户端无论连接到哪一台服务器，它看到的都是同样的系统视图。这意味着，如果一个客户端在同一个会话中连接到一台新的服务器，它所看到的系统状态不会比 在之前服务器上所看到的更老。当一台服务器出现故障，导致它的一个客户端需要尝试连接集合体中其他的服务器时，所有滞后于故障服务器的服务器都不会接受该 连接请求，除非这些服务器赶上故障服务器。
④ 持久性
一个更新一旦成功，其结果就会持久存在并且不会被撤销。这表明更新不会受到服务器故障的影响。
三、ZooKeeper原理
3.1 原理概述
Zookeeper的核心是原子广播机制，这个机制保证了各个server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式，它们分别是恢复模式和广播模式。
(1) 恢复模式
当服务启动或者在领导者崩溃后，Zab就进入了恢复模式，当领导者被选举出来，且大多数server完成了和leader的状态同步以后，恢复模式就结束了。状态同步保证了leader和server具有相同的系统状态。
(2) 广播模式
一旦Leader已经和多数的Follower进行了状态同步后，他就可以开始广播消息了，即进入广播状态。这时候当一个Server加入ZooKeeper服务中，它会在恢复模式下启动，发现Leader，并和Leader进行状态同步。待到同步结束，它也参与消息广播。ZooKeeper服务一直维持在Broadcast状态，直到Leader崩溃了或者Leader失去了大部分的Followers支持。
Broadcast模式极其类似于分布式事务中的2pc（two-phrase commit 两阶段提交）：即Leader提起一个决议，由Followers进行投票，Leader对投票结果进行计算决定是否通过该决议，如果通过执行该决议（事务），否则什么也不做。
在广播模式ZooKeeper Server会接受Client请求，所有的写请求都被转发给领导者，再由领导者将更新广播给跟随者。当半数以上的跟随者已经将修改持久化之后，领导者才会提交这个更新，然后客户端才会收到一个更新成功的响应。这个用来达成共识的协议被设计成具有原子性，因此每个修改要么成功要么失败。
3.2 Zab协议详解
3.2.1 广播模式
广播模式类似一个简单的两阶段提交：Leader发起一个请求，收集选票，并且最终提交，图3.3演示了我们协议的消息流程。我们可以简化该两阶段提交协议，因为我们并没有"aborts"的情况。followers要么确认Leader的Propose，要么丢弃该Leader的Propose。没有"aborts"意味着，只要有指定数量的机器确认了该Propose，而不是等待所有机器的回应。
广播协议在所有的通讯过程中使用TCP的FIFO信道，通过使用该信道，使保持有序性变得非常的容易。通过FIFO信道，消息被有序的deliver。只要收到的消息一被处理，其顺序就会被保存下来。
Leader会广播已经被deliver的Proposal消息。在发出一个Proposal消息前，Leader会分配给Proposal一个单调递增的唯一id，称之为zxid。因为Zab保证了因果有序， 所以递交的消息也会按照zxid进行排序。广播是把Proposal封装到消息当中，并添加到指向Follower的输出队列中，通过FIFO信道发送到 Follower。当Follower收到一个Proposal时，会将其写入到磁盘，可以的话进行批量写入。一旦被写入到磁盘媒介当 中，Follower就会发送一个ACK给Leader。 当Leader收到了指定数量的ACK时，Leader将广播commit消息并在本地deliver该消息。当收到Leader发来commit消息 时，Follower也会递交该消息。
需要注意的是， 该简化的两阶段提交自身并不能解决Leader故障，所以我们 添加恢复模式来解决Leader故障。
3.2.2 恢复模式
(1) 恢复阶段概述
正常工作时Zab协议会一直处于广播模式，直到Leader故障或失去了指定数量的Followers。 为了保证进度，恢复过程中必须选举出一个新Leader，并且最终让所有的Server拥有一个正确的状态。对于Leader选举，需要一个能够成功高几 率的保证存活的算法。Leader选举协议，不仅能够让一个Leader得知它是leader，并且有指定数量的Follower同意该决定。如果 Leader选举阶段发生错误，那么Servers将不会取得进展。最终会发生超时，重新进行Leader选举。在我们的实现中，Leader选举有两种不同的实现方式。如果有指定数量的Server正常运行，快速选举的完成只需要几百毫秒。
(2)恢复阶段的保证
该恢复过程的复杂部分是在一个给定的时间内，提议冲突的绝对数量。最大数量冲突提议是一个可配置的选项，但是默认是1000。为了使该协议能够即使在Leader故障的情况下也能正常运作。我们需要做出两条具体的保证：
① 我们绝不能遗忘已经被deliver的消息，若一条消息在一台机器上被deliver，那么该消息必须将在每台机器上deliver。
② 我们必须丢弃已经被skip的消息。
(3) 保证示例
第一条：
若一条消息在一台机器上被deliver，那么该消息必须将在每台机器上deliver，即使那台机器故障了。例如，出现了这样一种情况：Leader发送了commit消息，但在该commit消息到达其他任何机器之前，Leader发生了故障。也就是说，只有Leader自己收到了commit消息。如图3.4中的C2。
图3.4是"第一条保证"（deliver消息不能忘记）的一个示例。在该图中Server1是一个Leader，我们用L1表示，Server2和Server3为Follower。首先Leader发起了两个Proposal，P1和P2，并将P1、P2发送给了Server1和Server2。然后Leader对P1发起了Commit即C1，之后又发起了一个Proposal即P3，再后来又对P2发起了commit即C2，就在此时我们的Leader挂了。那么这时候，P3和C2这两个消息只有Leader自己收到了。
因为Leader已经deliver了该C2消息，client能够在消息中看到该事务的结果。所以该事务必须能够在其他所有的Server中deliver，最终使得client看到了一个一致性的服务视图。
第二条：
一个被skip的消息，必须仍然需要被skip。例如，发生了这样一种情况：Leader发送了propose消息，但在该propose消息到达其他任何机器之前，Leader发生了故障。也就是说，只有Leader自己收到了propose消息。如图3.4中的P3所示。
在图3.4中没有任何一个server能够看到3号提议，所以在图3.5中当server 1恢复时他需要在系统恢复时丢弃三号提议P3。
在图3.5是"第二条保证"（skip消息必须被丢弃）的一个示例。Server1挂掉以后，Server3被选举为Leader，我们用L2表示。L2中还有未被deliver的消息P1、P2，所以，L2在发出新提议P10000001、P10000002之前，L2先将P1、P2两个消息deliver。因此，L2先发出了两个commit消息C1、C2，之后L2才发出了新的提议P10000001和P10000002。
如果Server1 恢复之后再次成为了Leader，此时再次将P3在P10000001和P10000002之后deliver，那么将违背顺序性的保障。
(4) 保证的实现
如果Leader选举协议保证了新Leader在Quorum Server中具有最高的提议编号，即Zxid最高。那么新选举出来的leader将具有所有已deliver的消息。新选举出来的Leader，在提出一个新消息之前，首先要保证事务日志中的所有消息都由Quorum Follower已Propose并deliver。需要注意的是，我们可以让新Leader成为一个用最高zxid来处理事务的server，来作为一个优化。这样，作为新被选举出来的Leader，就不必去从一组Followers中找出包含最高zxid的Followers和获取丢失的事务。
① 第一条
所有的正确启动的Servers，将会成为Leader或者跟随一个Leader。Leader能够确保它的Followers看到所有的提议，并deliver所有已经deliver的消息。通过将新连接上的Follower所没有见过的所有PROPOSAL进行排队，并之后对该Proposals的COMMIT消息进行排队，直到最后一个COMMIT消息。在所有这样的消息已经排好队之后，Leader将会把Follower加入到广播列表，以便今后的提议和确认。这一条是为了保证一致性，因为如果一条消息P已经在旧Leader-Server1中deliver了，即使它刚刚将消息P deliver之后就挂了，但是当旧Leader-Server1重启恢复之后，我们的Client就可以从该Server中看到该消息P deliver的事务，所以为了保证每一个client都能看到一个一致性的视图，我们需要将该消息在每个Server上deliver。
② 第二条
skip已经Propose，但不能deliver的消息，处理起来也比较简单。在我们的实现中，Zxid是由64位数字组成的，低32位用作简单计数器。高32位是一个epoch。每当新Leader接管它时，将获取日志中Zxid最大的epoch，新Leader Zxid的epoch位设置为epoch+1，counter位设置0。用epoch来标记领导关系的改变,并要求Quorum Servers 通过epoch来识别该leader，避免了多个Leader用同一个Zxid发布不同的提议。
这 个方案的一个优点就是，我们可以skip一个失败的领导者的实例，从而加速并简化了恢复过程。如果一台宕机的Server重启，并带有未发布的 Proposal，那么先前的未发布的所有提议将永不会被deliver。并且它不能够成为一个新leader，因为任何一种可能的 Quorum Servers ，都会有一个Server其Proposal 来自与一个新epoch因此它具有一个较高的zxid。当Server以Follower的身份连接，领导者检查自身最后提交的提议，该提议的epoch 为Follower的最新提议的epoch（也就是图3.5中新Leader-Server2中deliver的C2提议），并告诉Follower截断 事务日志直到该epoch在新Leader中deliver的最后的Proposal即C2。在图3.5中，当旧Leader-Server1连接到了新leader-Server2，leader将告诉他从事务日志中清除3号提议P3，具体点就是清除P2之后的所有提议，因为P2之后的所有提议只有旧Leader-Server1知道，其他Server不知道。
(5) Paxos与Zab
① Paxos一致性
Paxos的一致性不能达到ZooKeeper的要 求，我们可以下面一个例子。我们假设ZK集群由三台机器组成，Server1、Server2、Server3。Server1为Leader，他生成了 三条Proposal，P1、P2、P3。但是在发送完P1之后，Server1就挂了。如下图3.6所示。
图 3.6 Server1为Leader
Server1挂掉之后，Server3被选举成为Leader，因为在Server3里只有一条Proposal—P1。所以，Server3在P1的基础之上又发出了一条新Proposal—P2＇，P2＇的Zxid为02。如下图3.7所示。
图3.7 Server2成为Leader
Server2发送完P2＇之后，它也挂了。此时Server1已经重启恢复，并再次成为了Leader。那么，Server1将发送还没有被deliver的Proposal—P2和P3。由于Follower-Server2中P2＇的Zxid为02和Leader-Server1中P2的Zxid相等，所以P2会被拒绝。而P3，将会被Server2接受。如图3.8所示。
图3.8 Server1再次成为Leader
我们分析一下Follower-Server2中的Proposal，由于P2'将P2的内容覆盖了。所以导致，Server2中的Proposal-P3无法生效，因为他的父节点并不存在。
② Zab一致性
首先来分析一下，上面的示例中为什么不满足ZooKeeper需求。ZooKeeper是一个树形结构，很多操作都要先检查才能确定能不能执行，比如，在图3.8中Server2有三条Proposal。P1的事务是创建节点"/zk"，P2'是创建节点"/c"，而P3是创建节点 "/a/b",由于"/a"还没建，创建"a/b"就搞不定了。那么，我们就能从此看出Paxos的一致性达不到ZooKeeper一致性的要求。
为了达到ZooKeeper所需要的一致性，ZooKeeper采用了Zab协议。Zab做了如下几条保证，来达到ZooKeeper要求的一致性。
(a) Zab要保证同一个leader的发起的事务要按顺序被apply，同时还要保证只有先前的leader的所有事务都被apply之后，新选的leader才能在发起事务。
(b) 一些已经Skip的消息，需要仍然被Skip。
我想对于第一条保证大家都能理解，它主要是为了保证每 个Server的数据视图的一致性。我重点解释一下第二条，它是如何实现。为了能够实现，Skip已经被skip的消息。我们在Zxid中引入了 epoch，如下图所示。每当Leader发生变换时，epoch位就加1，counter位置0。
图 3.9 Zxid
我们继续使用上面的例子，看一下他是如何实现Zab的 第二条保证的。我们假设ZK集群由三台机器组成，Server1、Server2、Server3。Server1为Leader，他生成了三条 Proposal，P1、P2、P3。但是在发送完P1之后，Server1就挂了。如下图3.10所示。
图 3.10 Server1为Leader
Server1挂掉之后，Server3被选举成为 Leader，因为在Server3里只有一条Proposal—P1。所以，Server3在P1的基础之上又发出了一条新Proposal—P2＇， 由于Leader发生了变换，epoch要加1，所以epoch由原来的0变成了1，而counter要置0。那么，P2＇的Zxid为10。如下图3.11所示。
图 3.11 Server3为Leader
Server2发送完P2＇之后，它也挂了。此时Server1已经重启恢复，并再次成为了Leader。那么，Server1将发送还没有被deliver的Proposal—P2和P3。由于Server2中P2＇的Zxid为10，而Leader-Server1中P2和P3的Zxid分别为02和03，P2＇的epoch位高于P2和P3。所以此时Leader-Server1的P2和P3都会被拒绝,那么我们Zab的第二条保证也就实现了。如图3.12所示。
图 3.12 Server1再次成为Leader
