ZAB协议基本原理

概述

ZAB （Zookeeper Atomic Broadcast）协议是为分布式协调服务 ZooKeeper 专门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，基于该协议，ZooKeeper 实现了一种主备模式的系统架构来保持集群中各个副本之间的数据一致性。

ZAB 是 Zookeeper 原子广播协议的简称，下面我们来讨论协议的内容，注意：理论与实现是有区别的，如果你对协议的理论不感兴趣，可以直接跳过看实现。

问题的提出

Zookeeper 客户端会随机连接到 Zookeeper 集群的一个节点，如果是读请求，就直接从当前节点中读取数据；如果是写请求，那么节点就会向 leader 提交事务，leader 会广播事务，只要有超过半数节点写入成功，该写请求就会被提交（类 2PC 协议）。

那么问题来了：

• 主从架构下，leader 崩溃，数据一致性怎么保证？
• 选举 leader 的时候，整个集群无法处理写请求的，如何快速进行 leader 选举？
  带着这两个问题，我们来看看 ZAB 协议是如何解决的。

通俗版

Zab 协议分为两大块：

• 广播（boardcast）：Zab 协议中，所有的写请求都由 leader 来处理。正常工作状态下，leader 接收请求并通过广播协议来处理。
• 恢复（recovery）：当服务初次启动，或者 leader 节点挂了，系统就会进入恢复模式，直到选出了有合法数量 follower 的新 leader，然后新 leader 负责将整个系统同步到最新状态。

广播（boardcast）

广播的过程实际上是一个简化的二阶段提交过程：

• Leader 接收到消息请求后，将消息赋予一个全局唯一的 64 位自增 id，叫做：zxid，通过 zxid 的大小比较即可实现因果有序这一特性。
• Leader 为每个Follower准备一个FIFO队列（通过 TCP 协议来实现，以此实现了全局有序这一特性）将带有 zxid 的消息作为一个提案（proposal）分发给所有 follower。
• 当 follower 接收到 proposal，先将 proposal 写到硬盘，写硬盘成功后再向 leader 回一个 ACK。
• 当 leader 接收到合法数量（半数以上）的 ACKs 后，leader 就向这些follower 发送 COMMIT 命令，同事会在本地执行该消息。
• 当 follower 收到消息的 COMMIT 命令时，就会执行该消息

相比于完整的二阶段提交，Zab 协议最大的区别就是不能终止事务，follower 要么回 ACK 给 leader，要么抛弃 leader，在某一时刻，leader 的状态与 follower 的状态很可能不一致，因此它不能处理 leader 挂掉的情况，所以 Zab 协议引入了恢复模式来处理这一问题。
从另一角度看，正因为 Zab 的广播过程不需要终止事务，也就是说不需要所有 follower 都返回 ACK 才能进行 COMMIT，而是只需要合法数量（2f+1 台服务器中的 f+1 台） 的follower，也提升了整体的性能。

恢复（recovery）

由于之前讲的 Zab 协议的广播部分不能处理 leader 挂掉的情况，Zab 协议引入了恢复模式来处理这一问题。为了使 leader 挂了后系统能正常工作，需要解决以下两个问题：

• 已经被处理的消息不能丢
• 被丢弃的消息不能再次出现

已经被处理的消息不能丢

这一情况会出现在以下场景：当 leader 收到合法数量 follower 的 ACKs 后，就向各个 follower 广播 COMMIT 命令，同时也会在本地执行 COMMIT 并向连接的客户端返回「成功」。但是如果在各个 follower 在收到 COMMIT 命令前 leader 就挂了，导致剩下的服务器并没有执行都这条消息。

如图下图，消息 1 的 COMMIT 命令 Server1（leader）和 Server2（follower） 上执行了，但是 Server3 还没有收到消息 1 的 COMMIT 命令，此时 leader Server1 已经挂了，客户端很可能已经收到消息 1 已经成功执行的回复，经过恢复模式后需要保证所有机器都执行了消息 1。

为了实现已经被处理的消息不能丢这个目的，Zab 的恢复模式使用了以下的策略：

• 选举拥有 proposal 最大值（即 zxid 最大） 的节点作为新的 leader：由于所有提案被 COMMIT 之前必须有合法数量的 follower ACK，即必须有合法数量的服务器的事务日志上有该提案的 proposal，因此，只要有合法数量的节点正常工作，就必然有一个节点保存了所有被 COMMIT 消息的 proposal 状态。
• 新的 leader 将自己事务日志中 proposal 但未 COMMIT 的消息处理。
• 新的 leader 与 follower 建立先进先出的队列， 先将自身有而 follower 没有的 proposal 发送给 follower，再将这些 proposal 的 COMMIT 命令发送给 follower，以保证所有的 follower 都保存了所有的 proposal、所有的 follower 都处理了所有的消息。
  通过以上策略，能保证已经被处理的消息不会丢

被丢弃的消息不能再次出现

这一情况会出现在以下场景：当 leader 接收到消息请求生成 proposal 后就挂了，其他 follower 并没有收到此 proposal，因此经过恢复模式重新选了 leader 后，这条消息是被跳过的。 此时，之前挂了的 leader 重新启动并注册成了 follower，他保留了被跳过消息的 proposal 状态，与整个系统的状态是不一致的，需要将其删除。

如下图 ，在 Server1 挂了后系统进入新的正常工作状态后，消息 3被跳过，此时 Server1 中的 P3 需要被清除。

Zab 通过巧妙的设计 zxid 来实现这一目的。一个 zxid 是64位，高 32 是纪元（epoch）编号，每经过一次 leader 选举产生一个新的 leader，新 leader 会将 epoch 号 +1。低 32 位是消息计数器，每接收到一条消息这个值 +1，新 leader 选举后这个值重置为 0。这样设计的好处是旧的 leader 挂了后重启，它不会被选举为 leader，因为此时它的 zxid 肯定小于当前的新 leader。当旧的 leader 作为 follower 接入新的 leader 后，新的 leader 会让它将所有的拥有旧的 epoch 号的未被 COMMIT 的 proposal 清除。

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理论：ZAB 的四个阶段

术语解释

• quorum：集群中超过半数的节点集合

ZAB 中的节点有三种状态

• following：当前节点是跟随者，服从 leader 节点的命令
• leading：当前节点是 leader，负责协调事务
• election/looking：节点处于选举状态

代码实现中多了一种：observing 状态，这是 Zookeeper 引入 Observer 之后加入的，Observer 不参与选举，是只读节点，跟 ZAB 协议没有关系

节点的持久状态

• history：当前节点接收到事务提议的 log
• acceptedEpoch：follower 已经接受的 leader 更改年号的 NEWEPOCH 提议
• currentEpoch：当前所处的年代
• lastZxid：history 中最近接收到的提议的 zxid （最大的）

ZAB 协议的事务编号 Zxid 设计

• Zxid 是一个 64 位的数字，其中低 32 位是一个简单的单调递增的计数器，针对客户端每一个事务请求，计数器加 1；而高 32 位则代表 Leader 周期 epoch 的编号，每个当选产生一个新的 Leader 服务器，就会从这个 Leader 服务器上取出其本地日志中最大事务的ZXID，并从中读取 epoch 值，然后加 1，以此作为新的 epoch，并将低 32 位从 0 开始计数。

• epoch：可以理解为当前集群所处的年代或者周期，每个 leader 就像皇帝，都有自己的年号，所以每次改朝换代，leader 变更之后，都会在前一个年代的基础上加 1。这样就算旧的 leader 崩溃恢复之后，也没有人听他的了，因为 follower 只听从当前年代的 leader 的命令。*

Phase 0: Leader election（选举阶段）

节点在一开始都处于选举阶段，只要有一个节点得到超半数节点的票数，它就可以当选准 leader。只有到达 Phase 3 准 leader 才会成为真正的 leader。这一阶段的目的是就是为了选出一个准 leader，然后进入下一个阶段。

协议并没有规定详细的选举算法，后面我们会提到实现中使用的 Fast Leader Election。

Phase 1: Discovery（发现阶段）

在这个阶段，followers 跟准 leader 进行通信，同步 followers 最近接收的事务提议。这个一阶段的主要目的是发现当前大多数节点接收的最新提议，并且准 leader 生成新的 epoch，让 followers 接受，更新它们的 acceptedEpoch。

一个 follower 只会连接一个 leader，如果有一个节点 f 认为另一个 follower p 是 leader，f 在尝试连接 p 时会被拒绝，f 被拒绝之后，就会进入 Phase 0。

Phase 2: Synchronization（同步阶段）

同步阶段主要是利用 leader 前一阶段获得的最新提议历史，同步集群中所有的副本。只有当 quorum 都同步完成，准 leader 才会成为真正的 leader。follower 只会接收 zxid 比自己的 lastZxid 大的提议。

Phase 3: Broadcast（广播阶段）

到了这个阶段，Zookeeper 集群才能正式对外提供事务服务，并且 leader 可以进行消息广播。同时如果有新的节点加入，还需要对新节点进行同步。

值得注意的是，ZAB 提交事务并不像 2PC 一样需要全部 follower 都 ACK，只需要得到 quorum （超过半数的节点）的 ACK 就可以了。

协议实现

协议的 Java 版本实现跟上面的定义有些不同，选举阶段使用的是 Fast Leader Election（FLE），它包含了 Phase 1 的发现职责。因为 FLE 会选举拥有最新提议历史的节点作为 leader，这样就省去了发现最新提议的步骤。实际的实现将 Phase 1 和 Phase 2 合并为 Recovery Phase（恢复阶段）。所以，ZAB 的实现只有三个阶段：

• Fast Leader Election
• Recovery Phase
• Broadcast Phase

Fast Leader Election

前面提到 FLE 会选举拥有最新提议历史（lastZixd最大）的节点作为 leader，这样就省去了发现最新提议的步骤。这是基于拥有最新提议的节点也有最新提交记录的前提。

• 成为 leader 的条件

1. epoch最大的
2. epoch相等，选 zxid 最大的
3. epoch和zxid都相等，选择server id最大的（就是我们配置zoo.cfg中的myid）

节点在选举开始都默认投票给自己，当接收其他节点的选票时，会根据上面的条件更改自己的选票并重新发送选票给其他节点，当有一个节点的得票超过半数，该节点会设置自己的状态为 leading，其他节点会设置自己的状态为 following。

选举过程

Recovery Phase （恢复阶段）

这一阶段 follower 发送它们的 lastZixd 给 leader，leader 根据 lastZixd 决定如何同步数据。这里的实现跟前面 Phase 2 有所不同：Follower 收到 TRUNC 指令会中止 L.lastCommittedZxid 之后的提议，收到 DIFF 指令会接收新的提议。

history.lastCommittedZxid：最近被提交的提议的 zxid
history:oldThreshold：被认为已经太旧的已提交提议的 zxid

总结

经过上面的分析，我们可以来回答开始提到的两个问题

• 主从架构下，leader 崩溃，数据一致性怎么保证？leader 崩溃之后，集群会选出新的 leader，然后就会进入恢复阶段，新的 leader 具有所有已经提交的提议，因此它会保证让 followers 同步已提交的提议，丢弃未提交的提议（以 leader 的记录为准），这就保证了整个集群的数据一致性。
• 选举 leader 的时候，整个集群无法处理写请求的，如何快速进行 leader 选举？这是通过 Fast Leader Election 实现的，leader 的选举只需要超过半数的节点投票即可，这样不需要等待所有节点的选票，能够尽早选出 leader。

这篇文章是根据我对 ZAB 协议的理解写成的，如果觉得有些细节没有讲清楚，可以看后面的参考资料，我主要是参考这篇论文的。

Ref:
http://blog.jobbole.com/104985/
http://www.jianshu.com/p/fb527a64deee