ZAB是什麼算法
上圖顯示了 Zookeeper 如何處理集羣中的數據。全部客戶端寫入數據都是寫入到 主進程(稱爲 Leader)中,而後,由 Leader 複製到備份進程(稱爲 Follower)中。從而保證數據一致性。從設計上看,和 Raft 相似。性能優化
簡單介紹完,開始重點介紹 消息廣播 和 崩潰恢復 。 整個 Zookeeper 就是在這兩個模式之間切換。 簡而言之,當 Leader 服務能夠正常使用,就進入消息廣播模式,當 Leader 不可用時,則進入崩潰恢復模式。服務器
消息廣播架構
ZAB 協議的消息廣播過程使用的是一個原子廣播協議,相似一個 二階段提交過程 。對於客戶端發送的寫請求,所有由 Leader 接收,Leader 將請求封裝成一個事務 Proposal,將其發送給全部 Follwer ,而後,根據全部 Follwer 的反饋,若是超過半數成功響應,則執行 commit 操做(先提交本身,再發送 commit 給全部 Follwer)。併發
基本上,整個廣播流程分爲 3 步驟:異步
1. 將數據都複製到 Follwer 中分佈式
2 . 等待 Follwer 迴應 Ack,最低超過半數即成功微服務
3. 當超過半數成功迴應,則執行 commit ,同時提交本身高併發
經過以上 3 個步驟,就可以保持集羣之間數據的一致性。實際上,在 Leader 和 Follwer 之間還有一個消息隊列,用來解耦他們之間的耦合,避免同步,實現異步解耦。源碼分析
還有一些細節:
崩潰恢復
剛剛咱們說消息廣播過程當中,Leader 崩潰怎麼辦?還能保證數據一致嗎?若是 Leader 先本地提交了,而後 commit 請求沒有發送出去,怎麼辦?
實際上,當 Leader 崩潰,即進入咱們開頭所說的崩潰恢復模式(崩潰即:Leader 失去與過半 Follwer 的聯繫)。下面來詳細講述。
假設1:Leader 在複製數據給全部 Follwer 以後崩潰,怎麼辦?
假設2:Leader 在收到 Ack 並提交了本身,同時發送了部分 commit 出去以後崩潰怎麼辦?
針對這些問題,ZAB 定義了 2 個原則:
因此,ZAB 設計了下面這樣一個選舉算法: 可以確保提交已經被 Leader 提交的事務,同時丟棄已經被跳過的事務。
針對這個要求,若是讓 Leader 選舉算法可以保證新選舉出來的 Leader 服務器擁有集羣總全部機器編號(即 ZXID 最大)的事務,那麼就可以保證這個新選舉出來的 Leader 必定具備全部已經提交的提案。
並且這麼作有一個好處是: 能夠省去 Leader 服務器檢查事務的提交和丟棄工做的這一步操做。
這樣,咱們剛剛假設的兩個問題便可以解決。假設 1 最終會丟棄調用沒有提交的數據,假設 2 最終會同步全部服務器的數據。這個時候,就引出了一個問題,如何同步?
數據同步
當崩潰恢復以後,須要在正式工做以前(接收客戶端請求),Leader 服務器首先確認事務是否都已經被過半的 Follwer 提交了,便是否完成了數據同步。目的是爲了保持數據一致。
當全部的 Follwer 服務器都成功同步以後,Leader 會將這些服務器加入到可用服務器列表中。
實際上,Leader 服務器處理或丟棄事務都是依賴着 ZXID 的,那麼這個 ZXID 如何生成呢?
答:在 ZAB 協議的事務編號 ZXID 設計中,ZXID 是一個 64 位的數字,其中低 32 位能夠看做是一個簡單的遞增的計數器,針對客戶端的每個事務請求,Leader 都會產生一個新的事務 Proposal 並對該計數器進行 + 1 操做。
而高 32 位則表明了 Leader 服務器上取出本地日誌中最大事務 Proposal 的 ZXID,並從該 ZXID 中解析出對應的 epoch 值,而後再對這個值加一。
高 32 位表明了每代 Leader 的惟一性,低 32 表明了每代 Leader 中事務的惟一性。同時,也能讓 Follwer 經過高 32 位識別不一樣的 Leader。簡化了數據恢復流程。
基於這樣的策略:當 Follower 連接上 Leader 以後,Leader 服務器會根據本身服務器上最後被提交的 ZXID 和 Follower 上的 ZXID 進行比對,比對結果要麼回滾,要麼和 Leader 同步。
總結
ZAB 協議和咱們以前看的 Raft 協議其實是有類似之處的,好比都有一個 Leader,用來保證一致性(Paxos 並無使用 Leader 機制保證一致性)。再有采起過半即成功的機制保證服務可用(實際上 Paxos 和 Raft 都是這麼作的)。
ZAB 讓整個 Zookeeper 集羣在兩個模式之間轉換,消息廣播和崩潰恢復,消息廣播能夠說是一個簡化版本的 2PC,經過崩潰恢復解決了 2PC 的單點問題,經過隊列解決了 2PC 的同步阻塞問題。
而支持崩潰恢復後數據準確性的就是數據同步了,數據同步基於事務的 ZXID 的惟一性來保證。經過 + 1 操做能夠辨別事務的前後順序。
在這裏給你們推薦一個Java技術交流羣:710373545裏面會分享一些資深架構師錄製的視頻資料:有Spring,MyBatis,Netty源碼分析,高併發、高性能、分佈式、微服務架構的原理,JVM性能優化、分佈式架構等這些成爲架構師必備的知識體系。還能領取免費的學習資源,目前受益良多!。