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上篇文章《paxos与一致性》说到zab是在paxos的基础上做了重要的改造，解决了一系列的问题，这一篇我们就来说下这个zab。

zab协议的全称是ZooKeeper Atomic Broadcast即zookeeper“原子”“广播”协议。它规定了两种模式：崩溃恢复和消息广播

恢复模式

什么时候进入？

• 当整个服务框架在启动过程中

• 当Leader服务器出现网络中断崩溃退出与重启等异常情况

• 当有新的服务器加入到集群中且集群处于正常状态（广播模式），新服会与leader进行数据同步，然后进入消息广播模式

这三种情况ZAB都会进入恢复模式

干了什么？

选举产生新的Leader服务器，同时集群中已有的过半的机器会与该Leader完成状态同步，这些工作完成后，ZAB协议就会退出崩溃恢复模式

广播模式

什么时候进入？

集群状态稳定，有了leader且过半机器状态同步完成，退出崩溃恢复模式后进入消息广播模式

干了什么？

正常的消息同步，把日常产生数据从leader同步到learner的过程

到底干了什么？

上面写得比较简单，再总结一下，zab协议规定的两种模式在实际操作中经历了三个步骤，如上图，下面我再详细地说下这两个过程都干了些什么

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1.崩溃恢复状态 - 即选主过程

进入崩溃恢复模式说明集群目前是存在问题的了，那么此时就需要开始一个选主的过程。

zookeeper使用的默认选主算法是FastLeaderElection，它是标准的Fast Paxos算法实现，可解决LeaderElection选举算法收敛速度慢的问题（上篇文章也有提到过）。

zab协议规定的状态

• LOOKING 当前集群没有leader，准备选举

• FOLLOWING 已经存在leader，当前服务器为跟随者

• LEADING 唯一的领导，维护与Follower间的心跳

• OBSERVING 观察者状态。表明当前服务器角色是Observer

投票的依据

投票的依据就是下面的两个id，投票即是给所有服务器发送(myid,zxid)信息

myid：用户在配置文件中自己配置，每个节点都要配置的一个唯一值，从1开始往后累加。

zxid：zxid有64位，分成两部分：

1. 高32位是Leader的epoch：选举时钟，每次选出新的Leader，epoch累加1

2. 低32位是在这轮epoch内的事务id：对于用户的每一次更新操作集群都会累加1。

注意：zk把epoch和事务id合在一起，每次epoch变化，都将低32位的序号重置，这样做是为了方便对比出最新的数据，保证了zxid的全局递增性。（其实这样也会存在问题，虽然概率小，这里就先不说了后面的文章会详细讲）。

关于发送选票

第一轮投给自己，之后每个服把上述所有信息发送给其他所有服，票箱中只会记录每一投票者的最后一票

关于接收投票

服务器会尝试从其它服务器获取投票，并记入自己的投票箱内。如果无法获取任何外部投票，则会确认自己是否与集群中其它服务器保持着有效连接。如果是，则再次发送自己的投票；如果否，则马上与之建立连接。

关于选举轮次

由于所有有效的投票都必须在同一轮次中。每开始新一轮投票自身的logicClock自增1。

• 接收到的logicClock大于自己的。说明自己落后了，更新logicClock后正常。

• 接收到的logicClock小于自己的。忽略该票。

• 接收到的logickClock与自己的相等，正常判断。

关于选票判断

对比自身的和接收到的(myid,zxid)

• 首先对比zxid高32位的选举时钟epoch

• 一致则对比zxid低32的事务id

• 仍然一致则对比用户自己配置的myid
  选完后广播选出的(myid,zxid)

关于选举结束
过半服务器选了同一个，则投票结束，根据投票结果更新自身状态为leader或者follower

还有两个问题

上面说过zookeeper是一个原子广播协议，在这个崩溃恢复的过程就体现了它的原子性，zookeeper在选主过程保证了两个问题：

• commit过的数据不丢失

• 未commit过的数据丢弃

(myid,zxid)的选票设计刚好解决了这两个问题。

• commit过的数据半数以上参加选举的follwer都有，而且成为leader的条件是要有最高事务id即数据是最新的。

• 未commit过的数据只存在于leader，但是leader宕机无法参加首轮选举，epoch会小一轮，最终数据会丢弃。

2.消息广播状态 - 即数据同步

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如上图，client端发起请求，读请求由follower和observer直接返回，写请求由它们转发给leader。

Leader 首先为这个事务分配一个全局单调递增的唯一事务ID (即 ZXID )。

然后发起proposal给follower，Leader 会为每一个 Follower 都各自分配一个单独的队列，然后将需要广播的事务 Proposal 依次放入这些队列中去，并且根据 FIFO策略进行消息发送。

每一个 Follower 在接收到这个事务 Proposal 之后，都会首先将其以事务日志的形式写入到本地磁盘中去，并且在成功写入后反馈给 Leader 服务器一个 Ack 响应。

当 Leader 服务器接收到超过半数 Follower 的 Ack 响应后，就会广播一个Commit 消息给所有的 Follower 服务器以通知其进行事务提交，同时
Leader 自身也会完成对事务的提交。

作者：大叔据
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