一文通吃：从 ZooKeeper 一致性，Leader选举讲到 ZAB 协议与 PAXOS 算法（上）

目录

一、ZooKeeper集群保证数据一致性
    （一）一致性
    （二）zookeeper保证数据一致性的协议
二、Zookeeper集群Leader选举
    （一）ZooKeeper集群中三种类型的节点
    （二）ZAB 中的节点有四种状态
    （三）Leader选举过程
三、ZAB协议
    （一）ZAB 协议 ZXID 是如何生成的
    （二）ZAB协议——崩溃恢复模式
    （三）ZAB协议——消息广播模式
四、Paxos算法
    （一）关于ZAB协议中Leader的单点问题
    （二）Paxos是什么
    （三）问题背景
    （四）相关概念
    （五）Paxos算法处理过程
    （六）总结：Paxos算法

本文将从ZooKeeper集群如何保证一致性，讲到zookeeper保证数据一致性的协议，然后展开讲Zookeeper集群Leader选举，包括集群三种节点的类型，ZAB协议中节点的四种状态，以及两种情况下Leader选举的过程。然后会详细展开讲解ZAB协议，包括ZAB协议中ZXID的结构，ZAB协议的两个重点，崩溃恢复模式和消息广播模式。然后会通过一个例子来说明ZAB协议中Leader的单点问题，进而引出Paxos算法。文章会分为上下两个篇章，本文为第一部分。

ZooKeeper集群保证数据一致性

首先我们先来了解一下，关于一致性问题。

一致性

我们用集群是为了提高整个系统的可用性，就是即使少数节点挂掉的话，整个集群还是可以去提供服务的。好，zookeeper集群每一个节点上面，它存储的数据都是全量的数据，也就是它们之间，每一台上面存储的数据都是同一份数据，而我们前面也提到，集群中它每个节点都可以去提供读取服务，所以这样的话，就得保证多个节点之间，它们的数据是一致的，才不会出现连接不同节点读取到不同的值是吧，也就是我们需要去保证集群节点间数据的一致性。那么接下来我们就来看一下，zookeeper集群是如何去做到这一点的，就是如何去做节点间数据的同步

zookeeper保证数据一致性的协议

而在我们的zookeeper中保证数据一致性用的是ZAB协议。通过这个协议来进行ZooKeeper集群间的数据同步，保证数据的一致性。

我们先来简单看一下zab协议是工作流程（图）：

ZooKeeper写数据的机制是客户端把写请求发送到leader节点上，如果发送的是follower节点，follower节点会把写请求转发到leader节点，leader节点会把数据通过proposal请求发送到所有节点，包括自己，所有到节点接受到数据以后都会写到自己到本地磁盘上面，写好了以后会发送一个ack请求给leader，leader只要接受到过半的节点发送ack响应回来，就会发送commit消息给各个节点，各个节点就会把消息放入到内存中，放内存是为了保证高性能，该消息就会用户可见了。

那这个时候，若ZooKeeper要想保证数据一致性，就需考虑如下两个情况

• 情况一：leader执行commit了，还没来得及给follower发送commit的时候，leader宕机了，这个时候如何保证消息一致性？

• 情况二：leader的事务性请求已经在部分节点应用了，这个时候leader挂掉了，如何保证消息一致性？

如果是Leader故障，事务型请求未提交的情况，也就是只在Leader服务器上提出但没有提交的操作的操作需要丢弃掉。因为实际上它只是完成了第一阶段。

Leader故障，事务型请求已提交的情况，也就是已在Leader服务器上提交的操作最终被所有的服务器节点都提交。等后面讲到ZAB协议，概念就更清晰了，在某个节点提交应用成功，那这个节点的zxid肯定更大，决定它会被选举为新的leader。然后再进行同步。

Zookeeper集群Leader选举

ZooKeeper集群中三种类型的节点

集群在运行过程中，节点发生故障时，这个集群是如何来应对的？

ZooKeeper中三种类型的节点是吧，我们逐个类型来看一下：

• Observer节点，这种节点它只是为了提升读性能，并不会参与到任何决策过程，所以，就算它挂了，也是不会影响集群的正常运行的。

• Follower节点，如果是少数节点挂了的话，就是没超过半数的话，那也不会影响，那如果故障节点超过半数的话，这个时候就没办法了，需要把节点恢复起来之后才可以运行

• Leader节点，通过前面的学习我们也知道，这个Leader在整个集群中起着至关重要的作用，整个集群的协调工作都是由它来发起的，所以这个时候假如Leader挂掉了，整个集群也没办法正常运行，就不是有没有超过半数的问题了。

所以当Leader节点挂掉之后，就需要尽快从可用的节点中再来选出一个节点来当新的Leader，才能让集群恢复可用。那这里怎么选新的Leader，就是一个需要解决的问题了。我们想一下，可以简单的从剩下的Follower节点随便选一个来当新的领导吗？我们可以想一下这个场景：Leader故障，事务型请求已提交，在这个场景中，我们这Follower节点的状态明显是不一样的，所以当时我们也说了，这个场景下，ZooKeeper集群是有机制去保证让这个Server1当上新领导的。这里就涉及到了ZooKeeper集群的Leader选举算法了，这个算法对ZooKeeper集群去保证可用性和数据一致性是非常重要的，那么我们就来详细看一下，这个算法它具体是什么样的一个处理过程。

那么在开始分析算法之前，我们先来看一下集群中节点的几种状态，因为整个选举的过程，会涉及到这几个状态的流转。

ZAB 中的节点有四种状态

• looking：节点处于选举状态

• following：当前节点是跟随者，服从 leader 节点的命令，后面它是会参与投票的

• Obsering：观察状态，同步leader状态，但是不参与投票

• leading：当前节点是 leader，负责协调事务

Leader选举过程

好，接下来我们来看一下Leader的选举过程，那么对于Zookeeper集群来说，当出现以下两种情况的时候，就需要进行Leader选举：

1. 集群启动期间Leader选举

2. 集群运行期间Leader故障

然后整个Leader选举的过程，就是一个投票的过程，然后当某一个节点，它接收到超过半数节点的选票的话，就可以认为它当选Leader了。但是这里要投给谁，其实还是有讲究的。

那么我们可以想一下比如我们在选村长的时候，一般我们就看谁能力大是吧，谁能力大就投给谁，然后如果能力差不多，可能就会选年纪大一点的，德高望重嘛。好那在ZooKeeper集群选举里面，当一个节点要决定这个选票要投给谁的时候，会根据两个重要的ID来进行判断：

1. 首先是看事务ID（zxid），哪个服务器上的事务ID最大，就投给哪个。【对应这个场景：Leader故障，事务型请求已提交】

2. 那么当两个节点事务ID一样的话，就会看节点编号，也就是myid里面存的编号，哪个大投给哪个

好有了投票标准之后，就可以来开始选举了，但是选举的时候，可能会有不止一轮的投票，同样跟我们选村长一样一般也会有多轮投票，那这种情况下，前一轮的选票，到下一轮的话，就应该变成无效选票了是吧。

而在ZooKeeper里面，它同样有这个轮次的概念，就是每一次投票它其实是有时间限制的【syncLimit：集群中的follower服务器与leader服务器之间请求和应答之间能容忍的最多心跳数(tickTime的数量)。】，如果当前投出去的票，没有收到反馈，那么在等待一段时间后，就当作超时处理，这个时候就可以发起一下轮的投票，诶但是有可能，上一轮的反馈它是因为网络延迟的问题，这个时候才收到，那么因为现在已经是开始了下一轮了，所以这个也只能当做无效选票处理了。

图：投票响应超时则进入下一轮

选举算法

好 有了这些选举的标准和规则之后，就可以来开始选举了，选举算法：

1. 首先每个节点均发起选举自己为领导者的投票（自己的投给自己）；因为刚开始也不知道哪个节点的事务ID最大，所以就先给自己一票再说，接着就给其它节点发消息来拉票，拉票的时候，像在选举的时候一样，拉票的时候就会说自己能力多牛，那么这里也一样，它会把当前节点上最大的事务ID给带过去

2. 其它节点收到拉票请求时，就会比较发起者的事务ID，是否比自己最新的事务ID大，如果比自己的ID大，那好就给它投一票吧，否则就不投给它了。那如果事务ID相等的话，则比较发起者的服务器编号。这一点呢我们前面也说到过，就像选举的时候，先看一下能力谁强，再看一下谁的年纪大。

3. 然后经过每一轮的投票之后，就看有没有哪个节点，它获得的票数（含自己的）大于集群的半数，有的话就说明这个节点竞选成功，成为了Leader节点，未超过半数且领导者未选出，则再次发起投票。

集群启动期间Leader选举

我们现在看第一种服务器启动时候对leader选举 我们来看一下这张图

假设一个 Zookeeper 集群中有5台服务器，id从1到5编号，并且它们都是最新启动的，没有历史数据

假设服务器依次启动，我们来分析一下选举过程：

服务器1启动

服务器1启动，发起一次选举，服务器1投自己一票，此时服务器1票数一票，不够半数以上，要大于等于3票，选举无法完成。 所以，这个时候对投票结果：服务器1为1票。

服务器1状态保持为LOOKING。

服务器2启动

服务器2启动，也发起一次选举，服务器1和2分别投自己一票，此时服务器1发现服务器2的服务id比自己大，更改选票投给服务器2。 所以投票结果：服务器1为0票，服务器2为2票。

服务器1，2状态保持LOOKING

服务器3启动

服务器3也启动了，同时也发起一次选举，服务器1、2、3先投自己一票，然后因为服务器3的服务器id最大，两者更改选票投给为服务器3；

这时候，投票结果为：服务器1为0票，服务器2为0票，服务器3为3票。此时服务器3的票数已经超过半数，服务器3当选Leader。

服务器1，2更改状态为FOLLOWING，服务器3更改状态为LEADING

服务器4启动

服务器4启动，也加入进来，发起一次选举，此时服务器1，2，3已经不是LOOKING 状态，不会更改选票信息。交换选票信息结果：服务器3为3票，服务器4为1票。此时服务器4服从多数，更改选票信息为服务器3。

服务器4并更改状态为FOLLOWING。

服务器5启动

与服务器4一样投票给3，此时服务器3一共5票，服务器5为0票。

服务器5并更改状态为FOLLOWING。

最终的结果：

服务器3是 Leader，状态为 LEADING；其余服务器是 Follower，状态为 FOLLOWING。

好，这就是服务器初始化启动时候的选举过程。

服务器运行期间 Leader 故障

那么，我们继续来看一下第二种选举过程，服务器运行期间 Leader 故障。

我们来看一下这个场景：

在 Zookeeper运行期间 Leader 和 follower 各司其职，当有follower 服务器宕机或加入不会影响 Leader，但是一旦 Leader 服务器挂了，那么整个 Zookeeper 集群将暂停对外服务，会触发新一轮的选举。

初始状态下服务器3当选为Leader，假设现在服务器3故障宕机了，此时每个服务器上zxid可能都不一样，server1为10，server2为12，server4为10，server5为10

运行期选举

运行期选举与初始状态投票过程基本类似，大致可以分为以下几个步骤：

• 状态变更。Leader 故障后，剩下的follower节点因为跟Leader联系不上了，这个时候它会将自己的服务器状态变更为LOOKING，然后开始进入Leader选举过程。

• 每个Server会发出投票。

• 接收来自各个服务器的投票，如果其它服务器的数据比自己的新会改投票。

• 处理和统计投票，每一轮投票结束后都会统计投票，超过半数即可当选。

• 改变服务器的状态，宣布当选

好，这里我们以这张图来说明比较好容易理解点：

1）第一次投票，每台机器都会将票投给自己。

2）接着每台机器都会将自己的投票发给其它机器，如果发现其它机器的zxid比自己大，那么就需要改投票重新投一次。比如server1 收到了三张票，发现server2的xzid为102，pk一下发现自己输了，后面果断改投票选server2为老大，同理，因为从图中很明显看到服务器2点xzxid是最大的，所以最后是服务器2当选leader服务器。

小结

简单来将，通常哪台机器服务器上的数据越新，那么越有可能成为leader，原因也很简单，数据越新，那么它的zxid也就越大，也就越能够保证数据的恢复。如果集群中有几个相同的最大的zxid，那么服务器id较大的服务器成为leader。

好，那么关于leader选举我们就了解到这里。谢谢大家。

关于ZAB协议以及PAXOS算法我们会在下一篇文章进行介绍，敬请期待。

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