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Zab协议

一、ZooKeeper概述

　　ZooKeeper内部有一个in-memory DB，表示为一个树形结构。每个树节点称为Znode(代码在DataTree.java和DataNode.java中)。

　　客户端可以连接到zookeeper集群中的任意一台。

　　对于读请求，直接返回本地znode数据。写操作则转换为一个事务，并转发到集群的Leader处理。Zookeeper提交事务保证写操作(更新)对于zookeeper集群所有机器都是一致的。

二、Zab协议介绍

　　Zookeeper使用了一种称为Zab（Zookeeper Atomic Broadcast）的协议作为其一致性复制的核心，据其作者说这是一种新发算法，其特点是充分考虑了Yahoo的具体情况：高吞吐量、低延迟、健壮、简单，但不过分要求其扩展性。
　　（1）Zookeeper的实现是由Client、Server构成
　　　　① Server端提供了一个一致性复制、存储服务；
　　　　② Client端会提供一些具体的语义，比如分布式锁、选举算法、分布式互斥等；
　　（2）从存储内容来说，Server端更多的是存储一些数据的状态，而非数据内容本身，因此Zookeeper可以作为一个小文件系统使用。数据状态的存储量相对不大，完全可以全部加载到内存中，从而极大地消除了通信延迟。
　　（3）Server可以Crash后重启，考虑到容错性，Server必须“记住”之前的数据状态，因此数据需要持久化，但吞吐量很高时，磁盘的IO便成为系统瓶颈，其解决办法是使用缓存，把随机写变为连续写。☆☆☆
　　（4）安全属性
　　考虑到Zookeeper主要操作数据的状态，为了保证状态的一致性，Zookeeper提出了两个安全属性（Safety Property）
　　　　① 全序（Total order）：如果消息a在消息b之前发送，则所有Server应该看到相同的结果
　　　　② 因果顺序（Causal order）：如果消息a在消息b之前发生（a导致了b），并被一起发送，则a始终在b之前被执行。☆☆
　　（5）安全保证
　　为了保证上述两个安全属性，Zookeeper使用了TCP协议和Leader。
　　　　① 通过使用TCP协议保证了消息的全序特性（先发先到）
　　　　② 通过Leader解决了因果顺序问题：先到Leader的先执行。
　　因为有了Leader，Zookeeper的架构就变为：Master-Slave模式，但在该模式中Master（Leader）会Crash，因此，Zookeeper引入了Leader选举算法，以保证系统的健壮性。
　　（6）Zookeeper整个工作分两个阶段：
　　　　① Atomic Broadcast
　　　　② Leader选举
　　（7）Zab特性

　　ZooKeeper中提交事务的协议并不是Paxos，而是由二阶段提交协议改编的ZAB协议。Zab可以满足以下特性：

　　　　①可靠提交 Reliable delivery：如果消息m被一个server递交了，那么m也将最终被所有server递交。
　　　　②全局有序 Total order：如果server在递交b之前递交了a，那么所有递交了a、b的server也会在递交b之前递交a。
　　　　③因果有序 Casual order：对于两个递交了的消息a、b，如果a因果关系优先于(causally precedes)b，那么a将在b之前递交。　

　　第三条的因果优先指的是同一个发送者发送的两个消息a先于b发送，或者上一个leader发送的消息a先于当前leader发送的消息。

2.1 Zab工作模式

Zab协议中Server有两个模式：broadcast模式、recovery模式

（1）恢复模式

　　Leader在开始broadcast之前，必须有一个同步更新过的follower的quorum。 
　　Server在Leader服务期间恢复在线时，将进入recovery模式，与Leader进行同步。

（2）广播模式

　　Broadcast模式使用二阶段提交，但是简化了协议，不需要abort。follower要么ack，要么抛弃Leader，因为zookeeper保证了每次只有一个Leader。另外也不需要等待所有Server的ACK，只需要一个quorum应答就可以了。

① Follower收到proposal后，写到磁盘(尽可能批处理)，返回ACK。

② Leader收到大多数ACK后，广播COMMIT消息，自己也deliver该消息。

③ Follower收到COMMIT之后，deliver该消息。

（4）面临问题

然而，这个简化的二阶段提交不能处理Leader失效的情况，所以增加了recovery模式。切换Leader时，需要解决下面两个问题。
　　① Never forget delivered messages
　　　　　　Leader在COMMIT投递到任何一台follower之前宕机，只有它自己commit了。新Leader必须保证这个事务也必须commit。
　　　　② Let go of messages that are skipped
　　　　　　Leader产生某个proposal，但是在宕机之前，没有follower看到这个proposal。该server恢复时，必须丢弃这个proposal。

（5）解决方案

　　① 新Leader在propose新消息之前，必须保证事务日志中的所有消息都proposed并且committed。为了保证follower看到所有proposal，以及递交的消息，Leader向follower发送follower没有见过的PROPOSAL，以及最后提交的消息的编号之前的COMMIT。
　　　　因为Proposal是保存在follower的事务日志中，并且顺序有保证，因此COMMIT的顺序也是确定的。解决的第一个问题。
　　　　② 上个没有把proposal发送出去的Leader重启后，新Leader将告诉它截断事务日志，一直截断到follower的epoch对应的最后一个commit位置。

三、 Zab与Paxos

3.1 Paxos瓶颈

　　ZooKeeper的主要功能是维护一个高可用且一致的数据库，数据库内容复制在多个节点上，总共2f+1个节点中只要不超过f个失效，系统就可用。实现这一点的核心是ZAB，一种Atomic Broadcast协议。所谓Atomic Broadcast协议，形象的说就是能够保证发给各复本的消息顺序相同。
　　由于Paxos的名气太大，所以我看ZAB的时候首先就想为什么要搞个 ZAB，ZAB相比Paxos有什么优点？这里首要一点是Paxos的一致性不能达到ZooKeeper的要求。举个例子。

　　假设一开始Paxos系统中的 leader是P1，他发起了两个事务<t1, v1>（表示序号为t1的事务要写的值是v1）和<t2, v2>的过程中挂了。新来个leader是P2，他发起了事务<t1, v1‘>。而后又来个新leader是P3，他汇总了一下，得出最终的执行序列<t1, v1‘>和<t2, v2>，即P2的t1在前，P1的t2在后。

注意：在这我们可以看出，对于序号为t1的事务，Leader2将Leader1的覆盖了

　　这样的序列为什么不能满足ZooKeeper的需求呢？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P1的事务t1可能是创建节点“/a”，t2可能是创建节点“/a/aa”，只有先创建了父节点“/a”，才能创建子节点“/a/aa”。而P2所发起的事务t1可能变成了创建“/b”。这样P3汇总后的序列是先创建“/b”再创建“/a/aa”，由于“/a”还 没建，创建“a/aa”就搞不定了。

3.2 解决局方案

　　为了保证这一点，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。

　　ZAB 的核心思想，形象的说就是保证任意时刻只有一个节点是leader，所有更新事务由leader发起去更新所有复本（称为follower），更新时用的就是两阶段提交协议，只要多数节点prepare成功，就通知他们commit。各follower要按当初leader让他们prepare的顺序来 apply事务。因为ZAB处理的事务永远不会回滚，ZAB的2PC做了点优化，多个事务只要通知zxid最大的那个commit，之前的各 follower会统统commit。☆☆☆
　　如果没有节点失效，那ZAB上面这样搞下就完了，麻烦在于leader失效或leader得不到多数节点的支持时怎么处理。这里有几个关键点：
　　① leader所follower之间通过心跳来检测异常；
　　② 检测到异常之后的节点若试图成为新的leader，首先要获得大多数节点的支持，然后从状态最新的节点同步事务，完成后才可正式成为leader发起事务；
　　③区分新老leader的关键是一个会一直增长的epoch；当然细节很多了，这里就不说了因为我也没完全搞懂，要了解详情请看《Zab: High-performance broadcast for primary-backup systems.》这篇论文。
　　除了能保证顺序外，ZAB的性能也能不错，基于千兆网络的测试，一般的5节点部署的TPS达到25000左右，而响应时间只有约6ms。

3.3 Zab与Paoxs　

　　Zab的作者认为Zab与paxos并不相同，只所以没有采用Paxos是因为Paxos保证不了全序顺序：

　　Because multiple leaders can propose a value for a given instance two problems arise.
　　First, proposals can conflict. Paxos uses ballots to detect and resolve conflicting proposals. 
　　Second, it is not enough to know that a given instance number has been committed, processes must also be able to figure out which value has been committed.

　　Paxos算法的确是不关心请求之间的逻辑顺序，而只考虑数据之间的全序，但很少有人直接使用paxos算法，都会经过一定的简化、优化。

一般Paxos都会有几种简化形式，其中之一便是，在存在Leader的情况下，可以简化为1个阶段（Phase2）。仅有一个阶段的场景需要有一个健壮的Leader，因此工作重点就变为Leader选举，在考虑到Learner的过程，还需要一个”学习“的阶段，通过这种方式，Paxos可简化为两个阶段：

• 之前的Phase2
• Learn

　　如果再考虑多数派要Learn成功，这其实就是Zab协议。Paxos算法着重是强调了选举过程的控制，对决议学习考虑的不多，Zab恰好对此进行了补充。

　　之前有人说，所有分布式算法都是Paxos的简化形式，虽然不是绝对，但对很多情况的确如此，但不知Zab的作者是否认同这种说法？