Zookeeper高级

Paxos 算法

Paxos算法：一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。

Paxos算法解决的问题：就是如何快速正确的在一个分布式系统中对某个数据值达成一致，并且保证不论发生任何异常，
都不会破坏整个系统的一致性

Paxos算法描述：

在一个Paxos系统中，首先将所有节点划分为Proposer（提议者），Acceptor（接受者），和Learner（学习者）。（注意：每个节点都可以身兼数职）。

一个完整的Paxos算法流程分为三个阶段：
Prepare准备阶段
- Proposer向多个Acceptor发出Propose请求Promise（承诺）
- Acceptor针对收到的Propose请求进行Promise（承诺）
Accept接受阶段
- Proposer收到多数Acceptor承诺的Promise后，向Acceptor发出Propose请求
- Acceptor针对收到的Propose请求进行Accept处理
Learn学习阶段：Proposer将形成的决议发送给所有Learners

Paxos算法流程

Prepare: Proposer生成全局唯一且递增的Proposal ID，向所有Acceptor发送Propose请求，这里无需携带提案内容，只携带Proposal ID即可
Promise: Acceptor收到Propose请求后，做出“两个承诺，一个应答”

➢ 不再接受Proposal ID小于等于（注意：这里是<= ）当前请求的Propose请求。
➢ 不再接受Proposal ID小于（注意：这里是< ）当前请求的Accept请求。
➢ 不违背以前做出的承诺下，回复已经Accept过的提案中Proposal ID最大的那个提案的Value和Proposal ID，没有则返回空值。

Propose: Proposer收到多数Acceptor的Promise应答后，从应答中选择Proposal ID最大的提案的Value，作为本次要发起的提案。如果所有应答的提案Value均为空值，则可以自己随意决定提案Value。然后携带当前Proposal ID，向所有Acceptor发送Propose请求
Accept: Acceptor收到Propose请求后，在不违背自己之前做出的承诺下，接受并持久化当前Proposal ID和提案Value
Learn: Proposer收到多数Acceptor的Accept后，决议形成，将形成的决议发送给所有Learner

针对上述描述做三种情况的推演举例：为了简化流程，我们这里不设置Learner

Paxos 算法缺陷：在网络复杂的情况下，一个应用Paxos 算法的分布式系统，可能很久无法收敛，甚至陷入活锁的情况

造成这种情况的原因是系统中有一个以上的Proposer，多个Proposers 相互争夺Acceptor，造成迟迟无法达成一致的情况。针对这种情况，一种改进的Paxos 算法被提出：从系统中选出一个节点作为Leader，只有Leader 能够发起提案。这样，一次Paxos 流程中只有一个Proposer，不会出现活锁的情况，此时只会出现例子中第一种情况。

ZAB协议

什么是ZAB 算法

Zab 借鉴了Paxos 算法，是特别为Zookeeper 设计的支持崩溃恢复的原子广播协议。基于该协议，Zookeeper 设计为只有一台客户端（Leader）负责处理外部的写事务请求，然后Leader 客户端将数据同步到其他Follower 节点。即Zookeeper 只有一个Leader 可以发起提案。

Zab 协议内容

Zab 协议包括两种基本的模式：消息广播、崩溃恢复

消息广播

崩溃恢复

崩溃恢复——Leader选举

崩溃恢复——数据恢复

CAP理论

CAP理论告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足以下三种

⚫ 一致性（C:Consistency）
⚫ 可用性（A:Available）
⚫ 分区容错性（P:Partition Tolerance）
这三个基本需求，最多只能同时满足其中的两项，因为P是必须的，因此往往选择就在CP或者AP中。
(1）一致性（C:Consistency）
在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持数据一致的特性。在一致性的需求下，当一个系统在数
据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系统的数据仍然处于一致的状态。
(2）可用性（A:Available）
可用性是指系统提供的服务必须一直处于可用的状态，对于用户的每一个操作请求总是能够在有限的时间内返回结果。
(3）分区容错性（P:Partition Tolerance）
分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络
环境都发生了故障。
ZooKeeper保证的是CP
（1）ZooKeeper不能保证每次服务请求的可用性。（注：在极端环境下，ZooKeeper可能会丢弃一些请求，消费者程序需要
重新请求才能获得结果）。所以说，ZooKeeper不能保证服务可用性。
（2）进行Leader选举时集群都是不可用。