面试官问:ZooKeeper 一致性协议 ZAB 原理


声明:本文转载自https://my.oschina.net/u/3999718/blog/3027402,转载目的在于传递更多信息,仅供学习交流之用。如有侵权行为,请联系我,我会及时删除。

插播一条广告→2021 ByteDance字节跳动内推←各城市、各方向的岗位都有,大量招人!


一致性协议有很多种,比如 Paxos,Raft,2PC,3PC等等,今天我们讲一种协议,ZAB 协议,该协议应该是所有一致性协议中生产环境中应用最多的了。为什么呢?因为他是为 Zookeeper 设计的分布式一致性协议!

一、什么是 ZAB 协议? ZAB 协议介绍

1、ZAB 协议全称:Zookeeper Atomic Broadcast(Zookeeper 原子广播协议)。

2、Zookeeper 是一个为分布式应用提供高效且可靠的分布式协调服务。在解决分布式一致性方面,Zookeeper 并没有使用 Paxos ,而是采用了 ZAB 协议。

3、ZAB 协议定义:ZAB 协议是为分布式协调服务 Zookeeper 专门设计的一种支持 崩溃恢复 和 原子广播 协议。下面我们会重点讲这两个东西。

4、基于该协议,Zookeeper 实现了一种 主备模式 的系统架构来保持集群中各个副本之间 数据一致性。具体如下图所示:

上图显示了 Zookeeper 如何处理集群中的数据。所有客户端写入数据都是写入到 主进程(称为 Leader)中,然后,由 Leader 复制到备份进程(称为 Follower)中。从而保证数据一致性。从设计上看,和 Raft 类似。

那么复制过程又是如何的呢?

复制过程类似 2PC,ZAB 只需要 Follower 有一半以上返回 Ack 信息就可以执行提交,大大减小了同步阻塞。也提高了可用性。

简单介绍完,开始重点介绍 消息广播 和 崩溃恢复。整个 Zookeeper 就是在这两个模式之间切换。 简而言之,当 Leader 服务可以正常使用,就进入消息广播模式,当 Leader 不可用时,则进入崩溃恢复模式。

二、消息广播

ZAB 协议的消息广播过程使用的是一个原子广播协议,类似一个 二阶段提交过程。对于客户端发送的写请求,全部由 Leader 接收,Leader 将请求封装成一个事务 Proposal,将其发送给所有 Follwer ,然后,根据所有 Follwer 的反馈,如果超过半数成功响应,则执行 commit 操作(先提交自己,再发送 commit 给所有 Follwer)。

基本上,整个广播流程分为 3 步骤:

1、将数据都复制到 Follwer 中

2、等待 Follwer 回应 Ack,最低超过半数即成功

3、当超过半数成功回应,则执行 commit ,同时提交自己

通过以上 3 个步骤,就能够保持集群之间数据的一致性。实际上,在 Leader 和 Follwer 之间还有一个消息队列,用来解耦他们之间的耦合,避免同步,实现异步解耦。

还有一些细节:

1、Leader 在收到客户端请求之后,会将这个请求封装成一个事务,并给这个事务分配一个全局递增的唯一 ID,称为事务ID(ZXID),ZAB 兮协议需要保证事务的顺序,因此必须将每一个事务按照 ZXID 进行先后排序然后处理。

2、在 Leader 和 Follwer 之间还有一个消息队列,用来解耦他们之间的耦合,解除同步阻塞。

3、zookeeper集群中为保证任何所有进程能够有序的顺序执行,只能是 Leader 服务器接受写请求,即使是 Follower 服务器接受到客户端的请求,也会转发到 Leader 服务器进行处理。

4、实际上,这是一种简化版本的 2PC,不能解决单点问题。等会我们会讲述 ZAB 如何解决单点问题(即 Leader 崩溃问题)。

三、崩溃恢复

刚刚我们说消息广播过程中,Leader 崩溃怎么办?还能保证数据一致吗?如果 Leader 先本地提交了,然后 commit 请求没有发送出去,怎么办?

实际上,当 Leader 崩溃,即进入我们开头所说的崩溃恢复模式(崩溃即:Leader 失去与过半 Follwer 的联系)。下面来详细讲述。

假设1:Leader 在复制数据给所有 Follwer 之后崩溃,怎么办?

假设2:Leader 在收到 Ack 并提交了自己,同时发送了部分 commit 出去之后崩溃怎么办?

针对这些问题,ZAB 定义了 2 个原则:

1、ZAB 协议确保那些已经在 Leader 提交的事务最终会被所有服务器提交。

2、ZAB 协议确保丢弃那些只在 Leader 提出/复制,但没有提交的事务。

所以,ZAB 设计了下面这样一个选举算法:能够确保提交已经被 Leader 提交的事务,同时丢弃已经被跳过的事务。

针对这个要求,如果让 Leader 选举算法能够保证新选举出来的 Leader 服务器拥有集群总所有机器编号(即 ZXID 最大)的事务,那么就能够保证这个新选举出来的 Leader 一定具有所有已经提交的提案。

而且这么做有一个好处是:可以省去 Leader 服务器检查事务的提交和丢弃工作的这一步操作。

这样,我们刚刚假设的两个问题便能够解决。假设 1 最终会丢弃调用没有提交的数据,假设 2 最终会同步所有服务器的数据。这个时候,就引出了一个问题,如何同步?

四、数据同步

当崩溃恢复之后,需要在正式工作之前(接收客户端请求),Leader 服务器首先确认事务是否都已经被过半的 Follwer 提交了,即是否完成了数据同步。目的是为了保持数据一致。

当所有的 Follwer 服务器都成功同步之后,Leader 会将这些服务器加入到可用服务器列表中。

实际上,Leader 服务器处理或丢弃事务都是依赖着 ZXID 的,那么这个 ZXID 如何生成呢?

答:在 ZAB 协议的事务编号 ZXID 设计中,ZXID 是一个 64 位的数字,其中低 32 位可以看作是一个简单的递增的计数器,针对客户端的每一个事务请求,Leader 都会产生一个新的事务 Proposal 并对该计数器进行 + 1 操作。

而高 32 位则代表了 Leader 服务器上取出本地日志中最大事务 Proposal 的 ZXID,并从该 ZXID 中解析出对应的 epoch 值,然后再对这个值加一。

高 32 位代表了每代 Leader 的唯一性,低 32 代表了每代 Leader 中事务的唯一性。同时,也能让 Follwer 通过高 32 位识别不同的 Leader。简化了数据恢复流程。

基于这样的策略:当 Follower 链接上 Leader 之后,Leader 服务器会根据自己服务器上最后被提交的 ZXID 和 Follower 上的 ZXID 进行比对,比对结果要么回滚,要么和 Leader 同步。

五、总结

到了总结的时刻了。

ZAB 协议和我们之前看的 Raft 协议实际上是有相似之处的,比如都有一个 Leader,用来保证一致性(Paxos 并没有使用 Leader 机制保证一致性)。再有采取过半即成功的机制保证服务可用(实际上 Paxos 和 Raft 都是这么做的)。

ZAB 让整个 Zookeeper 集群在两个模式之间转换,消息广播和崩溃恢复,消息广播可以说是一个简化版本的 2PC,通过崩溃恢复解决了 2PC 的单点问题,通过队列解决了 2PC 的同步阻塞问题。

而支持崩溃恢复后数据准确性的就是数据同步了,数据同步基于事务的 ZXID 的唯一性来保证。通过 + 1 操作可以辨别事务的先后顺序。


欢迎工作一到五年的Java工程师朋友们加入我的个人粉丝群Java填坑之路:789337293
群内提供免费的Java架构学习资料(里面有高可用、高并发、高性能及分布式、Jvm性能调优、Spring源码,MyBatis,Netty,Redis,Kafka,Mysql,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx等多个知识点的架构资料)合理利用自己每一分每一秒的时间来学习提升自己,不要再用"没有时间“来掩饰自己思想上的懒惰!趁年轻,使劲拼,给未来的自己一个交代!
 

本文发表于2019年03月25日 17:00
(c)注:本文转载自https://my.oschina.net/u/3999718/blog/3027402,转载目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如有侵权行为,请联系我们,我们会及时删除.

阅读 692 讨论 0 喜欢 0

抢先体验

扫码体验
趣味小程序
文字表情生成器

闪念胶囊

你要过得好哇,这样我才能恨你啊,你要是过得不好,我都不知道该恨你还是拥抱你啊。

直抵黄龙府,与诸君痛饮尔。

那时陪伴我的人啊,你们如今在何方。

不出意外的话,我们再也不会见了,祝你前程似锦。

这世界真好,吃野东西也要留出这条命来看看

快捷链接
网站地图
提交友链
Copyright © 2016 - 2021 Cion.
All Rights Reserved.
京ICP备2021004668号-1