怎样进行Zookeeper原理解析

怎样进行Zookeeper原理解析，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

1. zookeeper角色

• 领导者：负责发起投票与系统状态更新，完成集群写操作与数据同步

• 跟随者：参与投票选举，负责将写请求转发给领导者，并接收客户端请求，相应客户端查询

• 观察者：不参与选举，转发写请求给leader，接收客户端请求，提升集群读取与相应速度（可忽略）

1. Zookeeper核心

• ZAB（Zookeeper Actomic BoardCost）协议：有两种模式（恢复模式与广播模式）

整个zookeeper集群中只有一个节点即Leader将客户端的写操作转化为事物(或提议proposal)。Leader节点再数据写完之后，将向所有的follower节点发送数据广播请求(或数据复制)，等待所有的follower节点反馈。在ZAB协议中，只要超过半数follower节点反馈OK，Leader节点就会向所有的follower服务器发送commit消息。即将leader节点上的数据同步到follower节点之上

• 原理：

1. ZAB协议要求每个leader都要经历三个阶段，即发现，同步，广播。

2. 发现：即要求zookeeper集群必须选择出一个leader进程，同时leader会维护一个follower可用列表。将来客户端可以这follower中的节点进行通信。

3. 同步：leader要负责将本身的数据与follower完成同步，做到多副本存储。这样也是体现了CAP中高可用和分区容错。follower将队列中未处理完的请求消费完成后，写入本地事物日志中。

4. 广播：leader可以接受客户端新的proposal请求，将新的proposal请求广播给所有的follower。

• 恢复模式（主节点选举：启动和崩溃恢复的情况下）

选举：

1. Serverid：在配置server时，给定的服务器的标示id。

2. Zxid:服务器在运行时产生的数据id，zxid越大，表示数据越新。

3. Epoch：选举的轮数，即逻辑时钟。随着选举的轮数++

4. Server状态：LOOKING,FOLLOWING,OBSERVING,LEADING

步骤：

1.Server刚启动（宕机恢复或者刚启动）准备加入集群，此时读取自身的zxid等信息。

2.所有Server加入集群时都会推荐自己为leader，然后将（leader id 、 zixd 、 epoch）作为广播信息，广播到集群中所有的服务器(Server)。然后等待集群中的服务器返回信息。

3. 收到集群中其他服务器返回的信息，此时要分为两类：该服务器处于looking状态，或者其他状态。

（1）  服务器处于looking状态

首先判断逻辑时钟 Epoch:

a) 如果接收到Epoch大于自己目前的逻辑时钟（说明自己所保存的逻辑时钟落伍了）。更新本机逻辑时钟Epoch，同时 Clear其他服务发送来的选举数据（这些数据已经OUT了）。然后判断是否需要更新当前自己的选举情况（一开始选择的leader id 是自己）

判断规则rules judging：保存的zxid最大值和leader Serverid来进行判断的。先看数据zxid,数据zxid大者胜出;其次再判断leaderServerid, leader Serverid大者胜出；然后再将自身最新的选举结果(也就是上面提到的三种数据（leader Serverid，Zxid，Epoch）广播给其他server)

b) 如果接收到的Epoch小于目前的逻辑时钟。说明对方处于一个比较OUT的选举轮数，这时只需要将自己的 （leader Serverid，Zxid，Epoch）发送给他即可。

c) 如果接收到的Epoch等于目前的逻辑时钟。再根据a)中的判断规则，将自身的最新选举结果广播给其他 server。

同时Server还要处理2种情况：

a)如果Server接收到了其他所有服务器的选举信息，那么则根据这些选举信息确定自己的状态（Following,Leading），结束Looking，退出选举。

b)   即使没有收到所有服务器的选举信息，也可以判断一下根据以上过程之后最新的选举leader是不是得到了超过半数以上服务器的支持，如果是则尝试接受最新数据，倘若没有最新的数据到来，说明大家都已经默认了这个结果,同样也设置角色退出选举过程。

（2）  服务器处于其他状态（Following, Leading）

a)如果逻辑时钟Epoch相同,将该数据保存到recvset,如果所接收服务器宣称自己是leader,那么将判断是不是有半数以上的服务器选举它,如果是则设置选举状态退出选举过程

b)否则这是一条与当前逻辑时钟不符合的消息，那么说明在另一个选举过程中已经有了选举结果，于是将该选举结果加入到outofelection集合中，再根据outofelection来判断是否可以结束选举,如果可以也是保存逻辑时钟，设置选举状态，退出选举过程。

崩溃恢复：

新选举出来的leader不能包含未提交的proposal，即新选举的leader必须都是已经提交了的proposal的follower服务器节点。同时，新选举的leader节点中含有最高的ZXID。

• 广播模式（数据同步-类两阶段提交（2pc）,但是半数相应即可）

数据一致性：zookeeper采用ZAB协议的核心就是只要有一台服务器提交了proposal，就要确保所有的服务器最终都能正确提交proposal。这也是CAP/BASE最终实现一致性的一个体现。

性能：leader服务器与每个follower之间都有一个单独的队列进行收发消息，使用队列消息可以做到异步解耦。leader和follower之间只要往队列中发送了消息即可。如果使用同步方式容易引起阻塞。性能上要下降很多。

Proposal与ZXID：ZXID是一个长度64位的数字，其中低32位是按照数字递增，即每次客户端发起一个proposal,低32位的数字简单加1。高32位是leader周期的epoch编号，至于这个编号如何产生(我也没有搞明白)，每当选举出一个新的leader时，新的leader就从本地事物日志中取出ZXID,然后解析出高32位的epoch编号，进行加1，再将低32位的全部设置为0。这样就保证了每次新选举的leader后，保证了ZXID的唯一性而且是保证递增的。

具体步骤如下：

1. 客户端发起一个写操作请求

2. Leader服务器将客户端的request请求转化为事物proposql提案，同时为每个proposal分配一个全局唯一的ID，即ZXID。

3. leader服务器与每个follower之间都有一个队列，leader将消息发送到该队列

4. follower机器从队列中取出消息处理完(写入本地事物日志中)毕后，向leader服务器发送ACK确认。

5. leader服务器收到半数以上的follower的ACK后，即认为可以发送commit

6. leader向所有的follower服务器发送commit消息。

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