图解ZAB:ZooKeeper使用的一致性协议

ZAB是什么

  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。

  1. 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。

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)。

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?

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。

写在最后

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。

好了,关于 ZAB 协议就介绍到这里,篇幅有限,难免疏漏。

「往期精彩」

↓↓↓↓

图解Gossip:可能是最有趣的一致性协议

图解Raft:应该是最容易理解的分布式一致性算法

转载说明:

作者:莫那鲁道

地址:https://www.cnblogs.com/stateis0/p/9062133.html

【阿飞的博客】 公众号二维码

↓↓↓↓

我来评几句
登录后评论

已发表评论数()

相关站点

+订阅
热门文章