分布式协调-Zookeeper(集群&ZAB&一致性）
分布式协调-Zookeeper(集群&ZAB&一致性）
前面对于zk的一些特性以及如何使用这些特性聊了聊，但是zk作为这样一个重要的中间件，我想瞅瞅他的底层实现原理。并且我们知道每个中间件都必须实现高可用，那我们就有必要去剖析一下他的集群特征。本篇所涉及到的点有：
- 集群搭建
- 节点集群角色
- ZAB协议（崩溃恢复和原子广播）
- ZK一致性（最终一致性）
集群搭建
准备四个节点(一个leader，一个observer,其他两个follower)
- 192.168.43.3
- 192.168.43.4
- 192.168.43.5
- 192.168.43.3 【observer】
在zk中的zoo.cfg（这个文件是zoo_samp的副本）中添加：2888端口是数据同步 ，3888是leader选举
- server.1=192.168.43.3:2888:3888
- server.2=192.168.43.4:2888:3888
- server.3=192.168.43.5:2888:3888
创建myid文件在zoo.cfg的dataDir目录下，里面的内容为：第一个节点就写1，第二个节点就写2，第二个节点就写3。这个1、2、3代表的是我们在上一步配置的server.id
开放端口 2181（访问zk的端口）、2888（进行数据同步的端口）、3888（leader选举的端口）
- firewall-cmd --zone=public --add-port=2181/tcp --permanent
- firewall-cmd --zone=public --add-port=2888/tcp --permanent
- firewall-cmd --zone=public --add-port=3888/tcp --permanent
开启zk 【sh zkService.sh start】，然后查看zk状态，两个follower，一个leader节点，至此zk集群搭建成功。
增加一个follower节点：
- 在此节点的zoo.conf中加上：
- 【peerType=observer】
- 和这个节点的ip以及server.id，并且之前的每个节点都需要加上这个节点的ip，就是【server.4=192.168.43.2:2888:3888:observer】
- 以及他的myid要是4
Zookeeper集群节点
在分布式架构中任何单节点出现都是不允许的，而多节点就存储节点故障问题，常见的解决方法就是主从集群。一个中心节点对应多个从节点，主节点接受事务请求，从节点进行数据同步（因为当主节点挂了之后，从节点可以顶上去）。
在zk中的节点有：
主节点叫做【leader】: 对事务进行处理，并且当一个数据过来的时候，他需要把数据同步到多个从节点。我们跨节点的数据一致性通常是通过分布式事务来解决，底层是2pc协议，下面会说到。
从节点叫做【follower】进行非事务请求，以及请求的转发。（因为客户端不清楚那个节点是leader，所以可能会把请求发送到follower节点，那follower就把这个请求转发到leader上。）
【observer】节点：我们知道增加一个从节点，就会增加投票的开销，那就意味着客户端收到的响应可能会越来越慢。但是我们还是想在读多写少的情况下去缓解我们读节点的压力，所以我们就增加一个observer节点，那他就不参与投票，以及leader选举，也就意味着他永远成为不了leader，只是一个读取数据的节点。
ZAB协议
ZAB协议（Zookeeper Atomic Broadcas）包含两个问题：崩溃恢复和原子广播
【崩溃恢复（leader挂了，需要选举新的leader）】：当整个集群启动的时候，或者当leader出现崩溃的时候，zab就会进入恢复模式并选出新的leader，当leader被选举出来的时候，并且集群中有过半的节点和被选举出来的leader完成数据通讯后，zab就会退出这个崩溃回复状态。
- 【选举leader的前提是满足（后面会对源码进行分析）】：
- 【已经被提交的消息不能被丢弃】：就是leader确定了集群中有一半已经发送了ack给了自己。然后他把第二阶段的提交发送给follower之后就挂了，那这个消息必须在所有服务器上都执行成功。否则就会出现数据不一致的问题。
- 【被丢弃的消息不能再次出现】：当leader收到了一个其他节点转发过来的消息后，然后要准备第一阶段提交的时候，他就挂了，那么新的leader上就不需要有这个消息。老的leader重启之后变成follower之后就要把这个消息删除。
- 【具体做法】：需要先引出两个概念
【流程】
- 【zxid】：因为在数据同步的时候，leader会发送zxid给各个follower。他是一个64位的数字，高32位是epoch，低32位用于递增计数。
那么整个集群将无法对外提供服务
：当集群中的leader服务器出现宕机或者不可用的情况时，
，而是进入新一轮的Leader选举，服务器运行期间的Leader选举和启动时期的Leader选举基本过程是一致的，都是下面的的这个流程。
- 当启动的时候，每个节点都把自己的zxid,myid,epoch发送给别的节点。
- 然后按照规则，比较epoch->zxid->myid。
- 如果a节点发现b和c的某个节点上的epoch比自己的大，那就把自己的票据变成比自己大的那个票据，然后再次发送。
- 而节点b和a节点比较发现自己就是最大的，他就不修改，再次把自己的票发送出去。
【原子广播（数据同步）】：当集群中已经有过半的Follower节点完成了和Leader状态同步以后，那么整个集群就进入了消息广播模式。这个时候，在Leader节点正常工作时，启动一台新的服务器加入到集群，那这个服务器会直接进入数据恢复模式，和leader节点进行数据同步。
- 【具体做法】：
- leader收到事务请求之后，维护一个zxid，并且为每一个follower准备了一个FIFO的队列。
- 然后将带有zxid的消息发送给所有的follower。
- 当follower收到这个消息后，把消息写入磁盘，写入成功后，给leader返回一个成功的ack.
- leader收到过半节点的ack后，leader发送执行命令给follower，并且在本地执行消息（创建节点）
- follower收到leader的执行消息后，在自己的本地执行。
- 至此，数据同步完毕。
- 这个其实有2pc的影子
2pc：
- 第一个阶段发起事务提议:
- leader向所有参与节点发送一个事务内容，比如创建一个节点。然后所有的参与节点会把这个事务写到事务日志中（这个日志并没有提交，这个时候内容是不可见的）。然后发送一个消息给leader。
- 第二个阶段发起提交或者回滚:
- 所有节点都返回消息的时候，leader就发起一个commit去让这些参与节点提交事务，这个节点就执行事务，然后新创建的节点就是对客户端可见的。
然而，在zk中使用的是过半提交（就是如果有3个节点，有两个节点返回成功，那就执行这个事务）
Zk的一致性
上面说到zk在数据同步的时候是采用过半的策略，那也就是说，当客户端去访问的zk的时候，可能自动路由到某个除了leader之外的节点的话，就会获取不到准确的数据。但是zk官网给的解释说zk是一个【最终一致性】中间件，也就是说他最终的数据会达成一致。
所以zk不保证在每个实例中，两个不同的客户端一定会读取到相同的数据，由于网络延迟等因素，一个客户端可能会在另外一个客户端收到更改通知之前执行更新，如果客户端A和B要读取必须要读取到相同的值，那么client B在读取操作之前执行sync方法。 zooKeeper.sync();
但是！如果一个客户端连接到了zk上的一个最新的数据节点，当这个客户端再次连接zk的时候，zk可以保证这个客户端不会读取到老的数据，这是因为zk中使用zxid进行了处理，流程为：客户端会记录自己已经读取到的最大的zxid，如果客户端重连到zk上的节点发现zk上节点的zxid比自己大，连接会失败。
常见问题：
上面说了，过半节点返回票据就可以进行数据同步了，那剩下的没有返回票据的节点怎么办？
他会不断的去拿自己的zxid去和leader对比，如果自己的不一样，则进行数据拉取。
他的节点数据存储在哪里？
默认的目录是在/tmp/zookeeper下，该路径可以通过zoo.cfg文件来修改
- # 内存数据库快照存放地址
- dataDir=/data/zookeeper-3.4.6/data
- # 事务日志存储
- dataLogDir=/data/zookeeper-3.4.6/data/log
在Zab协议中我们知道每当有接收到客户端的事务请求后Leader与Follower都会将把该事务日志存入磁盘日志文件中，该日志文件就是上面配置中的事务日志。其中文件的命名是 log.zxid， 其中zxid表示当前日志文件中开始记录的第一条数据的zxid。
