ZooKeeper是如何保证数据一致性的？

ZooKeeper是如何保证数据一致性的？

ZooKeeper是如何保证数据一致性的？

原创 2016-02-22 杜亦舒 性能与架构

ZooKeeper是个集群，内部有多个server，每个server都可以连接多个client，每个client都可以修改server中的数据

 

ZooKeeper可以保证每个server内的数据完全一致，是如何实现的呢？

 

数据一致性是靠Paxos算法保证的，Paxos可以说是分布式一致性算法的鼻祖，是ZooKeeper的基础

 

Paxos的基本思路

 

假设有一个社团，其中有团员、议员（决议小组成员）两个角色

 

团员可以向议员申请提案来修改社团制度

 

议员坐在一起，拿出自己收到的提案，对每个提案进行投票表决，超过半数通过即可生效

 

为了秩序，规定每个提案都有编号ID，按顺序自增

 

每个议员都有一个社团制度笔记本，上面记着所有社团制度，和最近处理的提案编号，初始为0

 

投票通过的规则：

 

新提案ID 是否大于 议员本中的ID，是 议员举手赞同

 

如果举手人数大于议员人数的半数，即让新提案生效

 

例如

 

刚开始，每个议员本子上的ID都为0，现在有一个议员拿出一个提案：团费降为100元，这个提案的ID自增为1

 

每个议员都和自己ID对比，一看 1>0，举手赞同，同时修改自己本中的ID为1

 

发出提案的议员一看超过半数同意，就宣布：1号提案生效

 

然后所有议员都修改自己笔记本中的团费为100元

 

以后任何一个团员咨询任何一个议员："团费是多少？"，议员可以直接打开笔记本查看，并回答：团费为100元

 

可能会有极端的情况，就是多个议员一起发出了提案，就是并发的情况

 

例如

 

刚开始，每个议员本子上的编号都为0，现在有两个议员（A和B）同时发出了提案，那么根据自增规则，这两个提案的编号都为1，但只会有一个被先处理

 

假设A的提案在B的上面，议员们先处理A提案并通过了，这时，议员们的本子上的ID已经变为了1，接下来处理B的提案，由于它的ID是1，不大于议员本子上的ID，B提案就被拒绝了，B议员需要重新发起提案

 

 

上面就是Paxos的基本思路，对照ZooKeeper，对应关系就是：

 

团员 - client

 

议员 - server

 

议员的笔记本 - server中的数据

 

提案 - 变更数据的请求

 

提案编号 - zxid（ZooKeeper Transaction Id）

 

提案生效 - 执行变更数据的操作

 

ZooKeeper中还有一个leader的概念，就是把发起提案的权利收紧了，以前是每个议员都可以发起提案，现在有了leader，大家就不要七嘴八舌了，先把提案都交给leader，由leader一个个发起提案

 

Paxos算法就是通过投票、全局编号机制，使同一时刻只有一个写操作被批准，同时并发的写操作要去争取选票，只有获得过半数选票的写操作才会被批准，所以永远只会有一个写操作得到批准，其他的写操作竞争失败只好再发起一轮投票

 

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