《从Paxos到ZooKeeper分布式一致性原理与实践》学习笔记
第一章 分布式架构
1.1 从集中式到分布式
集中式的特点：
部署结构简单（因为基于底层性能卓越的大型主机，不需考虑对服务多个节点的部署，也就不用考虑多个节点之间分布式协调问题）
分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。
分布式的特点：
- 分布性：在空间随意分布
- 对等性：没有主从之分，都是对等的
- 并发性
- 缺乏全局时钟：很难定义两个事件谁先谁后
- 故障总是会发生
分布式环境的各种问题：
- 通信异常：主要是因为网络本身的不可靠性
- 网络分区：当网络发生异常时，导致部分节点之间的网络延时不断增大，最终导致部分节点可以通信，而另一部分节点不能。
- 三态（成功、失败与超时）
- 节点故障：组成分布式系统的服务器节点出现宕机或“僵死”现象
1.2 从ACID到CAP/BASE
事务是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元，狭义上的事务特指数据库事务。
事务有四个特性，分别是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability），简称为事务的ACID特性。
分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于分布式系统的不同节点之上。也可以被定义为一种嵌套型的事务，同时也具有了ACID事务特性。
CAP理论：一个分布式系统不可能同时满足一致性、可用性和分区容错性。
- 一致性：数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性。
- 可用性：系统提供的服务必须一致处于可用的状态，对于用户的每一个操作请求总是能够在有限的时间内返回结果。
- 分区容错性：分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障。
从CAP定理看出，一个分布式系统不可能同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个需求。对于一个分布式系统，分区容错性是一个最基本的需求。
BASE理论：是Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和Eventually consistent（最终一致性）三个短语的简写。核心思想是即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。
- 基本可用：分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性。
- 弱状态：也称软状态，允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据同步存在延时。
- 最终一致性：系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。
总得来说BASE理论面向的是大型高可用可扩展的分布式系统，完全不同于ACID的强一致性模型，而是通过牺牲强一致性来获取可用性，并允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态。
实际分布式场景中，ACID特性和BASE理论会结合在一起。
第二章 一致性协议
2.1 2PC与3PC
协调者：用来统一调度所有分布式节点的执行逻辑
参与者：被调度的分布式节点
2PC：
二阶段提交(Two-phaseCommit)是指，在计算机网络以及数据库领域内，为了使基于分布式系统架构下的所有节点在进行事务提交时保持原子性和一致性而设计的一种算法。
通常，二阶段提交也被称为是一种一致性协议。
大部分关系型数据库都是采用二阶段提交协议来完成分布式事务处理的。
协调者节点向所有参与者节点询问是否可以执行提交操作(vote)，并开始等待各参与者节点的响应。
参与者节点执行询问发起为止的所有事务操作，并将Undo信息和Redo信息写入日志。
各参与者节点响应协调者节点发起的询问。如果参与者节点的事务操作实际执行成功，则它返回一个“YES”消息；如果参与者节点的事务操作实际执行失败，则它返回一个"NO”消息。
协调者节点向所有参与者节点发出”正式提交(commit)”的请求。
参与者节点接受到COMMIT请求后正式完成操作，并释放在整个事务期间内占用的资源。
参与者节点向协调者节点发送"ACK”消息。
协调者节点受到所有参与者节点反馈的"ACK”消息后，完成事务。
协调者节点向所有参与者节点发出”回滚操作(rollback)”的请求。
参与者节点利用之前写入的Undo信息执行回滚，并释放在整个事务期间内占用的资源。
参与者节点向协调者节点发送"ACK”消息。
协调者节点受到所有参与者节点反馈的"ACK”消息后，完成事务中断。
同步阻塞问题：执行过程中，所有参与节点都是事务阻塞型的。当参与者占有公共资源时，其他第三方节点访问公共资源不得不处于阻塞状态。
单点故障：由于协调者的重要性，一旦协调者发生故障。参与者会一直阻塞下去。尤其在第二阶段，协调者发生故障，那么所有的参与者还都处于锁定事务资源的状态中，而无法继续完成事务操作。
数据不一致：在二阶段提交的阶段二中，当协调者向参与者发送commit请求之后，发生了局部网络异常或者在发送commit请求过程中协调者发生了故障，这回导致只有一部分参与者接受到了commit请求。而在这部分参与者接到commit请求之后就会执行commit操作。但是其他部分未接到commit请求的机器则无法执行事务提交。于是整个分布式系统便出现了数据部一致性的现象。
太过保守：二阶段提交缺乏较为完善的容错机制，任意一个节点的失败导致整个事务的失败。
3PC：
阶段一：CanCommit阶段
协调者向参与者发送CanCommit请求。询问是否可以执行事务提交操作。然后开始等待参与者的响应。
参与者接到CanCommit请求之后，正常情况下，如果其自身认为可以顺利执行事务，则返回Yes响应，并进入预备状态。否则反馈No
阶段二：PreCommit阶段
有以下两种可能：
假如协调者从所有的参与者获得的反馈都是Yes响应，那么就会执行事务的预执行：
发送预提交请求协调者向参与者发送PreCommit请求，并进入Prepared阶段。
事务预提交参与者接收到PreCommit请求后，会执行事务操作，并将undo和redo信息记录到事务日志中。
响应反馈如果参与者成功的执行了事务操作，则返回ACK响应，同时开始等待最终指令。
假如有任何一个参与者向协调者发送了No响应，或者等待超时之后，协调者都没有接到参与者的响应，那么就执行事务的中断：
发送中断请求协调者向所有参与者发送abort请求。
中断事务参与者收到来自协调者的abort请求之后（或超时之后，仍未收到协调者的请求），执行事务的中断。
阶段三：doCommit阶段
分为以下两种情况：
执行提交
发送提交请求协调接收到参与者发送的ACK响应，那么他将从预提交状态进入到提交状态。并向所有参与者发送doCommit请求。
事务提交参与者接收到doCommit请求之后，执行正式的事务提交。并在完成事务提交之后释放所有事务资源。
响应反馈事务提交完之后，向协调者发送Ack响应。
完成事务协调者接收到所有参与者的ack响应之后，完成事务。
协调者没有接收到参与者发送的ACK响应（可能是接受者发送的不是ACK响应，也可能响应超时），那么就会执行中断事务。
发送中断请求协调者向所有参与者发送abort请求
事务回滚参与者接收到abort请求之后，利用其在阶段二记录的undo信息来执行事务的回滚操作，并在完成回滚之后释放所有的事务资源。
反馈结果参与者完成事务回滚之后，向协调者发送ACK消息
中断事务协调者接收到参与者反馈的ACK消息之后，执行事务的中断。
阶段三，可能会出现：
协调者出现问题，协调者和参与者网络出现故障。
无论哪种异常都会导致参与者无法及时接收到来自协调者的doCommit或者rebort请求时，参与者会在等待超时之后，会继续进行事务的提交。
优缺点：
优点：3PC主要解决的单点故障问题，并减少阻塞范围，因为一旦参与者无法及时收到来自协调者的信息之后，他会默认执行commit。而不会一直持有事务资源并处于阻塞状态。
缺点：引入新问题，如果出现网络分区，协调者发送的abort响应没有及时被参与者接收到，那么参与者在等待超时之后执行了commit操作。这样就和其他接到abort命令并执行回滚的参与者之间存在数据不一致的情况。
2.2 Paxos算法
算法中的参与者主要分为三个角色，同时每个参与者又可兼领多个角色:
proposer 提出提案，提案信息包括提案编号和提议的value;
acceptor 收到提案后可以接受(accept)提案;
learner 只能"学习"被批准的提案;
阶段一：
Proposer选择一个提案编号Mn，向Acceptor的某个超过半数的子集成员发送编号为Mn的Prepare请求
如果一个Acceptor收到一个Mn的请求，且Mn大于它已经响应的所有请求的编号，它会将它已批准过的最大编号的提案作为响应反馈给Proposer，同时它承诺不会再批准任何编号小于Mn的提案
比如一个Acceptor已经响应过的提案编号分别为1,2,7，那么它在收到一个编号为8的Prepare请求后，会将编号为7的提案反馈给Proposer
阶段二 ：
如果Proposer收到半数以上的Acceptor的响应，它会发一个针对[Mn，Vn]提案的Accept请求给Acceptor。Vn是收到响应中编号最大提案的值，如果响应中不包含任何提案，那么它就是任意值
如果Acceptor收到这个针对[Mn，Vn]提案的Accept请求，只要它尚未对编号大于Mn的Prepare请求做出响应，它就可以通过这个提案
提案获取：
方案一：一旦 Acceptor批准了一个提案，就发送给所有Learner
方案二：批准的提案先发给主Learner，再由其同步给其他Learner。（主Learner可能出现故障）
方案三：批准的提案先发给一个特定的Learner集合，再由集合里的Learner通知其他Learner。
活锁问题：
P1提出M1提案，并通过阶段一，同时P2提出M2提案，并通过阶段一，P1进入阶段二，会被忽略
然后P1提出M3，P2提出M4，以此类推，则会陷入死循环
解决办法：选择一个主Proposer，只有主Proposer才能提出提案
小结：
二阶段提交协议解决了分布式事务的原子性问题
三阶段提交协议避免了2PC中的无限期等待问题
Paxos算法引入少数服从多数原则，支持角色之间的轮换，避免了单点故障，无限期等待，网络分区问题，是最优秀的分布式一致性协议之一。
第四章 ZooKeeper与Paxos
ZooKeeper没有采用Paxos算法，而是采用了一种被称为ZAB的一致性协议。
4.1 初识ZooKeeper
ZooKeeper是一个分布式协调服务。
设计目标是将那些复杂的分布式一致性服务封装起来，以接口的形式提供给用户使用。
ZooKeeper是一个分布式数据一致性的解决方案，分布式应用程序可以基于它实现诸如数据发布/订阅，分布式锁，Master选举等功能。
ZooKeeper作为一个分布式协调框架，主要用于解决分布式数据一致性的问题。
ZooKeeper可以保证如下分布式一致性特性：
顺序一致性：同一客户端发起的事务请求，会严格地按照其发起的顺序送到ZooKeeper
原子性：要么所有节点都成功执行了事务，要么全都没有执行
单一视图：无论客户端连接的是哪个ZooKeeper服务器，看到的数据模型都是一样的
可靠性：事务引起的服务端状态变更会被一直保留下来
实时性：ZooKeeper仅仅保证一定时间内，客户端能读到最新数据
设计目标：
ZooKeeper致力于提供一个高性能，高可用，有严格顺序访问控制能力的分布式协调服务。
简单的数据模型：使得分布式程序能通过一个共享的，树形结构的名字空间来相互协调。其数据模型类似于一个文件系统。
可以构建集群：集群的每台机器都会在内存中维护服务器状态，并且每台机器互相保持通信，只要有半数以上的机器正常工作，就能正常对外服务。
顺序访问：每个更新请求，都有有一个全局唯一的递增编号。
高性能：ZooKeeper将全量数据存储在内存中，适用于以读为主的应用场景。
ZooKeeper的基本概念：
集群角色：Leader：提供读和写。Follower和Observer都能提供读服务。
区别：Observer不参与Leader选举，也不参与写操作的“过半写成功”策略。主要用于提升读性能。
客户端连接：客户端与服务器之间的一个TCP长连接。
会话：会话周期从第一次建立连接开始，客户端能通过心跳检测与服务器保持有效会话。
4.2 ZooKeeper的ZAB协议
ZooKeeper并没有完全采用Paxos算法，而是采用一种称为ZooKeeper Atomic Broadcast(ZAB 原子消息广播协议)作为其数据一致性的核心算法。
ZAB是一种支持崩溃恢复的原子广播协议。
ZooKeeper使用一个单一主进程来处理所有事物请求，并采用ZAB，将服务器数据的状态变更广播到所有副本进程上。
协议介绍：
ZAB包括两种基本模式，分别是崩溃恢复和消息广播。
当Leader服务器出现网络中断或者崩溃，ZAB协议会进入恢复模式并选举新的Leader。
当集群中过半的Follower完成了Leader的状态同步，整个服务框架就可以进入消息广播模式了。
如果非Leader节点收到客户端的事务请求，会转发给Leader。
消息广播：
在ZAB的二阶段提交过程中，移除了中断逻辑，意味着可以在过半节点反馈ACK之后提交事务。
需要崩溃恢复模式来解决Leader崩溃带来的数据不一致问题。
在消息广播的过程中，Leader会为每一个事务Proposal分配一个全局递增唯一的ID。
每一个Follower在接收到这个事务的Proposal之后，会将其以事务日志的形式写入到磁盘中去，并向Leader反馈ACK。
当Leader收到半数节点的ACK时，会广播一个commit消息通知其他节点进行事务提交，同时自己也完成事务提交。
崩溃恢复：
Leader选举算法应该保证：已经在Leader上提交的事务最终也被其他节点都提交，即使出现了Leader挂掉，Commit消息没发出去这种情况。
确保丢弃只在Leader上被提出的事务。Leader提出一个事务后挂了，集群中别的节点都没收到，当挂掉的节点恢复后，要确保丢弃那个事务。
让Leader选举算法能够保证新选举出来的Leader拥有最大的事务ID的Proposal。
数据同步：
在完成Leader选举后，Leader会首先确认事务日志中所有Proposal是否都被集群中过半的节点提交了，即是否完成数据同步。
事务ID：
是一个64位数，低32位是一个单调递增的计数器，每一个新的Proposal产生，该计数器都会+1.
高32位代表Leader周期epoch编号，每当选举出新Leader，会取得这个Leader的最大事务ID，对其高32位+1.低32位清零。
ZAB通过epoch来区分Leader周期变化的策略，简化和提升了数据恢复的流程。
Leader和Follower通过心跳检测来感知彼此的情况。
如果Leader在指定时间内无法从过半的Follower那收到心跳检测，或者是TCP连接本身断开了，会重新选举Leader。
心跳是从follower向leader发送心跳。
ZAB主要用于构建一个高可用的分布式数据主备系统。
Paxos算法是用于构建一个分布式的一致性状态机系统。
第六章 ZooKeeper的典型应用场景
数据发布/订阅：
两种模式：推模式和拉模式。
推模式：服务端主动将数据更新发送给所有订阅的客户端。
拉模式：客户端主动发起请求来获取最新数据。
ZooKeeper采用推拉结合的方式：客户端向服务端注册自己需要关注的节点，一旦节点的数据发生变更，那么服务端就会向相应的客户端发送Watcher事件通知。客户端收到这个通知之后，需要主动到服务端获取最新的数据。
心跳检测：
可以让不同的机器都在ZooKeeper的一个指定节点下创建临时子节点。不同机器之间可以根据这个临时节点来判断对应的客户端机器是否存活。
Master选举：
利用ZooKeeper的强一致性，能够保证在分布式高并发环境下节点的创建是全局唯一的。
选择一个根节点，例如/master_select,多台机器同时向该节点创建一个子节点/master_select/lock，利用ZooKeeper的特性，最终只有一台机器能够创建成功，成功的那台就是master。
同时，其他没能成功创建节点的客户端，都会在根节点上注册一个子节点变更的Watcher，用于监控当前master是否存活。
分布式锁：
分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。
排他锁：
定义锁：通过ZooKeeper上的一个数据节点来表示一个锁，例如/exclusive_lock/lock节点就可以被定义为一个锁。
获取锁：在需要获取锁时，所有客户端都会试图调用create（）接口，在/exclusive_lock节点下创建临时节点/exclusive_lock/lock。
最终只有一个客户端能成功，就可以认为该客户端获取了锁。其他没获取锁的客户端会在/exclusive_lock节点上注册监听，实时监听lock节点的变更情况。
释放锁：获取锁的客户端宕机了，临时节点会被移除。
正常执行完业务逻辑后，客户端会主动删除临时节点。
共享锁：
定义锁：通过ZooKeeper上的一个数据节点来表示一个锁，例如/shared_lock/host1-R-000001
获取锁：在需要获取锁时，所有客户端都会到/shared_lock下创建临时顺序节点。
如果是读请求，就创建例如/shared_lock/host1-R-000001的节点
如果是写请求，就创建例如/shared_lock/host2-W-000002的节点
写操作必须在当前没有任何事务进行读写操作的情况下进行。
对于读请求，如果比自己序号小的节点中有写请求，就进入等待。
对于写请求，如果自己不是序号最小的子序号，就进入等待。
释放锁：和排他锁一样。
羊群效应：
客户端无端收到过多和自己不相关的事件通知。
每个节点应该只需要关注比自己小的那个节点的变更。而不需要关心全局。
改进（当集群规模较大时适用）：
读请求：向比自己序号小的最后一个写请求节点注册监听。
写请求：向比自己序号小的节点注册监听
