通俗理解ZooKeeper是如何保证数据一致性的

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？

答：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：(深入解读zookeeper一致性原理)

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

 

 

1）一致性保证

 

Zookeeper 是一种高性能、可扩展的服务。 Zookeeper 的读写速度非常快，并且读的速度要比写的速度更快。另外，在进行读操作的时候， ZooKeeper 依然能够为旧的数据提供服务。这些都是由于 ZooKeepe 所提供的一致性保证，它具有如下特点：

  顺序一致性

客户端的更新顺序与它们被发送的顺序相一致。

原子性

更新操作要么成功要么失败，没有第三种结果。

单系统镜像

无论客户端连接到哪一个服务器，客户端将看到相同的 ZooKeeper 视图。

  可靠性

一旦一个更新操作被应用，那么在客户端再次更新它之前，它的值将不会改变。。这个保证将会产生下面两种结果：

1 ．如果客户端成功地获得了正确的返回代码，那么说明更新已经成果。如果不能够获得返回代码（由于通信错误、超时等等），那么客户端将不知道更新操作是否生效。

2 ．当从故障恢复的时候，任何客户端能够看到的执行成功的更新操作将不会被回滚。

  实时性

在特定的一段时间内，客户端看到的系统需要被保证是实时的（在十几秒的时间里）。在此时间段内，任何系统的改变将被客户端看到，或者被客户端侦测到。

给予这些一致性保证， ZooKeeper 更高级功能的设计与实现将会变得非常容易，例如： leader 选举、队列以及可撤销锁等机制的实现。

2）Leader选举

 

ZooKeeper 需要在所有的服务（可以理解为服务器）中选举出一个 Leader ，然后让这个 Leader 来负责管理集群。此时，集群中的其它服务器则成为此 Leader 的 Follower 。并且，当 Leader 故障的时候，需要 ZooKeeper能够快速地在 Follower 中选举出下一个 Leader 。这就是 ZooKeeper 的 Leader 机制，下面我们将简单介绍在ZooKeeper 中， Leader 选举（ Leader Election ）是如何实现的。

此操作实现的核心思想是：首先创建一个 EPHEMERAL 目录节点，例如“ /election ”。然后。每一个ZooKeeper 服务器在此目录下创建一个 SEQUENCE| EPHEMERAL 类型的节点，例如“ /election/n_ ”。在SEQUENCE 标志下， ZooKeeper 将自动地为每一个 ZooKeeper 服务器分配一个比前一个分配的序号要大的序号。此时创建节点的 ZooKeeper 服务器中拥有最小序号编号的服务器将成为 Leader 。

在实际的操作中，还需要保障：当 Leader 服务器发生故障的时候，系统能够快速地选出下一个 ZooKeeper 服务器作为 Leader 。一个简单的解决方案是，让所有的 follower 监视 leader 所对应的节点。当 Leader 发生故障时， Leader 所对应的临时节点将会自动地被删除，此操作将会触发所有监视 Leader 的服务器的 watch 。这样这些服务器将会收到 Leader 故障的消息，并进而进行下一次的 Leader 选举操作。但是，这种操作将会导致“从众效应”的发生，尤其当集群中服务器众多并且带宽延迟比较大的时候，此种情况更为明显。

在 Zookeeper 中，为了避免从众效应的发生，它是这样来实现的：每一个 follower 对 follower 集群中对应的比自己节点序号小一号的节点（也就是所有序号比自己小的节点中的序号最大的节点）设置一个 watch 。只有当follower 所设置的 watch 被触发的时候，它才进行 Leader 选举操作，一般情况下它将成为集群中的下一个 Leader。很明显，此 Leader 选举操作的速度是很快的。因为，每一次 Leader 选举几乎只涉及单个 follower 的操作。