Zab协议:一致性协议

什么是Zab协议?

Zookeeper 是通过 Zab 协议来保证分布式事务的最终一致性

  1. Zab协议是为分布式协调服务Zookeeper专门设计的一种 支持崩溃恢复原子广播协议 ,是Zookeeper保证数据一致性的核心算法。Zab借鉴了Paxos算法,但又不像Paxos那样,是一种通用的分布式一致性算法。它是特别为Zookeeper设计的支持崩溃恢复的原子广播协议

  2. 在Zookeeper中主要依赖Zab协议来实现数据一致性,基于该协议,zk实现了一种主备模型(即Leader和Follower模型)的系统架构来保证集群中各个副本之间数据的一致性。
    这里的主备系统架构模型,就是指只有一台客户端(Leader)负责处理外部的写事务请求,然后Leader客户端将数据同步到其他Follower节点。

Zookeeper 客户端会随机的链接到 zookeeper 集群中的一个节点,如果是读请求,就直接从当前节点中读取数据;如果是写请求,那么节点就会向 Leader 提交事务,Leader 接收到事务提交,会广播该事务,只要超过半数节点写入成功,该事务就会被提交。

Zab协议:一致性协议_第1张图片

Zab 协议实现的作用

1)使用一个单一的主进程(Leader)来接收并处理客户端的事务请求(也就是写请求),并采用了Zab的原子广播协议,将服务器数据的状态变更以 事务proposal (事务提议)的形式广播到所有的副本(Follower)进程上去。

2)保证一个全局的变更序列被顺序引用
Zookeeper是一个树形结构,很多操作都要先检查才能确定是否可以执行,比如P1的事务t1可能是创建节点"/a",t2可能是创建节点"/a/bb",只有先创建了父节点"/a",才能创建子节点"/a/b"。

为了保证这一点,Zab要保证同一个Leader发起的事务要按顺序被apply,同时还要保证只有先前Leader的事务被apply之后,新选举出来的Leader才能再次发起事务。

3)当主进程出现异常的时候,整个zk集群依旧能正常工作

Zab协议原理

Zab协议要求每个 Leader 都要经历三个阶段:发现,同步,广播

  • 发现:要求zookeeper集群必须选举出一个 Leader 进程,同时 Leader 会维护一个 Follower 可用客户端列表。将来客户端可以和这些 Follower节点进行通信。

  • 同步:Leader 要负责将本身的数据与 Follower 完成同步,做到多副本存储。这样也是提现了CAP中的高可用和分区容错。Follower将队列中未处理完的请求消费完成后,写入本地事务日志中。

  • 广播:Leader 可以接受客户端新的事务Proposal请求,将新的Proposal请求广播给所有的 Follower。

Zab协议核心

Zab协议的核心:定义了事务请求的处理方式

1)所有的事务请求必须由一个全局唯一的服务器来协调处理,这样的服务器被叫做 Leader服务器。其他剩余的服务器则是 Follower服务器

2)Leader服务器 负责将一个客户端事务请求,转换成一个 事务Proposal,并将该 Proposal 分发给集群中所有的 Follower 服务器,也就是向所有 Follower 节点发送数据广播请求(或数据复制)

3)分发之后Leader服务器需要等待所有Follower服务器的反馈(Ack请求),在Zab协议中,只要超过半数的Follower服务器进行了正确的反馈后(也就是收到半数以上的Follower的Ack请求),那么 Leader 就会再次向所有的 Follower服务器发送 Commit 消息,要求其将上一个 事务proposal 进行提交。

Zab协议:一致性协议_第2张图片

Zab协议内容

Zab 协议包括两种基本的模式:崩溃恢复 和 消息广播

消息广播

1)在zookeeper集群中,数据副本的传递策略就是采用消息广播模式。zookeeper中农数据副本的同步方式与二段提交相似,但是却又不同。二段提交要求协调者必须等到所有的参与者全部反馈ACK确认消息后,再发送commit消息。要求所有的参与者要么全部成功,要么全部失败。二段提交会产生严重的阻塞问题。

2)Zab协议中 Leader 等待 Follower 的ACK反馈消息是指“只要半数以上的Follower成功反馈即可,不需要收到全部Follower反馈”

Zab协议:一致性协议_第3张图片
 

 

消息广播具体步骤

1)客户端发起一个写操作请求。

2)Leader 服务器将客户端的请求转化为事务 Proposal 提案,同时为每个 Proposal 分配一个全局的ID,即zxid。

3)Leader 服务器为每个 Follower 服务器分配一个单独的队列,然后将需要广播的 Proposal 依次放到队列中取,并且根据 FIFO 策略进行消息发送。

4)Follower 接收到 Proposal 后,会首先将其以事务日志的方式写入本地磁盘中,写入成功后向 Leader 反馈一个 Ack 响应消息。

5)Leader 接收到超过半数以上 Follower 的 Ack 响应消息后,即认为消息发送成功,可以发送 commit 消息。

6)Leader 向所有 Follower 广播 commit 消息,同时自身也会完成事务提交。Follower 接收到 commit 消息后,会将上一条事务提交。

zookeeper 采用 Zab 协议的核心,就是只要有一台服务器提交了 Proposal,就要确保所有的服务器最终都能正确提交 Proposal。这也是 CAP/BASE 实现最终一致性的一个体现。

Leader 服务器与每一个 Follower 服务器之间都维护了一个单独的 FIFO 消息队列进行收发消息,使用队列消息可以做到异步解耦。 Leader 和 Follower 之间只需要往队列中发消息即可。如果使用同步的方式会引起阻塞,性能要下降很多。

崩溃恢复

一旦 Leader 服务器出现崩溃或者由于网络原因导致 Leader 服务器失去了与过半 Follower 的联系,那么就会进入崩溃恢复模式。

在 Zab 协议中,为了保证程序的正确运行,整个恢复过程结束后需要选举出一个新的 Leader 服务器。因此 Zab 协议需要一个高效且可靠的 Leader 选举算法,从而确保能够快速选举出新的 Leader 。

Leader 选举算法不仅仅需要让 Leader 自己知道自己已经被选举为 Leader ,同时还需要让集群中的所有其他机器也能够快速感知到选举产生的新 Leader 服务器。

崩溃恢复主要包括两部分:Leader选举数据恢复

 

Zab 协议如何保证数据一致性

假设两种异常情况:
1、一个事务在 Leader 上提交了,并且过半的 Folower 都响应 Ack 了,但是 Leader 在 Commit 消息发出之前挂了。
2、假设一个事务在 Leader 提出之后,Leader 挂了。

要确保如果发生上述两种情况,数据还能保持一致性,那么 Zab 协议选举算法必须满足以下要求:

Zab 协议崩溃恢复要求满足以下两个要求
1)确保已经被 Leader 提交的 Proposal 必须最终被所有的 Follower 服务器提交
2)确保丢弃已经被 Leader 提出的但是没有被提交的 Proposal

根据上述要求
Zab协议需要保证选举出来的Leader需要满足以下条件:
1)新选举出来的 Leader 不能包含未提交的 Proposal
即新选举的 Leader 必须都是已经提交了 Proposal 的 Follower 服务器节点。
2)新选举的 Leader 节点中含有最大的 zxid
这样做的好处是可以避免 Leader 服务器检查 Proposal 的提交和丢弃工作。
 

Zab 如何数据同步

1)完成 Leader 选举后(新的 Leader 具有最高的zxid),在正式开始工作之前(接收事务请求,然后提出新的 Proposal),Leader 服务器会首先确认事务日志中的所有的 Proposal 是否已经被集群中过半的服务器 Commit。

2)Leader 服务器需要确保所有的 Follower 服务器能够接收到每一条事务的 Proposal ,并且能将所有已经提交的事务 Proposal 应用到内存数据中。等到 Follower 将所有尚未同步的事务 Proposal 都从 Leader 服务器上同步过啦并且应用到内存数据中以后,Leader 才会把该 Follower 加入到真正可用的 Follower 列表中。
 

Zab 数据同步过程中,如何处理需要丢弃的 Proposal

在 Zab 的事务编号 zxid 设计中,zxid是一个64位的数字。

其中低32位可以看成一个简单的单增计数器,针对客户端每一个事务请求,Leader 在产生新的 Proposal 事务时,都会对该计数器加1。而高32位则代表了 Leader 周期的 epoch 编号。

epoch 编号可以理解为当前集群所处的年代,或者周期。每次Leader变更之后都会在 epoch 的基础上加1,这样旧的 Leader 崩溃恢复之后,其他Follower 也不会听它的了,因为 Follower 只服从epoch最高的 Leader 命令。

每当选举产生一个新的 Leader ,就会从这个 Leader 服务器上取出本地事务日志充最大编号 Proposal 的 zxid,并从 zxid 中解析得到对应的 epoch 编号,然后再对其加1,之后该编号就作为新的 epoch 值,并将低32位数字归零,由0开始重新生成zxid。

Zab 协议通过 epoch 编号来区分 Leader 变化周期,能够有效避免不同的 Leader 错误的使用了相同的 zxid 编号提出了不一样的 Proposal 的异常情况。

基于以上策略
当一个包含了上一个 Leader 周期中尚未提交过的事务 Proposal 的服务器启动时,当这台机器加入集群中,以 Follower 角色连上 Leader 服务器后,Leader 服务器会根据自己服务器上最后提交的 Proposal 来和 Follower 服务器的 Proposal 进行比对,比对的结果肯定是 Leader 要求 Follower 进行一个回退操作,回退到一个确实已经被集群中过半机器 Commit 的最新 Proposal


 

实现原理

Zab 节点有三种状态

  • Following:当前节点是跟随者,服从 Leader 节点的命令。
  • Leading:当前节点是 Leader,负责协调事务。
  • Election/Looking:节点处于选举状态,正在寻找 Leader。

代码实现中,多了一种状态:Observing 状态
这是 Zookeeper 引入 Observer 之后加入的,Observer 不参与选举,是只读节点,跟 Zab 协议没有关系。

节点的持久状态

  • history:当前节点接收到事务 Proposal 的Log
  • acceptedEpoch:Follower 已经接受的 Leader 更改 epoch 的 newEpoch 提议。
  • currentEpoch:当前所处的 Leader 年代
  • lastZxid:history 中最近接收到的Proposal 的 zxid(最大zxid)


 

你可能感兴趣的:(zookeeper,hadoop)