ZooKeeper-- ZAB协议分布式锁/master选举

Posted 2020-09-13 听歌敲代码

一、CAP理论和BASE理论

1.CAP理论

　　CAP理论，指的是在一个分布式系统中，不可能同时满足Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性）这三个基本需求，最多只能满足其中的两项。

　　对于分布式系统而言，分区容错性是一个最基本的要求，因为分布式系统中的组件必然需要部署到不通的节点，必然会出现子网络，在分布式系统中，网络问题是必定会出现的异常。因此分布式系统只能在C（一致性）和A（可用性）之间进行权衡。

　 （1）Consistency（一致性）：一致性是说数据的原子性，这种原子性在经典的数据库中是通过事务来保证的，当事务完成时，无论其是成功还是回滚，数据都会处于一致的状态。在分布式环境中，一致性是说多个节点的数据是否一致。

    （2）Availability（可用性）：可用性是说服务能一直保证是可用的状态，当用户发出一个请求，服务能在有限时间内返回结果。

    （3）Partition Tolerance（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。组成分布式系统的每个节点的加入与退出都可以看成是一个特殊的网络分区。

2.BASE理论

　　BASE理论是指，Basically Available（基本可用）、Soft-state（ 软状态/柔性事务）、Eventual Consistency（最终一致性）。是基于CAP定理演化而来，是对CAP中一致性和可用性权衡的结果。

　　核心思想：即使无法做到强一致性，但每个业务根据自身的特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。

　 （1）Basically Available：基本可用，指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，保证核心可用。但不等价于不可用。

　 （2）Soft-state：软状态/柔性事务，即状态可以有一段时间的不同步。

　 （3）Eventual consistency：最终一致性，系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态，不需要实时保证系统数据的强一致性。最终一致性是弱一致性的一种特殊情况。

　　BASE是反ACID的，它完全不同于ACID模型，牺牲强一致性，获得基本可用性和柔性可靠性并要求达到最终一致性。

　　BASE理论面向的是大型高可用可扩展的分布式系统，通过牺牲强一致性来获得可用性。

二、ZAB协议

1.ZAB协议概述

　　1.ZooKeeper并没有完全采用Paxos算法，而是使用了一种称为ZooKeeper Atomic Broadcast(ZAB,zookeeper原子消息广播协议)的协议作为其数据一致性的核心算法。

　　2.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的原子广播协议。

　　3.在 ZooKeeper 中，主要依赖 ZAB 协议来实现分布式数据一致性，基于该协议，ZooKeeper 实现了一种主备模式的系统架构来保持集群中各个副本之间的数据一致性。

2.ZAB协议的两种基本模式

　　ZAB协议包含两种基本的模式，即崩溃恢复和消息广播　　

　　当整个服务框架在启动过程中，或是当 Leader 服务器出现网络中断、崩溃退出与重启等异常情况时， ZAB 协议就会进入恢复模式并选举产生新的 Leader 服务器。当选举产生了新的Leader 服务器同时集群中已经有过半的机器与该 Leader 服务器完成了状态同步之后，ZAB 协议就会退出恢复模式。

　　当集群中已经有过半的 Follower 服务器完成了和 Leader 服务器的状态同步，那么整个服务框架就可以进入消息广播模式了。当一台同样遵守 ZAB 协议的服务器启动后加入到集群中时，如果此时集群中已经存在一个 Leader 服务器在负责进行消息广播 ， 那么新加人的服务器就会自觉地进人数据恢复模式：找到 Leader 所在的服务器，并与其进行数据同步，然后一起参与到消息广播流程中去。

三、