分析Zookeeper的一致性原理

末蓝、 2022-10-02 10:59 189阅读 0赞

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3MTc0NTM4_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
zookeeper（简称zk），顾名思义，为动物园管理员的意思，动物对应服务节点，zk是这些节点的管理者。  
在分布式场景中，zk的应用非常广泛，如：`数据发布/订阅、命名服务、配置中心、分布式锁、集群管理、选主与服务发现`等等。  
这不仅得益于`zk类文件系统的数据模型和基于Watcher机制的分布式事件通知`，  
也得益于`zk特殊的高容错数据一致性协议`。

这里的一致性，是指数据在多个副本之间保持一致的特性。分布式环境里，多个副本处于不同的节点上，如果对副本A的更新操作，未同步到副本B上，外界获取数据时，A与B的返回结果会不一样，这是典型的分布式数据不一致情况。而强一致性，是指分布式系统中，如果某个数据更新成功，则所有用户都能读取到最新的值。  
CAP定理告诉我们，在分布式系统设计中，P（分区容错性）是不可缺少的，  
因此只能在A（可用性）与C（一致性）间做取舍。  
本文主要探究zk在数据一致性方面的处理逻辑。

**一、基本概念：**

1.  数据节点（dataNode）：zk数据模型中的最小数据单元，数据模型是一棵树，由斜杠（/）分割的路径名唯一标识，数据节点可以存储数据内容及一系列属性信息，同时还可以挂载子节点，构成一个层次化的命名空间。
2.  会话（Session）：指zk客户端与zk服务器之间的会话，`在zk中，会话是通过客户端和服务器之间的一个TCP长连接来实现的`。通过这个长连接，客户端能够使用`心跳检测与服务器保持有效的会话`，也能`向服务器发送请求并接收响应，还可接收服务器的Watcher事件通知`。Session的sessionTimeout，是会话超时时间，如果这段时间内，客户端未与服务器发生任何沟通（心跳或请求），服务器端会清除该session数据，客户端的TCP长连接将不可用，这种情况下，客户端需要重新实例化一个Zookeeper对象。
3.  事务及ZXID：事务是指能够改变Zookeeper服务器状态的操作，一般包括数据节点的创建与删除、数据节点内容更新和客户端会话创建与失效等操作。对于每个事务请求，zk都会为其分配一个全局唯一的事务ID，即ZXID，是一个64位的数字，高32位表示该事务发生的集群选举周期（集群每发生一次leader选举，值加1），低32位表示该事务在当前选择周期内的递增次序（leader每处理一个事务请求，值加1，发生一次leader选举，低32位要清0）。
4.  事务日志：所有事务操作都是需要记录到日志文件中的，可通过 dataLogDir配置文件目录，文件是以写入的第一条事务zxid为后缀，方便后续的定位查找。zk会采取`“磁盘空间预分配”`的策略，来避免磁盘Seek频率，提升zk服务器对事务请求的影响能力。**默认设置下，每次事务日志写入操作都会实时刷入磁盘，也可以设置成非实时（写到内存文件流，定时批量写入磁盘），但那样断电时会带来丢失数据的风险。**
5.  数据快照：数据快照是`zk数据存储`中另一个`非常核心的运行机制`。数据快照用来记录zk服务器上某一时刻的全量内存数据内容，并将其写入到指定的磁盘文件中，可通过dataDir配置文件目录。可配置参数`snapCount`，`设置两次快照之间的事务操作个数，zk节点记录完事务日志时，会统计判断是否需要做数据快照`（距离上次快照，事务操作次数等于snapCount/2~snapCount 中的某个值时，会触发快照生成操作，随机值是为了避免所有节点同时生成快照，导致集群影响缓慢）。
6.  过半：所谓“过半”是指大于集群机器数量的一半，即大于或等于（n/2+1），此处的“集群机器数量”`不包括observer角色节点`。`leader广播一个事务消息`后，当收到半数以上的ack信息时，就认为集群中所有节点都收到了消息，然后leader就不需要再等待剩余节点的ack，直接广播commit消息，提交事务。`选举中的投票提议及数据同步时`，也是如此，leader不需要等到所有learner节点的反馈，只要收到过半的反馈就可进行下一步操作。

## 二、数据模型 ##

zk维护的数据主要有：客户端的会话（session）状态及数据节点（dataNode）信息。  
zk在内存中构造了个`DataTree的数据结构`，维护着path到dataNode的映射以及dataNode间的树状层级关系。为了提高读取性能，集群中每个服务节点都是将数据全量存储在内存中。可见，zk最适于`读多写少且轻量级数据`（默认设置下`单个dataNode限制为1MB`大小）的应用场景。  
数据仅存储在内存是很不安全的，zk采用`事务日志文件`及`快照文件`的方案来落盘数据，保障数据在不丢失的情况下能快速恢复。

## 三、集群架构 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3MTc0NTM4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]组成，其中有且仅有一个leader，处理所有事务请求；follower及observer统称learner。learner需要同步leader的数据。follower还参与选举及事务决策过程。zk客户端会打散配置文件中的serverAddress 顺序并随机组成新的list，然后循环按序取一个服务器地址进行连接，直到成功。`follower及observer会将事务请求转交给leader处理`。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3MTc0NTM4_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
要搭建一个高可用的zk集群，我们首先需要确定好集群规模。一般我们将节点（指leader及follower节点，不包括observer节点）个数设置为 2\*n+1 ，n为可容忍宕机的个数。  
zk使用`“过半”设计原则，很好地解决了单点问题，提升了集群容灾能力`。但是zk的**集群伸缩不是很灵活**，集群中所有机器ip及port都是事先配置在每个服务的zoo.cfg 文件里的。如果要往集群增加一个follower节点，首先需要更改所有机器的zoo.cfg，然后逐个重启。

集群模式下，单个zk服务节点启动时的工作流程大体如下：

统一由QuorumPeerMain作为启动类，加载解析zoo.cfg配置文件；
    
    初始化核心类：ServerCnxnFactory（IO操作）、FileTxnSnapLog（事务日志及快照文件操作）、
    QuorumPeer实例（代表zk集群中的一台机器）、ZKDatabase（内存数据库）等；
    
    加载本地快照文件及事务日志，恢复内存数据；
    
    完成leader选举，节点间通过一系列投票，选举产生最合适的机器成为leader，同时其余机器成为follower或是observer。
    关于选举算法，就是集群中哪个机器处理的数据越新（通过ZXID来比较，ZXID越大，数据越新），其越有可能被选中；
    
    完成leader与learner间的数据同步：集群中节点角色确定后，leader会重新加载本地快照及日志文件，以此作为基准数据，再结合各个learner的本地提交数据，leader再确定需要给具体learner回滚哪些数据及同步哪些数据；
    
    当leader收到过半的learner完成数据同步的ACK，集群开始正常工作，可以接收并处理客户端请求，在此之前集群不可用。

## 四、zookeeper一致性协议 ##

zookeeper实现数据一致性的核心是ZAB协议（Zookeeper原子消息广播协议）。  
该协议需要做到以下几点：  
（1）集群在半数以下节点宕机的情况下，能正常对外提供服务；  
（2）客户端的写请求全部转交给leader来处理，leader需确保写变更能实时同步给所有follower及observer；  
（3）leader宕机或整个集群重启时，需要确保那些已经在leader服务器上提交的事务最终被所有服务器都提交，确保丢弃那些只在leader服务器上被提出的事务，并保证集群能快速恢复到故障前的状态。

Zab协议有两种模式， `崩溃恢复（选主+数据同步）`和 `消息广播（事务操作）`。  
任何时候都需要保证只有一个主进程负责进行事务操作，而如果主进程崩溃了，就需要迅速选举出一个新的主进程。  
主进程的选举机制与事务操作机制是紧密相关的。  
下面详细讲解这三个场景的协议规则，从细节去探索ZAB协议的数据一致性原理。

\*\*1、选主：  
\*\*`leader选举是zk中最重要的技术之一，也是保证分布式数据一致性的关键所在`。  
当集群中的一台服务器处于如下两种情况之一时，就会进入leader选举阶段——服务器初始化启动、服务器运行期间无法与leader保持连接。  
选举阶段，`集群间互传的消息称为投票`，投票Vote主要包括二个维度的信息：ID、ZXID

ID   被推举的leader的服务器ID，集群中的每个zk节点启动前就要配置好这个全局唯一的ID。
    
    ZXID  被推举的leader的事务ID ，该值是从机器DataTree内存中取的，即事务已经在机器上被commit过了。

节点进入选举阶段后的大体执行逻辑如下：

1）设置状态为LOOKING，初始化内部投票Vote (id,zxid) 数据至内存，并将其广播到集群其它节点。  
节点首次投票都是选举自己作为leader，将自身的服务ID、处理的最近一个事务请求的ZXID  
（ZXID是从内存数据库里取的，即该节点最近一个完成commit的事务id）及当前状态广播出去。  
然后进入循环等待及处理其它节点的投票信息的流程中。

（2）循环等待流程中，节点每收到一个外部的Vote信息，都需要将其与自己内存Vote数据进行PK，规则为取ZXID大的，若ZXID相等，则取ID大的那个投票。若外部投票胜选，节点需要将该选票覆盖之前的内存Vote数据，并再次广播出去；同时还要统计是否有过半的赞同者与新的内存投票数据一致，无则继续循环等待新的投票，有则需要判断leader是否在赞同者之中，在则退出循环，选举结束，根据选举结果及各自角色切换状态，leader切换成LEADING、follower切换到FOLLOWING、observer切换到OBSERVING状态。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3MTc0NTM4_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]算法细节可参照FastLeaderElection.lookForLeader()，主要有三个线程在工作：  
选举线程（主动调用lookForLeader方法的线程，通过阻塞队列sendqueue及recvqueue与其它两个线程协作）、  
WorkerReceiver线程（选票接收器，不断获取其它服务器发来的选举消息，筛选后会保存到recvqueue队列中。zk服务器启动时，开始正常工作，不停止）以及  
WorkerSender线程（选票发送器，会不断地从sendqueue队列中获取待发送的选票，并广播至集群）。

WorkerReceiver线程一直在工作，即使当前节点处于LEADING或者FOLLOWING状态，它起到了一个过滤的作用，当前节点为LOOKING时，才会将外部投票信息转交给选举线程处理；如果当前节点处于非LOOKING状态，收到了处于LOOKING状态的节点投票数据（外部节点重启或网络抖动情况下），说明发起投票的节点数据跟集群不一致，这时，当前节点需要向集群广播出最新的内存Vote(id，zxid)，落后节点收到该Vote后，会及时注册到leader上，并完成数据同步，跟上集群节奏，提供正常服务。

**2、选主后的数据同步：**  
选主算法中的zxid是从内存数据库中取的最新事务id，  
事务操作是`分两阶段的（提出阶段和提交阶段）`，  
**leader生成提议并广播给followers，收到半数以上的ACK后，再广播commit消息，同时将事务操作应用到内存中。**  
**follower收到提议后先将事务写到本地事务日志，然后反馈ACK，等接到leader的commit消息时，才会将事务操作应用到内存中。**  
可见，选主只是选出了内存数据是最新的节点，仅仅靠这个是无法保证已经在leader服务器上提交的事务最终被所有服务器都提交。比如leader发起提议P1,并收到半数以上follower关于P1的ACK后，在广播commit消息之前宕机了，选举产生的新leader之前是follower，未收到关于P1的commit消息，内存中是没有P1的数据。而ZAB协议的设计是需要保证选主后，P1是需要应用到集群中的。  
这块的逻辑是`通过选主后的数据同步`来弥补。  
选主后，节点需要切换状态，leader切换成LEADING状态后的流程如下：  
（1）重新加载本地磁盘上的数据快照至内存，并从日志文件中取出快照之后的所有事务操作，逐条应用至内存，并添加到已提交事务缓存commitedProposals。这样能保证日志文件中的事务操作，必定会应用到leader的内存数据库中。  
（2）获取learner发送的FOLLOWERINFO/OBSERVERINFO信息，并与自身commitedProposals比对，确定采用哪种同步方式，不同的learner可能采用不同同步方式（DIFF同步、TRUNC+DIFF同步、SNAP同步）。这里是拿learner内存中的zxid与leader内存中的commitedProposals（min、max）比对，如果zxid介于min与max之间，但又不存在于commitedProposals中时，说明该zxid对应的事务需要TRUNC回滚；如果 zxid 介于min与max之间且存在于commitedProposals中，则leader需要将zxid+1~max 间所有事务同步给learner，这些内存缺失数据，很可能是因为leader切换过程中造成commit消息丢失，learner只完成了事务日志写入，未完成提交事务，未应用到内存。

3）leader主动向所有learner发送同步数据消息，每个learner有自己的发送队列，互不干扰。同步结束时，leader会向learner发送`NEWLEADER`指令，同时learner会反馈一个`ACK`。当leader接收到来自learner的ACK消息后，就认为当前learner已经完成了数据同步，同时进入“`过半策略`”等待阶段。当leader统计到收到了一半已上的ACK时，会向所有已经完成数据同步的learner发送一个`UPTODATE`指令，用来通知learner集群已经完成了数据同步，可以对外服务了。  
细节可参照Leader.lead() 、Follower.followLeader()及LearnerHandler类。

3、事务操作：ZAB协议对于事务操作的处理是一个类似于二阶段提交过程。针对客户端的事务请求，leader服务器会为其生成对应的事务proposal，并将其发送给集群中所有follower机器，然后收集各自的选票，最后进行事务提交。流程如下图。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3MTc0NTM4_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]ZAB协议的二阶段提交过程中，`移除了中断逻辑（事务回滚）`，所有follower服务器要么正常反馈leader提出的事务proposal，要么就抛弃leader服务器。  
follower收到proposal后的处理很简单，将该proposal写入到事务日志，然后立马反馈ACK给leader，也就是说如果不是网络、内存或磁盘等问题，follower肯定会写入成功，并正常反馈ACK。  
leader收到过半follower的ACK后，会广播commit消息给所有learner，并将事务应用到内存；learner收到commit消息后会将事务应用到内存。

**ZAB协议中多次用到“过半”设计策略 ，该策略是zk在A（可用性）与C（一致性）间做的取舍，也是zk具有高容错特性的本质。相较分布式事务中的2PC（二阶段提交协议）的“全量通过”，ZAB协议可用性更高（牺牲了部分一致性），能在集群半数以下服务宕机时正常对外提供服务。**

五、参考：

《从paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践》、org.apache.zookeeper:zookeeper:3.4.0

原文：[https://blog.51cto.com/welcomeweb/2103292?utm\_source=oschina-app][https_blog.51cto.com_welcomeweb_2103292_utm_source_oschina-app]

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