2、初探 ZooKeeper 技术内幕

分布式一致性

“分布式” 是大型系统实现高性能、高可用所常用的架构手段，本章节将概述 “分布式一致性”的基本内容，以作为 ZAB 算法阐述的基础。

分布式一致性的基本概念

数据库系统的基础理论中，“事务”必须符合 ACID，即为：Atomicity 原子性、Consistency 一致性、Isolation 隔离性、Durability 持久性，其中：

Atomicity 原子性：“事务”必须 “全部成功”，或者 “全部失败”，不允许部分成功、部分失败；
Consistency 一致性：任何 “事务”必须保证数据库约束（主键、外键……）有效。

关于 “分布式一致性”，必须明确，“分布式一致性”的 “一致性”与 ACID 的 “一致性”并不相同，其更多蕴含了 ACID 中 “Atomicity 原子性”的含义。

通俗而言，分布式系统中，每一次 “读”都能获取到 “最后更新”的数据，即为 “分布式一致性”。

特别的，分布式系统中，数据通常以“副本”的形式存在于不同的节点，“分布式一致性”要求：通过任意节点的“数据副本”，都能够获取到“最后更新”的数据，即：对于每一次 “写”，所有节点的“数据副本”都必须完成更新。

分布式一致性类型

为了阐述“分布式一致性”的类型，假设以下场景：

存储系统：提供数据的“读”、“写”操作（通常认为是分布式的）；
客户端 A、B、C：通过“存储系统”进行数据的“读”、“写”，A、B、C 相互独立。

强一致性（Strong Consistency）

任何“写”操作完成，任意的“读”（无论客户端 A、B 或 C），都能够获得“写”操作所写入的数据。

弱一致性（Weak Consistency）

“写”操作完成，除非满足特定的条件，否则不能保证“读”将获得“写”操作所写入的数据。“写”操作完成到“分布式一致性”达成的时间段，称为“不一致时间窗”。

最终一致性（Eventual Consistency）

本质而言，“最终一致性”是一种特殊的“弱一致性”，但通常予以独立区分：如果数据没有新的“写”操作，最终，任意“读”操作将获得最新的值。若没有异常产生，“不一致时间窗”将具有确定的“上限”。

最终一致性的“变种”包括：

因果一致性 （Causal Consistency）：若客户端 A 将“写”操作“通知”到客户端 B，任意来自客户端 B 的“读”操作，都能够获取“写”操作所写入的数据（不保证客户端 C 的“读”操作）；
“Read-your-writes”一致性（Read-your-writes Consistency）：若客户端 A 完成了“写”操作，任意来自客户端 A 的“读”操作，都能够获取“写”操作所写入的数据；
会话一致性（Session Consistency）：客户端 A 以“会话”的形式进行“存储系统”的“读”/“写”，相同的“会话”中，能够确保 Read-your-writes Consistency（若“会话”出现异常重建，将不保证）；
单调读一致性（Monotonic Read Consistency）：若客户端 A 通过“读”操作获取到数据特定“版本”的值，后续的“读”操作，将确保不会获取到“旧版本”值；
单调写一致性（Monotonic Write Consistency）：客户端 A 的“写”操作将“顺序地”执行。

CAP 与 BASE

CAP，即为：Consistency、Availability、Partition Tolerance。

Consistency（一致性）
Availability（可用性）：每一次请求都能够得到响应，并且没有异常；
Partition Tolerance（分区容错性）：“分区”，即分布式系统中，由于网络原因，部分节点与其他节点网络中断，即形成“分区”，“分区容错性”要求，“分区”形成时，系统能够继续提供服务。

CAP 理论强调，分布式系统中，C、A、P 三个要素无法同时满足，仅能够实现其中任意两个。

然而，对于分布式系统而言，P（分区容错性）通常是最基本的要求，关于 C 和 A 必然做出权衡，最常见的方案即为 BASE，Basically Available、Soft state、Eventual consistency：

Basically Available（基本可用）：未知故障出现时，允许损失部分可用性，例如：响应延时增加、部分功能不可用；
Soft State（弱状态）：允许数据存在“中间状态”（例如：网络延时引起分布式不同节点间的数据同步延时），并认为“中间状态”不影响整体服务；
Eventual Consistency（最终一致性）。

BASE 的核心：不追求“强一致性”，允许结合业务特性，以适当的方式达成“最终一致性”。

ZAB - ZooKeeper Atomic Broadcasting

ZAB 是 ZooKeeper 的核心，是 ZooKeeper 实践 BASE 的精华，其主要负责：

Leader 选举
数据同步
事务广播
崩溃恢复

ZAB 与 Paxos 算法的非常相似，但 ZAB 基于设计目标，引入了 FIFO 通信（借助 TCP）、全局事务 Id。限于篇幅，本文将不予以讨论。

ZAB 系统模型 & 概念定义

ZAB 系统模型中，节点（peers）集合构成整个系统：

关于节点：

所有的节点都具有稳定的存储能力；
任意节点之间都能够进行通信（消息发送 & 接收）；
于整体系统运行期间，任意节点都有可能无限次地崩溃或恢复。

特别的，将节点集合 ΠΠ 的子集 QQ 称为 quorum，当且仅当 |Q|>N/2|Q|>N/2。

ZAB 系统模型中，节点集合 ΠΠ 的主（primary）节点，负责将消息广播到其他所有的节点，并且：

任意时间点，最多允许唯一的主节点；
一旦主节点崩溃，新的主节点将被“选举”产生。

因此，系统运行，将获得主节点的“序列”：p1p2…pe…p1p2…pe…，ee 即表示 pepe 作为主节点的“时期”（Epoch）。使用 pe≺pe′pe≺pe′ 表示 e<e′e<e′。

ZAB 事务，即表示来自主节点广播的“状态变更”消息，表示为 ⟨v,z⟩⟨v,z⟩：

vv 表示新的状态；
zz 表示事务的唯一标示（ZxId，于 ZooKeeper 中，即为 ZxId）。

事务首先由主节点“提议”（Propose），当节点被明确地通知时，事务进行“提交”（Commit）。

ZAB 关键特性

为了保证节点间的一致性，ZAB 必须具备若干关键特性。

首先，节点集合 ΠΠ 的任意两个节点 pipi、pjpj，两者间的通信，必须具备的特性包括：

完整性（Integrity）：pjpj 接收到来自 pipi 的消息 mm，当且仅当 pipi 向 pjpj 发送了 mm；
前置性（Prefix）：pipi 向 pjpj 依次发送了消息 mm、m′m′，则 pjpj 将依次接收到消息 mm 和 m′m′。

ZooKeeper 使用 TCP 作为构建节点通信以实现以上特性。

其次，关于事务，必须具备的特性包括：

Integrity（完整性）：若节点提交了事务 ⟨v,z⟩⟨v,z⟩，必定存在进行事务 ⟨v,z⟩⟨v,z⟩广播的节点；
Total Order（全局顺序性）：若节点依次提交了事务 ⟨v,z⟩⟨v,z⟩ 和 ⟨v′,z′⟩⟨v′,z′⟩，则任意提交了事务 ⟨v′,z′⟩⟨v′,z′⟩ 的节点，必须于 ⟨v′,z′⟩⟨v′,z′⟩ 提交前完成 ⟨v,z⟩⟨v,z⟩ 的提交；
Agreement：若节点 pipi 提交了事务 ⟨v,z⟩⟨v,z⟩，节点 pjpj 提交了事务 ⟨v′,z′⟩⟨v′,z′⟩，则 pipi 提交了 ⟨v′,z′⟩⟨v′,z′⟩ ，或者 pjpj 提交了 ⟨v,z⟩⟨v,z⟩。

此外，关于“主节点顺序性”（Primary Order），必须具备的特性包括：

本地“主节点顺序性”（Local Primary Order）：若主节点依次广播了 ⟨v,z⟩⟨v,z⟩和 ⟨v′,z′⟩⟨v′,z′⟩，则完成事务 ⟨v′,z′⟩⟨v′,z′⟩ 提交的节点，必须于 ⟨v′,z′⟩⟨v′,z′⟩ 提交前完成 ⟨v,z⟩⟨v,z⟩ 的提交；
全局“主节点顺序性”（Global Primary Order）：主节点 pipi 广播了事务 ⟨v,z⟩⟨v,z⟩，主节点 pjpj 广播了事务 ⟨v′,z′⟩⟨v′,z′⟩，并且 pi≺pjpi≺pj，若节点提交了 ⟨v,z⟩⟨v,z⟩和 ⟨v′,z′⟩⟨v′,z′⟩，则 ⟨v,z⟩⟨v,z⟩ 的提交必须位于 ⟨v′,z′⟩⟨v′,z′⟩ 前；
主节点完整性（Primary Integrity）：主节点 pepe 广播了事务 ⟨v,z⟩⟨v,z⟩，若任意节点提交了事务 ⟨v′,z′⟩⟨v′,z′⟩，并且 ⟨v′,z′⟩⟨v′,z′⟩ 由 pe′pe′ 广播，pe′≺pepe′≺pe，则广播事务 ⟨v,z⟩⟨v,z⟩ 前，主节点 pepe 必须完成 ⟨v′,z′⟩⟨v′,z′⟩ 提交。

ZAB 算法

ZAB 中，节点可能位于以下状态：

leading：主节点（亦称为 Leader），负责事务广播；
following：节点作为 Follower；
election：正在进行“主节点选举”。

ZAB 共计包括 4 个阶段，由节点依次执行：

#0：主节点选举（Leader Election），节点位于 election 状态时执行；
#1：发现（Discovery）；
#2：同步（Synchronization）：阶段 #1 与 #2 的意义即为实现节点之间一致的状态；
#3：广播（Broadcast）：若无故障产生，节点将最终停留于阶段 #3。本阶段，最多允许 1 个节点位于 leading 状态。

开始了解 ZAB 各个阶段之前，若干事项必须明确。首先，关于 ZAB 事务标示 ⟨e,c⟩⟨e,c⟩，ee 即为 epoch，cc 即为 epoch 内的计数。

其次，ZAB 关于节点间消息类型的定义。

FOLLOWERINFO：阶段 #1，Follower 向 Leader 发送信息（acceptedEpoch）的消息类型；
NEWEPOCH/ACKEPOCH：阶段 #1，Follower 与 Leader 关于 epoch 协商的消息类型；
NEWLEADER/ACKNEWLEADER：阶段 #2，Follower 与 Leader 关于“Leader”确认的消息类型；
PROPOSE/ACK/COMMIT：正常提供服务时，关于事务的消息类型。

再次，关于节点需要持久化的数据：

history：节点事务日志；
acceptedEpoch：最新 NEWEPOCH 消息的 epoch；
currentEpoch：最新 NEWLEADER 消息的 epoch；
lastZxid：事务日志中最新的 ZxId。

ZAB 算法假设：能够检测事务日志中的事务是否完成提交。

阶段 #0，主节点选举（Leader election）

主节点选举，作为“选举”，所有的节点参与“投票”，“票数过半”（即获得 quorum 的“投票”）的节点即为主节点。

若节点 pp“投票”节点 p′p′，p′p′ 即成为 pp 的 prospective Leader，仅当进入阶段 #3，prospective Leader 才能成为主节点（对于节点 pp，称为 Established Leader）。

若节点 pp“投票”节点 pp 自身，则进入 leading 状态；否则，进入 following 状态，成为 Follower。

需要说明：ZAB 协议没有限定“主节点选举算法”，ZooKeeper 实现中，使用了称为 ZooKeeper FLE（Fast Leader Election）的算法，限于篇幅，本文不予以展开讨论。

阶段 #1，发现（Discovery）

本阶段目标：获取 quorum 中最新的事务日志，并建立新的 epoch。

Follower 伪代码如下：

2、初探 ZooKeeper 技术内幕-LMLPHP

伪代码所示，节点 pp 与其 prospective Leader 建立连接，若其 prospective Leader 没有位于 leading 状态，将拒绝连接，节点 pp 将重新进入阶段 #0.

Leader 伪代码如下：

2、初探 ZooKeeper 技术内幕-LMLPHP

阶段 #2，同步（Synchronization）

本阶段目标：使用阶段 #0 获得的事务日志，于节点间实现数据同步。

Follower 伪代码如下：

2、初探 ZooKeeper 技术内幕-LMLPHP

Leader 伪代码如下：

2、初探 ZooKeeper 技术内幕-LMLPHP

伪代码所示，本阶段：

Leader 广播其事务日志；
若 Leader 广播的事务日志比 Follower 自身事务日志“新”，则 Follower 确认；
当 Leader 获得的确认的 Follower 节点达到 quorum，Leader 要求已确认的 Follower 提交事务。

阶段 #2 完成，Leader 正式确认。

阶段 #3，广播（Broadcast）

本阶段，系统正常提供服务，当客户端提交“写”操作，Leader 广播事务，当获得 quorum 的确认，则提交事务。

同时，本阶段支持新的 Follower 加入。

Follower 伪代码如下：

2、初探 ZooKeeper 技术内幕-LMLPHP

Leader 伪代码如下：

2、初探 ZooKeeper 技术内幕-LMLPHP

附加说明，ZAB 于 Leader 和 Follower 建立“心跳机制”，出现以下情况，节点切换到 election 状态，重新进入阶段 #0：

若 Leader 获得心跳的节点无法构成 quorum；
若 Follower 无法获得 Leader 心跳。

ZooKeeper 数据模型 & 存储

ZooKeeper 将 ZNode 作为基础的数据结构，本章节将阐述 ZooKeeper 数据模型、数据快照以及事务日志。

ZNode 模型

ZooKeeper 使用 DataNode、DataTree、ZKDatabase 构建 ZNode 树状模型：

2、初探 ZooKeeper 技术内幕-LMLPHP

DataNode

DataNode 作为 ZNode 的基础单元，存储字节数组类型的数据、ZNode Stat、ACL 信息，以及 ZNode 父级 ZNode 的 DataNode 引用、子级 ZNode Path 集合。

DataTree

DataTree 使用 ConcurrentHashMap 保存全部的 DataNode，其中：ZNode Path 即为 Key。需要说明：“临时”（Ephemeral）ZNode 使用独立的 ConcurrentHashMap。

此外，DataTree 承载了 Watch 相关的数据。

ZKDatabase

ZKDatabase 承载了 DataTree，同时，负责：会话管理、数据快照以及事务日志。

数据快照

数据快照，顾名思义，ZooKeeper 将全量内存数据，落地于磁盘。

ZooKeeper 配置包含了 dataDir 配置项，默认情况，数据快照存储于 dataDir 中的 version-2 路径：

日志文件以 snapshot 作为前缀；
日志文件以 16 进制数作为后缀，即生成数据快照时，最新的 ZxId。

需要说明：version-2 的 2 代表了数据快照格式的版本（未来，若 ZooKeeper 进行数据快照格式的升级，路径名称即发生变化）。

数据快照格式

ZooKeeper 内置了“数据快照格式化输出”工具，以查看日志文件 /data/svr/version-2/snapshot.7 作为示例：

java -cp zookeeper-3.4.11.jar:lib/log4j-1.2.16.jar:lib/slf4j-log4j12-1.6.1.jar:lib/slf4j-api-1.6.1.jar org.apache.zookeeper.server.SnapshotFormatter ~/zookeeper/svr/version-2/snapshot.7

格式化的数据快照内容示例：

ZNode Details (count=4):

----

/

  cZxid = 0x00000000000000

  ctime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970

  mZxid = 0x00000000000000

  mtime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970

  pZxid = 0x00000000000000

  cversion = 0

  dataVersion = 0

  aclVersion = 0

  ephemeralOwner = 0x00000000000000

  dataLength = 0

----

/zookeeper

  cZxid = 0x00000000000000

  ctime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970

  mZxid = 0x00000000000000

  mtime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970

  pZxid = 0x00000000000000

  cversion = 0

  dataVersion = 0

  aclVersion = 0

  ephemeralOwner = 0x00000000000000

  dataLength = 0

----

/zookeeper/quota

  cZxid = 0x00000000000000

  ctime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970

  mZxid = 0x00000000000007

  mtime = Sat Mar 17 11:03:24 CST 2018

  pZxid = 0x00000000000000

  cversion = 0

  dataVersion = 6

  aclVersion = 0

  ephemeralOwner = 0x00000000000000

  dataLength = 1

----

Session Details (sid, timeout, ephemeralCount):

0x10015f04f210000, 30000, 0

格式化输出的数据快照包含了全部的 ZNode 及其 Stat，但不包含 ZNode 的数据内容。

数据快照的生成

本质而言，数据快照的生成，即获取 ZKDatabase 的 DataTree 以及会话信息，序列化、生产 Checksum，最终落地文件。

ZooKeeper 允许配置两次数据快照生成之间的事务数 snapCount，但 snapCount 并不是严格约束，当且仅当以下条件满足时，生成数据快照：

此外，数据快照的生成、落地，全部由独立的线程完成，以最大可能地减少性能影响。

事务日志

ZooKeeper 配置包含了 dataDir 配置项，默认情况，事务日志存储于 dataDir 中的 version-2 路径：

日志文件以 log 作为前缀；
日志文件以 16 进制数作为后缀，即事务日志文件中第一条日志的 ZxId；
日志文件固定 67108880 字节（64 M）。

需要说明：version-2 的 2 代表了事务日志格式版的本（未来，若 ZooKeeper 进行事务日志格式的升级，路径名称即发生变化）。

限于篇幅，针对事务日志的写入过程，本文将不以展开，但必须注意，为了提高事务日志“落地”的性能，ZooKeeper 采取了若干措施：

日志文件所占用的磁盘空间是预分配的连续空间，67108880 字节，以“0”填充未使用部分；
ZooKeeper 允许用户选择，事务日志写入后，是否通过 fsync 系统调用，强制将操作系统缓冲区的数据写入磁盘。

事务日志格式

事务日志记录了全部的“事务”，每一条记录都包括：事务时间、SessionId、CxId、ZxId、事务类型、事务相关的数据，事务日志写入文件前将进行序列化，并同时写入 Checksum。

ZooKeeper 内置了“事务日志格式化输出”工具，以查看日志文件 /data/svr/version-2/log.1 作为示例：

java -cp zookeeper-3.4.11.jar:lib/log4j-1.2.16.jar:lib/slf4j-log4j12-1.6.1.jar:lib/slf4j-api-1.6.1.jar org.apache.zookeeper.server.LogFormatter /data/svr/version-2/log.1

格式化的事务日志内容示例（//... 内容为本文添加的注释）：

//

// 事务日志文件头（不显示事务日志文件头的 Magic 数）

//

ZooKeeper Transactional Log File with dbid 0 txnlog format version 2

//

// 会话创建日志，事务相关的数据即为：会话超时时间

//

3/17/18 8:39:38 AM CST session 0x10015a4042e0000 cxid 0x0 zxid 0x1 createSession 30000

//

// ZNode 创建日志，事务相关的数据：

//   ZNode Path

//   ZNode 数据内容：ASCII 编码，添加 # 作为前缀

//   ZNode ACL 信息

//   是否“临时”（Ephemeral）ZNode（T - 是，F - 否）

//   父级 ZNode 的 cversion（即 ZNode Stat 的子级 ZNode 版本号）

//

3/17/18 8:39:53 AM CST session 0x10015a4042e0000 cxid 0x1 zxid 0x2 create '/p0,#6430,v{s{31,s{'world,'anyone}}},F,1

//

// ZNode 数据写入日志，事务相关的数据：ZNode Path、ZNode 数据内容、父级 ZNode 的 cversion

//

3/17/18 8:39:58 AM CST session 0x10015a4042e0000 cxid 0x2 zxid 0x3 setData '/p0,#6431,1

//

// 会话关闭日志

//

3/17/18 8:40:01 AM CST session 0x10015a4042e0000 cxid 0x3 zxid 0x4 closeSession null

//

// 事务日志文件尾

//

EOF reached after 4 txns.

ZooKeeper 启动时，将使用数据快照和事务日志共同完成数据的初始化。

ZooKeeper 会话管理

ZooKeeper 会话（Session），本质而言，即为客户端和服务端之间 TCP 连接的抽象。关于 ZooKeeper 会话相关的基础内容，请参阅《ZooKeeper 基本概念、使用方法、实践场景》，本章节，重点探讨会话的管理机制。

会话管理机制

ZooKeeper 会话，主要包含以下属性：

sessionId：全局唯一的会话 Id；
sessionTimeout：会话超时时间，必须说明：超时时间由 ZooKeeper 服务端最终确定；
expirationTime：会话下一次超时的时间点；
isClosing：会话是否关闭标记。

ZooKeeper 服务端，以“分桶”的形式进行会话管理，“桶”（bucket）依据，即为 expirationTime，其计算方法：

expirationTime = ((currentTime + sessionTimeout) / expirationInterval + 1) * expirationInterval

代码所示的 expirationInterval 即为会话超时检查的时间间隔，以此实现：同一“桶”内的会话，超时时间点的间隔不超过会话超时检查的时间间隔。

当客户端向服务端发送请求（读、写、心跳），ZooKeeper 即进行一次“会话激活”，当且仅当会话的 isClosing 未被设置，即更新会话的 expirationTime，并移到新的“桶”。

2、初探 ZooKeeper 技术内幕-LMLPHP

“分桶”管理的优势，在于能够方便地明确需要进行超时检查的会话集合（即 expirationTime 最小的“桶”），以快速地进行超时检查以及会话清理。

会话的“心跳”，完全由 ZooKeeper 客户端发起，会话只能由服务端确认“过期”（会话超时后，客户端使用原有会话的 SessionId 与服务端重新建立连接）。