又到了金三银四的时候，大家都按耐不住心田的躁动，我在这里给大家分享下之前面试中遇到的一个知识点（ZAB协定），心愿对大家有些帮忙。如有有余，欢送大佬们指导指导。

ZAB协定尽管舍弃分布式协定中的可用性，但却是一致性的经典代表。

1、zookeeper服务端架构?

咱们先来看下zookeeper的架构图，从上图可知，zookeeper服务端中会存在一个leader节点，负责所有数据的写入，而其余follower节点只反对读，follower节点的写申请会转发给leader节点解决，有点相似读写拆散的主从模式。

2、ZAB协定过程阐明

  1. 所有事务申请转发给leader
  2. Leader调配全局枯燥递增事务id(Zxid)，播送事务提议
  3. Follower解决提议，做出反馈
  4. Leader收到过半数反馈，播送Commit

从这个过程能够看出ZAB协定的重要个性是==有序性==，次要提当初Zxid的生成规定上

3、ZAB协定中的解体复原

Leader服务器呈现解体，或者说因为网络起因导致Leader服务器失去了与过半Follower的分割，那么就会讲入解体恢复模式。

  1. ZAB协定规定如果一个事务Proposal在一台机器上被解决胜利，那么应该在所有的机器上都被解决胜利，哪怕机器呈现故障解体。
  2. ZAB协定确保那些曾经在Leader服务器上提交的事务最终被所有服务器都提交
  3. ZAB协定确保抛弃那些只在Leader服务器上被提出的事务

ZAB协定须要设计的选举算法应该满足:

确保提交曾经被Leader提交的事务Proposal，同时抛弃曾经被跳过的事务Proposal。

这个选举算法的益处是什么呢？

  1. 如果让Leader选举算法可能保障新选举进去的Leader服务器领有集群中所有机器最高ZXID的事务Proposal，那么就能够保障这个新选举进去的Leader肯定具备所有曾经提交的提案。如果让具备最高编号事务
  2. Proposal 的机器来成为 Leader，就能够省去 Leader 服务器查看Proposal的提交和抛弃工作的这一步操作。

对选举算法的要求:

  1. 选出的Leader节点上要持有最高的zxid
  2. 过半数节点批准

4、ZAB协定中的数据同步

Leader选举进去后，需实现Followers与Leader的数据同步，当半数的Followers实现同步，则能够开始提供服务。

同步的过程如下:

  1. Leader 服务器会为每一个 Follower服务器都筹备一个队列，并将那些没有被各Follower服务器同步的事务以Proposal音讯的模式一一发送给Follower服务器，并在每一个Proposal音讯前面紧接着再发送一个Commit音讯，以示意该事务曾经被提交。
  1. Follower服务器将所有其尚未同步的事务Proposal 都从 Leader 服务器上同步过去并胜利利用到本地数据库中后，Leader服务器就会将该Follower服务器退出到真正的可用 Follower列表中，并开始之后的其余流程。

5、ZAB协定中抛弃事务Proposal外理

在ZAB协定的事务编号ZXID设计中，ZXID是一个64位的数字。

  1. 低32位是一个简略的枯燥递增的计数器，针对客户端的每一个事务申请，Leader服务器在产生一个新的事务Proposal的时候，都会对该计数器进行加1操作;
  2. 高32位代表了Leader周期纪元的编号，每当选举产生一个新的Leader服务器，就会从这个Leader服务器上取出根本地日志中最大事务 Proposal的ZXID，并从该ZXID中解析出对应的纪元值，而后对其进行加1操作，之后就会以此编号作为新的纪元,并将低32地位0来开始生成新的ZXID。
基于这样的策略，当一个蕴含了上一个Leader周期中尚未提交过的事务Proposal的服务器启动退出到集群中，发现此时集群中曾经存在leader，将本身以Follower角色连贯上Leader服务器之后，Leader服务器会依据本人服务器上最初被提交的 Proposal来和 Follower 服务器的Proposal进行比对，发现follower中有上一个leader周期的事务Proposal时，Leader会要求Follower进行一个回退操作（回退到一个的确曾经被集群中过半机器提交的最新的事务Proposal)。

6、ZooKeeper集群Leader选举机制

选举机制中的概念:

  1. 服务器id：myid
  2. 事务id，服务器中寄存的最大Zxid
  3. 逻辑时钟，发动的投票轮数计数

  4. 选举状态:

     >Looking，竞选状态。>Following，随从状态，同步leader状态，参加投票。>Observing，察看状态，同步leader状态，不参加投票。
    Leading，领导者状态。

选举算法:

  1. 每个服务实例均发动选举本人为领导者的投票(本人的投给本人）;
  2. 其余服务实例收到投票邀请时，比拟发起者的数据事务ID是否比本人最新的事务ID大,大则给它投一票，小则不投票给它，相等则比拟发起者的服务器ID，大则投票给它;
  3. 发起者收到大家的投票反馈后，看投票数(含本人的)是否大于集群的半数，大于则胜 出，负责领导者;未超过半数且领导者未选出，则再次发动投票。

胜出条件:

投票赞成数大于半数则胜出的逻辑。

选举示例

有5台服务器，每台服务器均没有数据，它们的编号别离是1,2;3,4,5,按编号顺次启动，它们的选举过程如下:

  1. 服务器1启动，给本人投票，而后发投票信息，因为其它机器还没有启动所以它收不到反馈信息，服务器1的状态始终属于Looking
  2. 服务器2启动，给本人投票，同时与之前启动的服务器1替换后果，因为服务器2的编号大所以服务器2胜出，但此时投票数没有大于半数，所以两个服务器的状态仍然是Lookingo
  3. 服务器3启动，给本人投票，同时与之前启动的服务器1,2替换信息，因为服务器3的编号最大所以服务器3胜出，此时投票数正好大于半数，所以服务器3成为领导者，服务器1,2成为小弟。
  4. 服务器4启动，给本人投票，同时与之前启动的服务器1,2,3替换信息，只管服务器4的编号大，但之前服务器3曾经胜出，所以服务器4只能成为小弟。
  5. 服务器5启动,前面的逻辑同服务器4成为小弟。

7、总结

在微服务和分布式的时代，zookeeper作为协调服务的代表，在面试中很容易被问到，心愿大家能把握这方面的常识，进步本人的外围竞争力，在谈薪的时候拿到最高的那个区间。

最初，外出打工不易，心愿各位兄弟找到本人心仪的工作，虎年发发发！ 也心愿兄弟们能==关注、点赞、珍藏、评论==反对一波，非常感谢大家！