zookeeper的工作原理是什么？

一、分布式协调技术

在给大家介绍ZooKeeper之前先来给大家介绍一种技术——分布式协调技术。那么什么是分布式协调技术？那么我来告诉大家，其实分布式协调技术主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制，让他们有序的去访问某种临界资源，防止造成"脏数据"的后果。这时，有人可能会说这个简单，写一个调度算法就轻松解决了。说这句话的人，可能对分布式系统不是很了解，所以才会出现这种误解。如果这些进程全部是跑在一台机上的话，相对来说确实就好办了，问题就在于他是在一个分布式的环境下，这时问题又来了，那什么是分布式呢？这个一两句话我也说不清楚，但我给大家画了一张图希望能帮助大家理解这方面的内容，如果觉得不对尽可拍砖，来咱们看一下这张图，如图1.1所示。

图 1.1 分布式系统图

给大家分析一下这张图，在这图中有三台机器，每台机器各跑一个应用程序。然后我们将这三台机器通过网络将其连接起来，构成一个系统来为用户提供服务，对用户来说这个系统的架构是透明的，他感觉不到我这个系统是一个什么样的架构。那么我们就可以把这种系统称作一个分布式系统。

那我们接下来再分析一下，在这个分布式系统中如何对进程进行调度，我假设在第一台机器上挂载了一个资源，然后这三个物理分布的进程都要竞争这个资源，但我们又不希望他们同时进行访问，这时候我们就需要一个协调器，来让他们有序的来访问这个资源。这个协调器就是我们经常提到的那个锁，比如说"进程-1"在使用该资源的时候，会先去获得锁，"进程1"获得锁以后会对该资源保持独占，这样其他进程就无法访问该资源，"进程1"用完该资源以后就将锁释放掉，让其他进程来获得锁，那么通过这个锁机制，我们就能保证了分布式系统中多个进程能够有序的访问该临界资源。那么我们把这个分布式环境下的这个锁叫作分布式锁。这个分布式锁也就是我们分布式协调技术实现的核心内容，那么如何实现这个分布式呢，那就是我们后面要讲的内容。

二、分布式锁的实现

好我们知道，为了防止分布式系统中的多个进程之间相互干扰，我们需要一种分布式协调技术来对这些进程进行调度。而这个分布式协调技术的核心就是来实现这个分布式锁。那么这个锁怎么实现呢？这实现起来确实相对来说比较困难的。

1.1面临的问题

在看了图1.1所示的分布式环境之后，有人可能会感觉这不是很难。无非是将原来在同一台机器上对进程调度的原语，通过网络实现在分布式环境中。是的，表面上是可以这么说。但是问题就在网络这，在分布式系统中，所有在同一台机器上的假设都不存在：因为网络是不可靠的。

比如，在同一台机器上，你对一个服务的调用如果成功，那就是成功，如果调用失败，比如抛出异常那就是调用失败。但是在分布式环境中，由于网络的不可靠，你对一个服务的调用失败了并不表示一定是失败的，可能是执行成功了，但是响应返回的时候失败了。还有，A和B都去调用C服务，在时间上 A还先调用一些，B后调用，那么最后的结果是不是一定A的请求就先于B到达呢？ 这些在同一台机器上的种种假设，我们都要重新思考，我们还要思考这些问题给我们的设计和编码带来了哪些影响。还有，在分布式环境中为了提升可靠性，我们往往会部署多套服务，但是如何在多套服务中达到一致性，这在同一台机器上多个进程之间的同步相对来说比较容易办到，但在分布式环境中确实一个大难题。

所以分布式协调远比在同一台机器上对多个进程的调度要难得多，而且如果为每一个分布式应用都开发一个独立的协调程序。一方面，协调程序的反复编写浪费，且难以形成通用、伸缩性好的协调器。另一方面，协调程序开销比较大，会影响系统原有的性能。所以，急需一种高可靠、高可用的通用协调机制来用以协调分布式应用。

1.2分布式锁的实现者

目前，在分布式协调技术方面做得比较好的就是Google的Chubby还有Apache的ZooKeeper他们都是分布式锁的实现者。有人会问既然有了Chubby为什么还要弄一个ZooKeeper，难道Chubby做得不够好吗？不是这样的，主要是Chbby是非开源的，Google自家用。后来雅虎模仿Chubby开发出了ZooKeeper，也实现了类似的分布式锁的功能，并且将ZooKeeper作为一种开源的程序捐献给了Apache，那么这样就可以使用ZooKeeper所提供锁服务。而且在分布式领域久经考验，它的可靠性，可用性都是经过理论和实践的验证的。所以我们在构建一些分布式系统的时候，就可以以这类系统为起点来构建我们的系统，这将节省不少成本，而且bug也 将更少。

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等。Zookeeper是hadoop的一个子项目，其发展历程无需赘述。在分布式应用中，由于工程师不能很好地使用锁机制，以及基于消息的协调机制不适合在某些应用中使用，因此需要有一种可靠的、可扩展的、分布式的、可配置的协调机制来统一系统的状态。Zookeeper的目的就在于此。本文简单分析zookeeper的工作原理，对于如何使用zookeeper不是本文讨论的重点。

1 Zookeeper的基本概念

1.1 角色

Zookeeper中的角色主要有以下三类，如下表所示：

系统模型如图所示：

1.2 设计目的

1.最终一致性：client不论连接到哪个Server，展示给它都是同一个视图，这是zookeeper最重要的性能。

2 .可靠性：具有简单、健壮、良好的性能，如果消息m被到一台服务器接受，那么它将被所有的服务器接受。

3 .实时性：Zookeeper保证客户端将在一个时间间隔范围内获得服务器的更新信息，或者服务器失效的信息。但由于网络延时等原因，Zookeeper不能保证两个客户端能同时得到刚更新的数据，如果需要最新数据，应该在读数据之前调用sync()接口。

4 .等待无关（wait-free）：慢的或者失效的client不得干预快速的client的请求，使得每个client都能有效的等待。

5.原子性：更新只能成功或者失败，没有中间状态。

6 .顺序性：包括全局有序和偏序两种：全局有序是指如果在一台服务器上消息a在消息b前发布，则在所有Server上消息a都将在消息b前被发布；偏序是指如果一个消息b在消息a后被同一个发送者发布，a必将排在b前面。

2 ZooKeeper的工作原理

Zookeeper的核心是原子广播，这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式，它们 分别是恢复模式（选主）和广播模式（同步）。当服务启动或者在领导者崩溃后，Zab就进入了恢复模式，当领导者被选举出来，且大多数Server完成了和 leader的状态同步以后，恢复模式就结束了。状态同步保证了leader和Server具有相同的系统状态。

为了保证事务的顺序一致性，zookeeper采用了递增的事务id号（zxid）来标识事务。所有的提议（proposal）都在被提出的时候加 上了zxid。实现中zxid是一个64位的数字，它高32位是epoch用来标识leader关系是否改变，每次一个leader被选出来，它都会有一 个新的epoch，标识当前属于那个leader的统治时期。低32位用于递增计数。

每个Server在工作过程中有三种状态：

• LOOKING：当前Server不知道leader是谁，正在搜寻
• LEADING：当前Server即为选举出来的leader
• FOLLOWING：leader已经选举出来，当前Server与之同步

2.1 选主流程

当leader崩溃或者leader失去大多数的follower，这时候zk进入恢复模式，恢复模式需要重新选举出一个新的leader，让所有 的Server都恢复到一个正确的状态。Zk的选举算法有两种：一种是基于basic paxos实现的，另外一种是基于fast paxos算法实现的。系统默认的选举算法为fast paxos。先介绍basic paxos流程：

1. 1 .选举线程由当前Server发起选举的线程担任，其主要功能是对投票结果进行统计，并选出推荐的Server；
2. 2 .选举线程首先向所有Server发起一次询问(包括自己)；
3. 3 .选举线程收到回复后，验证是否是自己发起的询问(验证zxid是否一致)，然后获取对方的id(myid)，并存储到当前询问对象列表中，最后获取对方提议的leader相关信息(id,zxid)，并将这些信息存储到当次选举的投票记录表中；
4. 4.  收到所有Server回复以后，就计算出zxid最大的那个Server，并将这个Server相关信息设置成下一次要投票的Server；
5. 5.  线程将当前zxid最大的Server设置为当前Server要推荐的Leader，如果此时获胜的Server获得n/2 + 1的Server票数， 设置当前推荐的leader为获胜的Server，将根据获胜的Server相关信息设置自己的状态，否则，继续这个过程，直到leader被选举出来。

通过流程分析我们可以得出：要使Leader获得多数Server的支持，则Server总数必须是奇数2n+1，且存活的Server的数目不得少于n+1.

每个Server启动后都会重复以上流程。在恢复模式下，如果是刚从崩溃状态恢复的或者刚启动的server还会从磁盘快照中恢复数据和会话信息，zk会记录事务日志并定期进行快照，方便在恢复时进行状态恢复。

fast paxos流程是在选举过程中，某Server首先向所有Server提议自己要成为leader，当其它Server收到提议以后，解决epoch和 zxid的冲突，并接受对方的提议，然后向对方发送接受提议完成的消息，重复这个流程，最后一定能选举出Leader。

2.2 同步流程

选完leader以后，zk就进入状态同步过程。

1. 1. leader等待server连接；
2. 2 .Follower连接leader，将最大的zxid发送给leader；
3. 3 .Leader根据follower的zxid确定同步点；
4. 4 .完成同步后通知follower 已经成为uptodate状态；
5. 5 .Follower收到uptodate消息后，又可以重新接受client的请求进行服务了。

流程图如下所示：

2.3 工作流程

2.3.1 Leader工作流程

Leader主要有三个功能：

1. 1 .恢复数据；
2. 2 .维持与Learner的心跳，接收Learner请求并判断Learner的请求消息类型；
3. 3 .Learner的消息类型主要有PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息，根据不同的消息类型，进行不同的处理。

PING消息是指Learner的心跳信息；REQUEST消息是Follower发送的提议信息，包括写请求及同步请求；ACK消息是 Follower的对提议的回复，超过半数的Follower通过，则commit该提议；REVALIDATE消息是用来延长SESSION有效时间。
Leader的工作流程简图如下所示，在实际实现中，流程要比下图复杂得多，启动了三个线程来实现功能。

2.3.2 Follower工作流程

Follower主要有四个功能：

1. 1. 向Leader发送请求（PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息）；
2. 2 .接收Leader消息并进行处理；
3. 3 .接收Client的请求，如果为写请求，发送给Leader进行投票；
4. 4 .返回Client结果。

Follower的消息循环处理如下几种来自Leader的消息：

1. 1 .PING消息： 心跳消息；
2. 2 .PROPOSAL消息：Leader发起的提案，要求Follower投票；
3. 3 .COMMIT消息：服务器端最新一次提案的信息；
4. 4 .UPTODATE消息：表明同步完成；
5. 5 .REVALIDATE消息：根据Leader的REVALIDATE结果，关闭待revalidate的session还是允许其接受消息；
6. 6 .SYNC消息：返回SYNC结果到客户端，这个消息最初由客户端发起，用来强制得到最新的更新。

Follower的工作流程简图如下所示，在实际实现中，Follower是通过5个线程来实现功能的。

对于observer的流程不再叙述，observer流程和Follower的唯一不同的地方就是observer不会参加leader发起的投票。