一 Zookeeper

1.1 顺序一致性

1. zookeeper本质也是最终一致性，并不能保证每个follower节点上的数据都是新的。
2. 一致性也是指集群中大部分节点的数据保持一致（一致性这个次都被用烂了!各种解释都有????）

问题：
zookeeper客户端在timeout之内重连成功（连接到了其他follower节点）。有没有可能看到更旧的数据？

在知乎看到回答，clinet会持有之前最大的zxid。如果连到了一台旧的节点上，会自动切换到其他节点

1.2 响应成功的数据一定存在

如果对集群中的leader节点发出写请求，如果响应给客户端成功。那么leader必然已经接收到了一半以上节点的ack。那么leader不挂，最终一致性会保证数据在所有节点都存在。
如果leader挂了，那么也能肯定新选举的节点必然有响应成功的数据。

1.3 leader会一直等半数以上的ack

这个是我自己得出的结论，没找到明确这么说的文章.否则假如没等到就响应失败，那么此时重新选举。本次提交的写请求可能会被生效

其实感觉这段话就是印证了我的观点

只要leader发出了proposal，那么正常情况是没有follower会说：我执行不了，会报错之类的（和数据库不一样）

1.4 奔溃恢复要求

ZAB协议崩溃恢复要求满足如下2个要求：

1. 确保已经被leader提交的proposal必须最终被所有的follower服务器提交。 （这个两个大多数肯定有交集可以确保）
2. 确保丢弃已经被leader出的但是没有被提交的proposal。(这句话感觉不太准确，也有可能是我理解问题。因为在我理解中，如果leader还没提交，那么proposal可能会在新的leader中，也有可能不在)

其他文章对第二点的解读

1.5 验证

1.3和1.4 的想法也可以通过该文对照：ZAB

其实只要leader将proposal发送到了一个follower（这个follower没挂，不到半数）。那么这个leader奔溃后，这个follower就会凭着最大的zxid当选leader。那么该事务就会生效

二 Paxos

2.1 介绍

paxos的文章网上很多，我这里只记录个人的理解。具体的细节，可以看其他文章。
刚开始我看了很多篇文章，但就是感觉看不懂。设置连paxos到底想干嘛，解决了什么问题都看不懂????

问题描述
Lesile Lamport，Latex 的发明者，提出了 Paxos 算法。他虚拟了一个叫做 Paxos 的希腊城邦，这个岛按照议会民主制的政治模式制定法律，但是没有人愿意将自己的全部时间和精力放在这件事上。所以无论是议员、议长或者传递纸条的服务员都不能承诺别人需要时一定会出现，也无法承诺批准决议后者传递消息的时间。

各角色定义

• Proposer ：提议者，提出议案（同时存在一个或者多个，他们各自发出提案）；
• Acceptor：接受者，收到议案后选择是否接受；
• Client：产生议题者，发起新的请求；
• Learner：最终决策学习者，只学习正确的决议

注意点
在这里的这个问题中，有几点是需要注意

1. 在这个场景中，议员之间的通信时间不能保证。但通信总是能到达的，就是时间问题
2. Learner可以先不管
3. 算法的目的是保证多数派数据一致。少数派数据混乱，丢失可以是允许的。

2.2 算法内容

先把结论抛在这里，为什么要这么做。后面会讲到

我们先看看 Paxos 在原作者的《Paxos Made Simple》中的描述。
决议的提出与批准

通过一个决议分为两个阶段：

prepare 阶段

1. proposer 选择一个提案编号 n 并将 prepare 请求发送给 acceptors 中的一个多数派；
2. acceptor 收到 prepare 消息后，如果提案的编号大于它已经回复的所有 prepare 消息，则 acceptor 将自己上次接受的提案回复给 proposer，并承诺不再回复小于 n 的提案；
   下图是一个 proposer 和5个 acceptor 之间的交互，对2种不同的情况做了处理。
   

批准阶段

1. 当一个 proposer 收到了多数 acceptors 对 prepare 的回复后，就进入批准阶段。它要向回复 prepare 请求的 acceptors 发送 accept 请求，包括编号 n 和 value；
2. 在不违背自己向其他 proposer 的承诺的前提下，acceptor 收到 accept 请求后即接受这个请求。
   

2.3 第一版法律-议员必须接受

这个Paxos城邦有个平民（Client）向议长（Proposer ）提出了一个自己的请求。议长看到了请求后，觉得合离，就决定颁发一项新的议案。但这项议案需要 多数派议员(acceptor) 同意才能生效。

但Paxos这个城邦也是刚成立的，对议案的流程也没有做出相关法律规定。所以有些议员拿到后，有人同意，有人失败。有人不理睬。
那么就会出现一种情况，议案同意数量和不同意的数量可能会五五开。那么久无法保证这项议案的一致性了。
所以出了第一版法律：议员接受到议长的议案后，只管同意

2.4 两个阶段+规则

就这样正常运转了一段时间后，问题又出现了。因为存在多个议长p1 和 p2。因为通信时长是不保障的，所以如果有3个议员C1，C2,C.当有3个议案时，存在可能：每个议员受到的顺序不一致

那这时候，每个议员的议案数据又不一致了（一致性也包括了顺序）.所以议案流程，还是得改。

现在的问题：

1. 议员拿到议案，就在本地直接通过了。顺序很随机，跟收到议案的时间有关系。所以必须按某个规则，对收到议案进行判断。部分通过，部分不通过。

继续思考

• 因为议员对议案不再是直接通过，所以议长提议案需要分成两个阶段。第一个阶段是问所有的议员是否同意，如果大多数同意。议长就再发一个批准命令。如果大多数不同意，则再发一遍议案（重新来过）
• 那这个规则是怎么样的。总不可能是随机的。议员可能会对两个议长的议案同时发回同意，那当接收到两个议长的批准命令后。必须要舍弃一个批准命令。并告诉议长结果。

2.5 算法为什么能保证一致性

2.2 里面我们已经看到了算法内容。完整的推导过程，上面，我只写了部分（实在写不出来了????）

那我们先看看这个算法为什么可行。
关键是多数派（超过1/2）`以及各个议员的抛弃策略是一致的。

下面我举几个比较异常的场景，看这个算法是如何保证一致性的

1. 两个议长（分别提出提案编号3和4的议案）几乎同时受到了超过半数的议员的同意回复。于是他们两发出批准命令。两个多数派里面必定有一个交集,那么这个交集a议员，如果先受到提案4批准命令.那么之后会拒绝提案3的批准命令。如果先受到提案3批准命令，根据算法也会拒绝。最后的结果肯定是大的（4）这个提案被通过。提出提案3的议长最终（时间不能确定）也会知道它的提案3没有被大多数议员通过。就会增加提案编号，再发一次。

问题

因为传输时间不一定。可能会出现提出提案3的议长受到了上面a议员的拒绝回复后，马上发5号提案。那么这时提案4也不能通过了。仔细想想，可能会出现两个（甚至多个）议长交替发出n号议案。然后没人能通过。这就是活锁现象

工业上的解决办法就是随机停止发送一段时间

其次每个议长的编号如何取值也是问题。

2.6 小结

Paxos虽然能解决一致性问题，但是还是很难实现的。所以后面又出现了基于paxos的其他更简单实现的一致性算法。

三 Raft

3.1 基于Raft的复制状态机系统架构

下图展示了执行一条客户端写命令的过程(z←6表示把6写入z):

1. 客户端3发送一个状态机命令z< -6给服务器C的一致性算法模块。
2. 一致性算法模块把状态机命令写入服务器C的日志，同时发送日志复制请求给服务器A和服务器的一致性算法模块。服务器A和服务器B的一致性算法模块在接收到日志复制请求之后，分别在各自的服务器上写入日志，然后回复服务器C的一致性算法模块。
3. 服务器c的一致性算法模块在收到服务器A和B对日志复制请求的回复之后，让状态机执行来自客户端的命令。
   4.服务器c的状态机把命令执行结果返回给客户端3。

3.2 Raft日志复制

一个Raft集群包括若干服务器。服务器可以处于以下三种状态: leader、 follower 和candidate。只有leader处理来自客户端的请求。Follower不会 主动发起任何操作，只会被动的接收来自leader和candidate的请求。
在正常情况下，Raft集群中有一个leader, 其他的都是follower。Leader在接受到一个写命令之后，为这个命令生成一个日志条目，然后进行日志复制。

leader通过发送AppendEntries RPC把日志条目发送给follower,让follower把接收到的日志条目写入自己的日志文件。另外leader也会把日志条目写入自己的日志文件。日志复制保证Raft集群中所有的服务器的日志最终都处于同样的状态。

3.3 Raft选举算法

Raft使用心跳机制来触发leader选取。一个follower只要能收到来自leader或者candidate的有效RPC,就会一直处于follower状态。leader在每一 个election timeout向所有follower发送心跳消息来保持自己的leader状态。
如果follower在一个election timeout周期内没有收到心跳信息，就认为目前集群中没有leader。此follower
会对自己的currentTerm进行加一操作,并进入candidate状态，发起一轮投票。它会给自己投票并向其他所有的服务器发送RequestVote RPC（一轮只有一次），然后会- -直处于candidate状态， 直到下列三种情形之一发生:

1. 这个candidate赢得了选举。
2. 另外一台服务器成为了leader。
3. 一段时间之内没有服务器赢得选举。在这种情况下，candidate会再次发起选举。
   

3.4 日志匹配

3.5 如何保证一个新term的leader保存了所有提交的日志条目

数学上证明就是:两个大多数（超过1/2），必然会有交集

3.6 状态机命令的提交点

这里没怎么看懂！

参考

1. 《ZooKeeper实战与源码剖析》课程
2. https://www.cnblogs.com/Soy-technology/p/11391851.html
3. https://www.jianshu.com/p/2bceacd60b8a
4. 分布式算法领域 Paxos 浅谈

最后

以上就是缥缈小鸭子为你收集整理的zookeeper集群注意点一 Zookeeper二 Paxos三 Raft参考的全部内容，希望文章能够帮你解决zookeeper集群注意点一 Zookeeper二 Paxos三 Raft参考所遇到的程序开发问题。

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