ZAB协议

ZAB协议是专门为zookeeper实现分布式协调功能而设计。zookeeper主要是根据ZAB协议是实现分布式系统数据一致性。
zookeeper根据ZAB协议建立了主备模型完成zookeeper集群中数据的同步。这里所说的主备系统架构模型是指，在zookeeper集群中，只有一台leader负责处理外部客户端的事物请求(或写操作)，然后leader服务器将客户端的写操作数据同步到所有的follower节点中。
ZAB的协议核心是在整个zookeeper集群中只有一个节点即Leader将客户端的写操作转化为事物(或提议proposal)。Leader节点再数据写完之后，将向所有的follower节点发送数据广播请求(或数据复制)，等待所有的follower节点反馈。在ZAB协议中，只要超过半数follower节点反馈OK，Leader节点就会向所有的follower服务器发送commit消息。即将leader节点上的数据同步到follower节点之上。
ZAB协议中主要有两种模式，第一是消息广播模式；第二是崩溃恢复模式

消息广播模式

在zookeeper集群中数据副本的传递策略就是采用消息广播模式。zookeeper中数据副本的同步方式与二阶段提交相似但是却又不同。二阶段提交的要求协调者必须等到所有的参与者全部反馈ACK确认消息后，再发送commit消息。要求所有的参与者要么全部成功要么全部失败。二阶段提交会产生严重阻塞问题。
ZAB协议中Leader等待follower的ACK反馈是指”只要半数以上的follower成功反馈即可，不需要收到全部follower反馈”
图中展示了消息广播的具体流程图
zookeeper中消息广播的具体步骤如下：
4.1. 客户端发起一个写操作请求
4.2. Leader服务器将客户端的request请求转化为事物proposql提案，同时为每个proposal分配一个全局唯一的ID，即ZXID。
4.3. leader服务器与每个follower之间都有一个队列，leader将消息发送到该队列
4.4. follower机器从队列中取出消息处理完(写入本地事物日志中)毕后，向leader服务器发送ACK确认。
4.5. leader服务器收到半数以上的follower的ACK后，即认为可以发送commit
4.6. leader向所有的follower服务器发送commit消息。
zookeeper采用ZAB协议的核心就是只要有一台服务器提交了proposal，就要确保所有的服务器最终都能正确提交proposal。这也是CAP/BASE最终实现一致性的一个体现。
leader服务器与每个follower之间都有一个单独的队列进行收发消息，使用队列消息可以做到异步解耦。leader和follower之间只要往队列中发送了消息即可。如果使用同步方式容易引起阻塞。性能上要下降很多。

崩溃恢复

zookeeper集群中为保证任何所有进程能够有序的顺序执行，只能是leader服务器接受写请求，即使是follower服务器接受到客户端的请求，也会转发到leader服务器进行处理。
如果leader服务器发生崩溃，则zab协议要求zookeeper集群进行崩溃恢复和leader服务器选举。
ZAB协议崩溃恢复要求满足如下2个要求：
3.1. 确保已经被leader提交的proposal必须最终被所有的follower服务器提交。
3.2. 确保丢弃已经被leader出的但是没有被提交的proposal。
根据上述要求，新选举出来的leader不能包含未提交的proposal，即新选举的leader必须都是已经提交了的proposal的follower服务器节点。同时，新选举的leader节点中含有最高的ZXID。这样做的好处就是可以避免了leader服务器检查proposal的提交和丢弃工作。
leader服务器发生崩溃时分为如下场景：
5.1. leader在提出proposal时未提交之前崩溃，则经过崩溃恢复之后，新选举的leader一定不能是刚才的leader。因为这个leader存在未提交的proposal。
5.2 leader在发送commit消息之后，崩溃。即消息已经发送到队列中。经过崩溃恢复之后，参与选举的follower服务器(刚才崩溃的leader有可能已经恢复运行，也属于follower节点范畴)中有的节点已经是消费了队列中所有的commit消息。即该follower节点将会被选举为最新的leader。剩下动作就是数据同步过程。

数据同步

在zookeeper集群中新的leader选举成功之后，leader会将自身的提交的最大proposal的事物ZXID发送给其他的follower节点。follower节点会根据leader的消息进行回退或者是数据同步操作。最终目的要保证集群中所有节点的数据副本保持一致。
数据同步完之后，zookeeper集群如何保证新选举的leader分配的ZXID是全局唯一呢？这个就要从ZXID的设计谈起。
2.1 ZXID是一个长度64位的数字，其中低32位是按照数字递增，即每次客户端发起一个proposal,低32位的数字简单加1。高32位是leader周期的epoch编号，至于这个编号如何产生(我也没有搞明白)，每当选举出一个新的leader时，新的leader就从本地事物日志中取出ZXID,然后解析出高32位的epoch编号，进行加1，再将低32位的全部设置为0。这样就保证了每次新选举的leader后，保证了ZXID的唯一性而且是保证递增的。

ZAB协议原理

ZAB协议要求每个leader都要经历三个阶段，即发现，同步，广播。
发现：即要求zookeeper集群必须选择出一个leader进程，同时leader会维护一个follower可用列表。将来客户端可以这follower中的节点进行通信。
同步：leader要负责将本身的数据与follower完成同步，做到多副本存储。这样也是体现了CAP中高可用和分区容错。follower将队列中未处理完的请求消费完成后，写入本地事物日志中。
广播：leader可以接受客户端新的proposal请求，将新的proposal请求广播给所有的follower。

Zookeeper设计目标

zookeeper作为当今最流行的分布式系统应用协调框架，采用zab协议的最大目标就是建立一个高可用可扩展的分布式数据主备系统。即在任何时刻只要leader发生宕机，都能保证分布式系统数据的可靠性和最终一致性。
深刻理解ZAB协议，才能更好的理解zookeeper对于分布式系统建设的重要性。以及为什么采用zookeeper就能保证分布式系统中数据最终一致性，服务的高可用性。

Zab与Paxos
Zab的作者认为Zab与paxos并不相同，只所以没有采用Paxos是因为Paxos保证不了全序顺序：
Because multiple leaders can propose a value for a given instance two problems arise.
First, proposals can conflict. Paxos uses ballots to detect and resolve conflicting proposals.
Second, it is not enough to know that a given instance number has been committed, processes must also be able to fi gure out which value has been committed.
Paxos算法的确是不关心请求之间的逻辑顺序，而只考虑数据之间的全序，但很少有人直接使用paxos算法，都会经过一定的简化、优化。

Paxos算法优化
Paxos算法在出现竞争的情况下，其收敛速度很慢，甚至可能出现活锁的情况，例如当有三个及三个以上的proposer在发送prepare请求后，很难有一个proposer收到半数以上的回复而不断地执行第一阶段的协议。因此，为了避免竞争，加快收敛的速度，在算法中引入了一个Leader这个角色，在正常情况下同时应该最多只能有一个参与者扮演Leader角色，而其它的参与者则扮演Acceptor的角色。
在这种优化算法中，只有Leader可以提出议案，从而避免了竞争使得算法能够快速地收敛而趋于一致；而为了保证Leader的健壮性，又引入了Leader选举，再考虑到同步的阶段，渐渐的你会发现对Paxos算法的简化和优化已经和上面介绍的ZAB协议很相似了。

总结
Google的粗粒度锁服务Chubby的设计开发者Burrows曾经说过：“所有一致性协议本质上要么是Paxos要么是其变体”。这句话还是有一定道理的，ZAB本质上就是Paxos的一种简化形式。

ZAB与FastLeaderElection选主算法流程详解

这篇主要分析leader的选主机制，zookeeper提供了三种方式：

LeaderElection
AuthFastLeaderElection
FastLeaderElection

默认的算法是FastLeaderElection，所以这篇主要分析它的选举机制。

选择机制中的概念

服务器ID

比如有三台服务器，编号分别是1,2,3。

编号越大在选择算法中的权重越大。

数据ID

服务器中存放的最大数据ID.

值越大说明数据越新，在选举算法中数据越新权重越大。

逻辑时钟

或者叫投票的次数，同一轮投票过程中的逻辑时钟值是相同的。每投完一次票这个数据就会增加，然后与接收到的其它服务器返回的投票信息中的数值相比，根据不同的值做出不同的判断。

选举状态

LOOKING，竞选状态。
FOLLOWING，随从状态，同步leader状态，参与投票。
OBSERVING，观察状态,同步leader状态，不参与投票。
LEADING，领导者状态。

选举消息内容

在投票完成后，需要将投票信息发送给集群中的所有服务器，它包含如下内容。

服务器ID
数据ID
逻辑时钟
选举状态

选举流程图

因为每个服务器都是独立的，在启动时均从初始状态开始参与选举，下面是简易流程图。

下面详细解释一下这个流程：

首先给出几个名词定义：

（1）Serverid：在配置server时，给定的服务器的标示id。

（2）Zxid:服务器在运行时产生的数据id，zxid越大，表示数据越新。

（3）Epoch：选举的轮数，即逻辑时钟。随着选举的轮数++

（4）Server状态：LOOKING,FOLLOWING,OBSERVING,LEADING

步骤：

一、 Server刚启动（宕机恢复或者刚启动）准备加入集群，此时读取自身的zxid等信息。

二、所有Server加入集群时都会推荐自己为leader，然后将（leader id 、 zixd 、 epoch）作为广播信息，广播到集群中所有的服务器(Server)。然后等待集群中的服务器返回信息。

三、收到集群中其他服务器返回的信息，此时要分为两类：该服务器处于looking状态，或者其他状态。

（1）服务器处于looking状态

首先判断逻辑时钟 Epoch:

a) 如果接收到Epoch大于自己目前的逻辑时钟（说明自己所保存的逻辑时钟落伍了）。更新本机逻辑时钟Epoch，同时 Clear其他服务发送来的选举数据（这些数据已经OUT了）。然后判断是否需要更新当前自己的选举情况（一开始选择的leader id 是自己）

判断规则rules judging：保存的zxid最大值和leader Serverid来进行判断的。先看数据zxid,数据zxid大者胜出;其次再判断leaderServerid, leader Serverid大者胜出；然后再将自身最新的选举结果(也就是上面提到的三种数据（leader Serverid，Zxid，Epoch）广播给其他server)

b) 如果接收到的Epoch小于目前的逻辑时钟。说明对方处于一个比较OUT的选举轮数，这时只需要将自己的（leader Serverid，Zxid，Epoch）发送给他即可。

c) 如果接收到的Epoch等于目前的逻辑时钟。再根据a)中的判断规则，将自身的最新选举结果广播给其他 server。

同时Server还要处理2种情况：

a) 如果Server接收到了其他所有服务器的选举信息，那么则根据这些选举信息确定自己的状态（Following,Leading），结束Looking，退出选举。

b) 即使没有收到所有服务器的选举信息，也可以判断一下根据以上过程之后最新的选举leader是不是得到了超过半数以上服务器的支持，如果是则尝试接受最新数据，倘若没有最新的数据到来，说明大家都已经默认了这个结果,同样也设置角色退出选举过程。

（2）服务器处于其他状态（Following, Leading）

a) 如果逻辑时钟Epoch相同,将该数据保存到recvset,如果所接收服务器宣称自己是leader,那么将判断是不是有半数以上的服务器选举它,如果是则设置选举状态退出选举过程

b) 否则这是一条与当前逻辑时钟不符合的消息，那么说明在另一个选举过程中已经有了选举结果，于是将该选举结果加入到outofelection集合中，再根据outofelection来判断是否可以结束选举,如果可以也是保存逻辑时钟，设置选举状态，退出选举过程。

以上就是FAST选举过程。

Zookeeper具体的启动日志如下图所示：

以上就是我自己配置的Zookeeper选主日志，从一开始LOOKING,然后new election, my id = 1, proposedzxid=0x0 也就是选自己为Leader,之后广播选举并重复之前Fast选主算法，最终确定Leader。

源码分析

QuorumPeer

主要看这个类，只有LOOKING状态才会去执行选举算法。每个服务器在启动时都会选择自己做为领导，然后将投票信息发送出去，循环一直到选举出领导为止。

public void run() {
        //.......

        try {
            while (running) {
                switch (getPeerState()) {
                case LOOKING:
                    if (Boolean.getBoolean("readonlymode.enabled")) {
                        //...
                        try {
                           //投票给自己...
                            setCurrentVote(makeLEStrategy().lookForLeader());
                        } catch (Exception e) {
                            //...
                        } finally {
                            //...
                        }
                    } else {
                        try {
                           //...
                            setCurrentVote(makeLEStrategy().lookForLeader());
                        } catch (Exception e) {
                            //...
                        }                        
                    }
                    break;
                case OBSERVING:
                    //...
                    break;
                case FOLLOWING:
                    //...
                    break;
                case LEADING:
                    //...
                    break;
                }
                
            }
        } finally {
            //...
        }
    }

FastLeaderElection

它是zookeeper默认提供的选举算法，核心方法如下：具体的可以与本文上面的流程图对照。

public Vote lookForLeader() throws InterruptedException {
        //...
        try {
            HashMap<Long, Vote> recvset = new HashMap<Long, Vote>();

            HashMap<Long, Vote> outofelection = new HashMap<Long, Vote>();

            int notTimeout = finalizeWait;

            synchronized(this){
                //给自己投票
                logicalclock.incrementAndGet();
                updateProposal(getInitId(), getInitLastLoggedZxid(), getPeerEpoch());
            }

            //将投票信息发送给集群中的每个服务器
            sendNotifications();

            //循环，如果是竞选状态一直到选举出结果

            while ((self.getPeerState() == ServerState.LOOKING) &&
                    (!stop)){
            
                Notification n = recvqueue.poll(notTimeout,
                        TimeUnit.MILLISECONDS);

                //没有收到投票信息
                if(n == null){
                    if(manager.haveDelivered()){
                        sendNotifications();
                    } else {
                        manager.connectAll();
                    }

                    //...
                } 
                //收到投票信息
                else if (self.getCurrentAndNextConfigVoters().contains(n.sid)) {
                    
                    switch (n.state) {
                    case LOOKING:
                       
                        // 判断投票是否过时，如果过时就清除之前已经接收到的信息                      
                        if (n.electionEpoch > logicalclock.get()) {
                            logicalclock.set(n.electionEpoch);
                            recvset.clear();
                            //更新投票信息
                            if(totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch,
                                    getInitId(), getInitLastLoggedZxid(), getPeerEpoch())) {
                                updateProposal(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch);
                            } else {
                                updateProposal(getInitId(),
                                        getInitLastLoggedZxid(),
                                        getPeerEpoch());
                            }
                            //发送投票信息
                            sendNotifications();
                        } else if (n.electionEpoch < logicalclock.get()) {
                            //忽略
                            break;
                        } else if (totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch,
                                proposedLeader, proposedZxid, proposedEpoch)) {
                            //更新投票信息
                            updateProposal(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch);
                            sendNotifications();
                        }                     

                        recvset.put(n.sid, new Vote(n.leader, n.zxid, n.electionEpoch, n.peerEpoch));
                        //判断是否投票结束
                        if (termPredicate(recvset,
                                new Vote(proposedLeader, proposedZxid,
                                        logicalclock.get(), proposedEpoch))) {

                            // Verify if there is any change in the proposed leader
                            while((n = recvqueue.poll(finalizeWait,
                                    TimeUnit.MILLISECONDS)) != null){
                                if(totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch,
                                        proposedLeader, proposedZxid, proposedEpoch)){
                                    recvqueue.put(n);
                                    break;
                                }
                            }

                          
                            if (n == null) {
                                self.setPeerState((proposedLeader == self.getId()) ?
                                        ServerState.LEADING: learningState());

                                Vote endVote = new Vote(proposedLeader,
                                        proposedZxid, proposedEpoch);
                                leaveInstance(endVote);
                                return endVote;
                            }
                        }
                        break;
                    case OBSERVING:
                        //忽略
                        break;
                    case FOLLOWING:
                    case LEADING:
                        //如果是同一轮投票
                        if(n.electionEpoch == logicalclock.get()){
                            recvset.put(n.sid, new Vote(n.leader, n.zxid, n.electionEpoch, n.peerEpoch));
                            //判断是否投票结束
                            if(termPredicate(recvset, new Vote(n.leader,
                                            n.zxid, n.electionEpoch, n.peerEpoch, n.state))
                                            && checkLeader(outofelection, n.leader, n.electionEpoch)) {
                                self.setPeerState((n.leader == self.getId()) ?
                                        ServerState.LEADING: learningState());

                                Vote endVote = new Vote(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch);
                                leaveInstance(endVote);
                                return endVote;
                            }
                        }

                        //记录投票已经完成
                        outofelection.put(n.sid, new Vote(n.leader, 
                                IGNOREVALUE, IGNOREVALUE, n.peerEpoch, n.state));
                        if (termPredicate(outofelection, new Vote(n.leader,
                                IGNOREVALUE, IGNOREVALUE, n.peerEpoch, n.state))
                                && checkLeader(outofelection, n.leader, IGNOREVALUE)) {
                            synchronized(this){
                                logicalclock.set(n.electionEpoch);
                                self.setPeerState((n.leader == self.getId()) ?
                                        ServerState.LEADING: learningState());
                            }
                            Vote endVote = new Vote(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch);
                            leaveInstance(endVote);
                            return endVote;
                        }
                        break;
                    default:
                        //忽略
                        break;
                    }
                } else {
                    LOG.warn("Ignoring notification from non-cluster member " + n.sid);
                }
            }
            return null;
        } finally {
            //...
        }
    }

判断是否已经胜出

默认是采用投票数大于半数则胜出的逻辑。

选举流程简述

目前有5台服务器，每台服务器均没有数据，它们的编号分别是1,2,3,4,5,按编号依次启动，它们的选择举过程如下：

服务器1启动，给自己投票，然后发投票信息，由于其它机器还没有启动所以它收不到反馈信息，服务器1的状态一直属于Looking。
服务器2启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器1交换结果，由于服务器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依然是LOOKING。
服务器3启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器1,2交换信息，由于服务器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。
服务器4启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器1,2,3交换信息，尽管服务器4的编号大，但之前服务器3已经胜出，所以服务器4只能成为小弟。
服务器5启动，后面的逻辑同服务器4成为小弟。

几种领导选举场景

集群启动领导选举

初始投票给自己
集群刚启动时，所有服务器的logicClock都为1，zxid都为0。

各服务器初始化后，都投票给自己，并将自己的一票存入自己的票箱，如下图所示。

在上图中，(1, 1, 0)第一位数代表投出该选票的服务器的logicClock，第二位数代表被推荐的服务器的myid，第三位代表被推荐的服务器的最大的zxid。由于该步骤中所有选票都投给自己，所以第二位的myid即是自己的myid，第三位的zxid即是自己的zxid。

此时各自的票箱中只有自己投给自己的一票。

更新选票
服务器收到外部投票后，进行选票PK，相应更新自己的选票并广播出去，并将合适的选票存入自己的票箱，如下图所示。

服务器1收到服务器2的选票（1, 2, 0）和服务器3的选票（1, 3, 0）后，由于所有的logicClock都相等，所有的zxid都相等，因此根据myid判断应该将自己的选票按照服务器3的选票更新为（1, 3, 0），并将自己的票箱全部清空，再将服务器3的选票与自己的选票存入自己的票箱，接着将自己更新后的选票广播出去。此时服务器1票箱内的选票为(1, 3)，(3, 3)。

同理，服务器2收到服务器3的选票后也将自己的选票更新为（1, 3, 0）并存入票箱然后广播。此时服务器2票箱内的选票为(2, 3)，(3, ,3)。

服务器3根据上述规则，无须更新选票，自身的票箱内选票仍为（3, 3）。

服务器1与服务器2更新后的选票广播出去后，由于三个服务器最新选票都相同，最后三者的票箱内都包含三张投给服务器3的选票。

根据选票确定角色
根据上述选票，三个服务器一致认为此时服务器3应该是Leader。因此服务器1和2都进入FOLLOWING状态，而服务器3进入LEADING状态。之后Leader发起并维护与Follower间的心跳。

Follower重启

Follower重启投票给自己
Follower重启，或者发生网络分区后找不到Leader，会进入LOOKING状态并发起新的一轮投票。

发现已有Leader后成为Follower
服务器3收到服务器1的投票后，将自己的状态LEADING以及选票返回给服务器1。服务器2收到服务器1的投票后，将自己的状态FOLLOWING及选票返回给服务器1。此时服务器1知道服务器3是Leader，并且通过服务器2与服务器3的选票可以确定服务器3确实得到了超过半数的选票。因此服务器1进入FOLLOWING状态。

Leader重启

Follower发起新投票
Leader（服务器3）宕机后，Follower（服务器1和2）发现Leader不工作了，因此进入LOOKING状态并发起新的一轮投票，并且都将票投给自己。

广播更新选票
服务器1和2根据外部投票确定是否要更新自身的选票。这里有两种情况

服务器1和2的zxid相同。例如在服务器3宕机前服务器1与2完全与之同步。此时选票的更新主要取决于myid的大小
服务器1和2的zxid不同。在旧Leader宕机之前，其所主导的写操作，只需过半服务器确认即可，而不需所有服务器确认。换句话说，服务器1和2可能一个与旧Leader同步（即zxid与之相同）另一个不同步（即zxid比之小）。此时选票的更新主要取决于谁的zxid较大

在上图中，服务器1的zxid为11，而服务器2的zxid为10，因此服务器2将自身选票更新为（3, 1, 11），如下图所示。

选出新Leader
经过上一步选票更新后，服务器1与服务器2均将选票投给服务器1，因此服务器2成为Follower，而服务器1成为新的Leader并维护与服务器2的心跳。

旧Leader恢复后发起选举
旧的Leader恢复后，进入LOOKING状态并发起新一轮领导选举，并将选票投给自己。此时服务器1会将自己的LEADING状态及选票（3, 1, 11）返回给服务器3，而服务器2将自己的FOLLOWING状态及选票（3, 1, 11）返回给服务器3。如下图所示。

旧Leader成为Follower
服务器3了解到Leader为服务器1，且根据选票了解到服务器1确实得到过半服务器的选票，因此自己进入FOLLOWING状态。

一致性保证

ZAB协议保证了在Leader选举的过程中，已经被Commit的数据不会丢失，未被Commit的数据对客户端不可见。

Commit过的数据不丢失

Failover前状态
为更好演示Leader Failover过程，本例中共使用5个Zookeeper服务器。A作为Leader，共收到P1、P2、P3三条消息，并且Commit了1和2，且总体顺序为P1、P2、C1、P3、C2。根据顺序性原则，其它Follower收到的消息的顺序肯定与之相同。其中B与A完全同步，C收到P1、P2、C1，D收到P1、P2，E收到P1，如下图所示。

这里要注意

由于A没有C3，意味着收到P3的服务器的总个数不会超过一半，也即包含A在内最多只有两台服务器收到P3。在这里A和B收到P3，其它服务器均未收到P3
由于A已写入C1、C2，说明它已经Commit了P1、P2，因此整个集群有超过一半的服务器，即最少三个服务器收到P1、P2。在这里所有服务器都收到了P1，除E外其它服务器也都收到了P2

选出新Leader
旧Leader也即A宕机后，其它服务器根据上述FastLeaderElection算法选出B作为新的Leader。C、D和E成为Follower且以B为Leader后，会主动将自己最大的zxid发送给B，B会将Follower的zxid与自身zxid间的所有被Commit过的消息同步给Follower，如下图所示。

在上图中

P1和P2都被A Commit，因此B会通过同步保证P1、P2、C1与C2都存在于C、D和E中
P3由于未被A Commit，同时幸存的所有服务器中P3未存在于大多数据服务器中，因此它不会被同步到其它Follower

通知Follower可对外服务
同步完数据后，B会向D、C和E发送NEWLEADER命令并等待大多数服务器的ACK（下图中D和E已返回ACK，加上B自身，已经占集群的大多数），然后向所有服务器广播UPTODATE命令。收到该命令后的服务器即可对外提供服务。

未Commit过的消息对客户端不可见

在上例中，P3未被A Commit过，同时因为没有过半的服务器收到P3，因此B也未Commit P3（如果有过半服务器收到P3，即使A未Commit P3，B会主动Commit P3，即C3），所以它不会将P3广播出去。

具体做法是，B在成为Leader后，先判断自身未Commit的消息（本例中即P3）是否存在于大多数服务器中从而决定是否要将其Commit。然后B可得出自身所包含的被Commit过的消息中的最小zxid（记为min_zxid）与最大zxid（记为max_zxid）。C、D和E向B发送自身Commit过的最大消息zxid（记为max_zxid）以及未被Commit过的所有消息（记为zxid_set）。B根据这些信息作出如下操作

如果Follower的max_zxid与Leader的max_zxid相等，说明该Follower与Leader完全同步，无须同步任何数据
如果Follower的max_zxid在Leader的(min_zxid，max_zxid)范围内，Leader会通过TRUNC命令通知Follower将其zxid_set中大于Follower的max_zxid（如果有）的所有消息全部删除

上述操作保证了未被Commit过的消息不会被Commit从而对外不可见。

上述例子中Follower上并不存在未被Commit的消息。但可考虑这种情况，如果将上述例子中的服务器数量从五增加到七，服务器F包含P1、P2、C1、P3，服务器G包含P1、P2。此时服务器F、A和B都包含P3，但是因为票数未过半，因此B作为Leader不会Commit P3，而会通过TRUNC命令通知F删除P3。如下图所示。

总结

由于使用主从复制模式，所有的写操作都要由Leader主导完成，而读操作可通过任意节点完成，因此Zookeeper读性能远好于写性能，更适合读多写少的场景
虽然使用主从复制模式，同一时间只有一个Leader，但是Failover机制保证了集群不存在单点失败（SPOF）的问题
ZAB协议保证了Failover过程中的数据一致性
服务器收到数据后先写本地文件再进行处理，保证了数据的持久性

微信公众号【黄小斜】大厂程序员，互联网行业新知，终身学习践行者。关注后回复「Java」、「Python」、「C++」、「大数据」、「机器学习」、「算法」、「AI」、「Android」、「前端」、「iOS」、「考研」、「BAT」、「校招」、「笔试」、「面试」、「面经」、「计算机基础」、「LeetCode」等关键字可以获取对应的免费学习资料。

搞懂分布式技术4：ZAB协议概述与选主流程详解