聊一聊ZooKeeper的顺序一致性
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：7.26M时长：05:17
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ZooKeeper 作为分布式应用系统协调服务，在分布式系统中的应用非常广泛，在某些业务场景下甚至可以作为注册中心、分布式锁来使用。ZooKeeper 之所以能有如此广泛的应用，与它良好的数据一致性保障机制是分不开的。最近，奈学教育 CTO 孙玄联合陈东在公众号“架构之美 ”聊了聊 ZooKeeper 的顺序一致性，希望对你有所启发。
众所周知，ZooKeeper 专门设计了 Zab（Zookeeper Atomic Broadcast）协议作为其数据一致性协议。利用 Zab 协议的数据写入由 Leader 结点协调，使用两阶段提交的方式，达到数据的最终一致性。为什么是最终一致性呢？我们先了解下两阶段的过程，如图一所示：
数据写入过程如下：
第一阶段：每次的数据写入事件作为提案广播给所有 Follower 结点；可以写入的结点返回确认信息 ACK；
第二阶段：Leader 收到一半以上的 ACK 信息后确认写入可以生效，向所有结点广播 COMMIT 将提案生效。
根据写入过程的两阶段的描述，可以知道 ZooKeeper 保证的是最终一致性，即 Leader 向客户端返回写入成功后，可能有部分 Follower 还没有写入最新的数据，所以是最终一致性。
ZooKeeper 保证的最终一致性也叫顺序一致性，即每个结点的数据都是严格按事务的发起顺序生效的。
ZooKeeper 是如何保证事务顺序的呢？
这里需要了解下它的事务 ID，即 ZXID。ZooKeeper 通过比较各结点的 ZXID 和机器 ID 选出新的主结点。ZXID 由 Leader 节点生成，有新写入事件时，Leader 生成新 ZXID 并随提案一起广播，每个结点本地都保存了当前最近一次事务的 ZXID，ZXID 是递增的，所以谁的 ZXID 越大，就表示谁的数据是最新的。
ZXID 的生成规则如下图所示：
ZXID 由两部分组成：
任期：完成本次选举后，直到下次选举前，由同一 Leader 负责协调写入；
事务计数器：单调递增，每生效一次写入，计数器加一。
ZXID 的低 32 位是计数器，所以同一任期内，ZXID 是连续的，每个结点又都保存着自身最新生效的 ZXID，通过对比新提案的 ZXID 与自身最新 ZXID 是否相差“1”，来保证事务严格按照顺序生效的。
ZooKeeper 集群的写入是由 Leader 结点协调的，真实场景下写入会有一定的并发量，那 Zab 协议的两阶段提交是如何保证事务严格按顺序生效的呢？Leader 在收到半数以上 ACK 后会将提案生效并广播给所有 Follower 结点，Leader 为了保证提案按 ZXID 顺序生效，使用了一个 ConcurrentHashMap，记录所有未提交的提案，命名为 outstandingProposals，key 为 ZXID，Value 为提案的信息。对 outstandingProposals 的访问逻辑如下：
每发起一个提案，会将提案的 ZXID 和内容放到 outstandingProposals 中，作为待提交的提案；
收到 Follower 的 ACK 信息后，根据 ACK 中的 ZXID 从 outstandingProposals 中找到对应的提案，对 ACK 计数；
执行 tryToCommit 尝试将提案提交，判断流程是，先判断当前 ZXID 之前是否还有未提交提案，如果有，当前提案暂时不能提交；再判断提案是否收到半数以上 ACK，如果达到半数则可以提交；如果可以提交，将当前 ZXID 从 outstandingProposals 中清除并向 Followers 广播提交当前提案；
Leader 是如何判断当前 ZXID 之前是否还有未提交提案的呢？由于前提是保证顺序提交的，所以 Leader 只需判断 outstandingProposals 里，当前 ZXID 的前一个 ZXID 是否存在。代码如下：
所以 ZooKeeper 是通过两阶段提交保证数据的最终一致性，并且通过严格按照 ZXID 的顺序生效提案保证其顺序一致性的。
以上就是今天的内容，希望对你有所帮助。
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长期规划学习了，这个思路倒也不难，很多程序员都能想到并实现。不过具体实现时可能要考虑一些细节和异常情况归属地：北京
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