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1 Paxos算法

1.1 基本定義

算法中的參與者主要分為三個角色，同時每個參與者又可兼領多個角色:

⑴proposer 提出提案，提案信息包括提案編號和提議的value;

⑵acceptor 收到提案後可以接受(accept)提案;

⑶learner 只能"學習"被批準的提案;

算法保重一致性的基本語義:

⑴決議(value)只有在被proposers提出後才能被批準(未經批準的決議稱為"提案(proposal)");

⑵在一次Paxos算法的執行實例中，只批準(chosen)一個value;

⑶learners只能獲得被批準(chosen)的value;

有上面的三個語義可演化為四個約束:

⑴P1:一個acceptor必須接受(accept)第一次收到的提案;

⑵P2a:一旦一個具有value v的提案被批準(chosen)，那麽之後任何acceptor 再次接受(accept)的提案必須具有value v;

⑶P2b:一旦一個具有value v的提案被批準(chosen)，那麽以後任何 proposer 提出的提案必須具有value v;

⑷P2c:如果一個編號為n的提案具有value v，那麽存在一個多數派，要麽他們中所有人都沒有接受(accept)編號小於n的任何提案，要麽他們已經接受(accpet)的所有編號小於n的提案中編號最大的那個提案具有value v;

1.2 基本算法(basic paxos)

算法(決議的提出與批準)主要分為兩個階段:

1. prepare階段：

(1). 當Porposer希望提出方案V1，首先發出prepare請求至大多數Acceptor。Prepare請求內容為序列號<SN1>;

(2). 當Acceptor接收到prepare請求<SN1>時，檢查自身上次回復過的prepare請求<SN2>

a). 如果SN2>SN1，則忽略此請求，直接結束本次批準過程;

b). 否則檢查上次批準的accept請求<SNx，Vx>，並且回復<SNx，Vx>；如果之前沒有進行過批準，則簡單回復<OK>;

2. accept批準階段：

(1a). 經過一段時間，收到一些Acceptor回復，回復可分為以下幾種:

a). 回復數量滿足多數派，並且所有的回復都是<OK>，則Porposer發出accept請求，請求內容為議案<SN1，V1>;

b). 回復數量滿足多數派，但有的回復為：<SN2，V2>，<SN3，V3>……則Porposer找到所有回復中超過半數的那個，假設為<SNx，Vx>，則發出accept請求，請求內容為議案<SN1，Vx>;

c). 回復數量不滿足多數派，Proposer嘗試增加序列號為SN1+，轉1繼續執行;

(1b). 經過一段時間，收到一些Acceptor回復，回復可分為以下幾種:

a). 回復數量滿足多數派，則確認V1被接受;

b). 回復數量不滿足多數派，V1未被接受，Proposer增加序列號為SN1+，轉1繼續執行;

(2). 在不違背自己向其他proposer的承諾的前提下，acceptor收到accept 請求後即接受並回復這個請求。

1.3 算法優化(fast paxos)

Paxos算法在出現競爭的情況下，其收斂速度很慢，甚至可能出現活鎖的情況，例如當有三個及三個以上的proposer在發送prepare請求後，很難有一個proposer收到半數以上的回復而不斷地執行第一階段的協議。因此，為了避免競爭，加快收斂的速度，在算法中引入了一個Leader這個角色，在正常情況下同時應該最多只能有一個參與者扮演Leader角色，而其它的參與者則扮演Acceptor的角色，同時所有的人又都扮演Learner的角色。

在這種優化算法中，只有Leader可以提出議案，從而避免了競爭使得算法能夠快速地收斂而趨於一致，此時的paxos算法在本質上就退變為兩階段提交協議。但在異常情況下，系統可能會出現多Leader的情況，但這並不會破壞算法對一致性的保證，此時多個Leader都可以提出自己的提案，優化的算法就退化成了原始的paxos算法。

一個Leader的工作流程主要有分為三個階段：

(1).學習階段 向其它的參與者學習自己不知道的數據(決議);

(2).同步階段 讓絕大多數參與者保持數據(決議)的一致性;

(3).服務階段 為客戶端服務，提議案;

1.3.1 學習階段

當一個參與者成為了Leader之後，它應該需要知道絕大多數的paxos實例，因此就會馬上啟動一個主動學習的過程。假設當前的新Leader早就知道了1-134、138和139的paxos實例，那麽它會執行135-137和大於139的paxos實例的第一階段。如果只檢測到135和140的paxos實例有確定的值，那它最後就會知道1-135以及138-140的paxos實例。

1.3.2 同步階段

此時的Leader已經知道了1-135、138-140的paxos實例，那麽它就會重新執行1-135的paxos實例，以保證絕大多數參與者在1-135的paxos實例上是保持一致的。至於139-140的paxos實例，它並不馬上執行138-140的paxos實例，而是等到在服務階段填充了136、137的paxos實例之後再執行。這裏之所以要填充間隔，是為了避免以後的Leader總是要學習這些間隔中的paxos實例，而這些paxos實例又沒有對應的確定值。

1.3.4 服務階段

Leader將用戶的請求轉化為對應的paxos實例，當然，它可以並發的執行多個paxos實例，當這個Leader出現異常之後，就很有可能造成paxos實例出現間斷。

1.3.5 問題

(1).Leader的選舉原則

(2).Acceptor如何感知當前Leader的失敗，客戶如何知道當前的Leader

(3).當出現多Leader之後，如何kill掉多余的Leader

(4).如何動態的擴展Acceptor

2. Zookeeper

2.1 整體架構

在Zookeeper集群中，主要分為三者角色，而每一個節點同時只能扮演一種角色，這三種角色分別是：

(1). Leader 接受所有Follower的提案請求並統一協調發起提案的投票，負責與所有的Follower進行內部的數據交換(同步);

(2). Follower 直接為客戶端服務並參與提案的投票，同時與Leader進行數據交換(同步);

(3). Observer 直接為客戶端服務但並不參與提案的投票，同時也與Leader進行數據交換(同步);

2.2 QuorumPeer的基本設計

Zookeeper對於每個節點QuorumPeer的設計相當的靈活，QuorumPeer主要包括四個組件：客戶端請求接收器(ServerCnxnFactory)、數據引擎(ZKDatabase)、選舉器(Election)、核心功能組件(Leader/Follower/Observer)。其中：

(1). ServerCnxnFactory負責維護與客戶端的連接(接收客戶端的請求並發送相應的響應);

(2). ZKDatabase負責存儲/加載/查找數據(基於目錄樹結構的KV+操作日誌+客戶端Session);

(3). Election負責選舉集群的一個Leader節點;

(4). Leader/Follower/Observer一個QuorumPeer節點應該完成的核心職責;

2.3 QuorumPeer工作流程

2.3.1 Leader職責

Follower確認: 等待所有的Follower連接註冊，若在規定的時間內收到合法的Follower註冊數量，則確認成功；否則，確認失敗。

2.3.2 Follower職責

2.4 選舉算法

2.4.1 LeaderElection選舉算法

選舉線程由當前Server發起選舉的線程擔任，他主要的功能對投票結果進行統計，並選出推薦的Server。選舉線程首先向所有Server發起一次詢問(包括自己)，被詢問方，根據自己當前的狀態作相應的回復，選舉線程收到回復後，驗證是否是自己發起的詢問(驗證xid 是否一致)，然後獲取對方的id(myid)，並存儲到當前詢問對象列表中，最後獲取對方提議 的

leader 相關信息(id,zxid)，並將這些 信息存儲到當次選舉的投票記錄表中，當向所有Serve r

都詢問完以後，對統計結果進行篩選並進行統計，計算出當次詢問後獲勝的是哪一個Server，並將當前zxid最大的Server 設置為當前Server要推薦的Server(有可能是自己，也有可以是其它的Server，根據投票結果而定，但是每一個Server在第一次投票時都會投自己)，如果此時獲勝的Server獲得n/2 + 1的Server票數，設置當前推薦的leader為獲勝的Server。根據獲勝的Server相關信息設置自己的狀態。每一個Server都重復以上流程直到選舉出Leader。

初始化選票(第一張選票): 每個quorum節點一開始都投給自己;

收集選票: 使用UDP協議盡量收集所有quorum節點當前的選票(單線程/同步方式)，超時設置200ms;

統計選票: 1).每個quorum節點的票數;

2).為自己產生一張新選票(zxid、myid均最大);

選舉成功: 某一個quorum節點的票數超過半數;

更新選票: 在本輪選舉失敗的情況下，當前quorum節點會從收集的選票中選取合適的選票(zxid、myid均最大)作為自己下一輪選舉的投票;

異常問題的處理

1). 選舉過程中，Server的加入

當一個Server啟動時它都會發起一次選舉，此時由選舉線程發起相關流程，那麽每個 Serve r都會獲得當前zxi d最大的哪個Serve r是誰，如果當次最大的Serve r沒有獲得n/2+1 個票數，那麽下一次投票時，他將向zxid最大的Server投票，重復以上流程，最後一定能選舉出一個Leader。

2). 選舉過程中，Server的退出

只要保證n/2+1個Server存活就沒有任何問題，如果少於n/2+1個Server 存活就沒辦法選出Leader。

3). 選舉過程中，Leader死亡

當選舉出Leader以後，此時每個Server應該是什麽狀態(FLLOWING)都已經確定，此時由於Leader已經死亡我們就不管它，其它的Fllower按正常的流程繼續下去，當完成這個流程以後，所有的Fllower都會向Leader發送Ping消息，如果無法ping通，就改變自己的狀為(FLLOWING ==> LOOKING)，發起新的一輪選舉。

4). 選舉完成以後，Leader死亡

處理過程同上。

5). 雙主問題

Leader的選舉是保證只產生一個公認的Leader的，而且Follower重新選舉與舊Leader恢復並退出基本上是同時發生的，當Follower無法ping同Leader是就認為Leader已經出問題開始重新選舉，Leader收到Follower的ping沒有達到半數以上則要退出Leader重新選舉。

2.4.2 FastLeaderElection選舉算法

FastLeaderElection是標準的fast paxos的實現，它首先向所有Server提議自己要成為leader，當其它Server收到提議以後，解決 epoch 和 zxid 的沖突，並接受對方的提議，然後向對方發送接受提議完成的消息。

FastLeaderElection算法通過異步的通信方式來收集其它節點的選票，同時在分析選票時又根據投票者的當前狀態來作不同的處理，以加快Leader的選舉進程。

每個Server都一個接收線程池和一個發送線程池, 在沒有發起選舉時，這兩個線程池處於阻塞狀態，直到有消息到來時才解除阻塞並處理消息，同時每個Serve r都有一個選舉線程(可以發起選舉的線程擔任)。

1). 主動發起選舉端(選舉線程)的處理

首先自己的 logicalclock加1，然後生成notification消息，並將消息放入發送隊列中， 系統中配置有幾個Server就生成幾條消息，保證每個Server都能收到此消息，如果當前Server 的狀態是LOOKING就一直循環檢查接收隊列是否有消息，如果有消息，根據消息中對方的狀態進行相應的處理。

2).主動發送消息端(發送線程池)的處理

將要發送的消息由Notification消息轉換成ToSend消息，然後發送對方，並等待對方的回復。

3). 被動接收消息端(接收線程池)的處理

將收到的消息轉換成Notification消息放入接收隊列中，如果對方Server的epoch小於logicalclock則向其發送一個消息(讓其更新epoch)；如果對方Server處於Looking狀態，自己則處於Following或Leading狀態，則也發送一個消息(當前Leader已產生，讓其盡快收斂)。

2.4.3 AuthFastLeaderElection選舉算法

AuthFastLeaderElection算法同FastLeaderElection算法基本一致，只是在消息中加入了認證信息，該算法在最新的Zookeeper中也建議棄用。

2.5 Zookeeper的API

2.6 Zookeeper中的請求處理流程

2.6.1 Follower節點處理用戶的讀寫請求

2.6.2 Leader節點處理寫請求

值得註意的是， Follower/Leader上的讀操作時並行的，讀寫操作是串行的，當CommitRequestProcessor處理一個寫請求時，會阻塞之後所有的讀寫請求。

通信不可靠: 消息延遲、消息重復傳遞、消息丟失

Paxos算法與Zookeeper分析