一、算法基础

思考：Zookeeper 是如何保证数据一致性的？这也是困扰分布式系统框架的一个难题。

1、拜占庭将军问题

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2、Paxos算法——解决什么问题

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3、Paxos算法描述：

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4、Paxos算法流程

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情况 1
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情况2
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情况3

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5、ZAB 协议

1、什么是 ZAB 算法

Zab 借鉴了 Paxos 算法，是特别为 Zookeeper 设计的支持崩溃恢复的原子广播协议。基于该协议，Zookeeper 设计为只有一台客户端（Leader）负责处理外部的写事务请求，然后Leader 客户端将数据同步到其他 Follower 节点。即 Zookeeper 只有一个 Leader 可以发起提
案。

2、Zab 协议内容

Zab 协议包括两种基本的模式：消息广播、崩溃恢复。

消息广播

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崩溃恢复——异常假设

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崩溃恢复——Leader选举
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崩溃恢复——数据恢复

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6、CAP理论

CAP理论告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足以下三种
CAP理论
? 一致性（C:Consistency）
? 可用性（A:Available）
? 分区容错性（P:Partition Tolerance）
这三个基本需求，最多只能同时满足其中的两项，因为P是必须的，因此往往选择就在CP或者AP中。
1）一致性（C:Consistency）
在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持数据一致的特性。在一致性的需求下，当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系统的数据仍然处于一致的状态。
2）可用性（A:Available）
可用性是指系统提供的服务必须一直处于可用的状态，对于用户的每一个操作请求总是能够在有限的时间内返回结果。
3）分区容错性（P:Partition Tolerance）
分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障。ZooKeeper保证的是CP

（1）ZooKeeper不能保证每次服务请求的可用性。（注：在极端环境下，ZooKeeper可能会丢弃一些请求，消费者程序需要重新请求才能获得结果）。所以说，ZooKeeper不能保证服务可用性。
（2）进行Leader选举时集群都是不可用。