你好，我是韩健。

很多同学应该使用过ZooKeeper，它是一个开源的分布式协调服务，比如你可以用它进行配置管理、名字服务等等。在ZooKeeper中，数据是以节点的形式存储的。如果你要用ZooKeeper做配置管理，那么就需要在里面创建指定配置，假设创建节点"/geekbang"和"/geekbang/time"，步骤如下：

[zk: 192.168.0.10:2181(CONNECTED) 0] create /geekbang 123
Created /geekbang
[zk: 192.168.0.10:2181(CONNECTED) 1] create /geekbang/time 456
Created /geekbang/time

我们分别创建了配置"/geekbang"和"/geekbang/time"，对应的值分别为123和456。那么在这里我提个问题：你觉得在ZooKeeper中，能用兰伯特的Multi-Paxos实现各节点数据的共识和一致吗？

当然不行。因为兰伯特的Multi-Paxos，虽然能保证达成共识后的值不再改变，但它不关心达成共识的值是什么，也无法保证各值（也就是操作）的顺序性。而这就是Zookeeper没有采用Multi-Paxos的原因，又是ZAB协议着力解决的，也是你理解ZAB协议的关键。

那么为了帮你更好地理解这个协议，接下来，我将分别以如何实现操作的顺序性、领导者选举、故障恢复、处理读写请求为例，具体讲解一下。希望你能在全面理解ZAB协议的同时，加深对Paxos算法的理解。

今天这节课，我会从ZAB协议的最核心设计目标（如何实现操作的顺序性）出发，带你了解它的基础原理。

老规矩，在开始今天的内容之前，我们先来看一道思考题：

假如节点A、B、C组成的一个分布式集群，我们要设计一个算法，来保证指令（比如X、Y）执行的顺序性，比如，指令X在指令Y之前执行，那么我们该如何设计这个算法呢？

带着这个问题，我们进入今天的内容。

为什么Multi-Paxos无法保证操作顺序性？

刚刚我提到“Multi-Paxos无法保证操作的顺序性”。为了让你真正理解这个问题，我举个具体的例子演示一下（为了演示方便，我们假设当前所有节点上的被选定指令，最大序号都为100，那么新提议的指令对应的序号就会是101）。

首先节点A是领导者，提案编号为1，提议了指令X、Y，对应的序号分别为101和102，但是因为网络故障，指令只成功复制到了节点A。

假设这时节点A故障了，新当选的领导者为节点B。节点B当选领导者后，需要先作为学习者了解目前已被选定的指令。节点B学习之后，发现当前被选定指令的最大序号为100（因为节点A故障了，它被选定指令的最大序号102，无法被节点B发现），那么它可以从序号101开始提议新的指令。这时它接收到客户端请求，并提议了指令Z，指令Z被成功复制到节点B、C。

假设这时节点B故障了，节点A恢复了，选举出领导者C后，节点B故障也恢复了。节点C当选领导者后，需要先作为学习者了解目前已被选定的指令，这时它执行Basic Paxos的准备阶段，就会发现之前选定的值（比如Z、Y），然后发送接受请求，最终在序号101、102处达成共识的指令是Z、Y。就像下图的样子。

在这里，你可以看到，原本预期的指令是X、Y，最后变成了Z、Y。讲到这儿，你应该可以知道，为什么用Multi-Paxos不能达到我们想要的结果了吧？

这个过程，其实很明显的验证了“Multi-Paxos虽然能保证达成共识后的值不再改变，但它不关心达成共识的值是什么。”

那么咱们接着回到开篇的问题，假设在ZooKeeper中直接使用了兰伯特的Multi-Paxos，这时创建节点"/geekbang"和"/geekbang/time"，那么就可能出现，系统先创建了节点"/geekbang/time"，这样肯定就出错了：

[zk: 192.168.0.10:2181(CONNECTED) 0] create /geekbang/time 456
Node does not exist: /geekbang/time

因为创建节点"/geekbang/time"时，找不到节点"/geekbang"，所以就会创建失败。

在这里我多说几句，除了Multi-Paxos，兰伯特还有很多关于分布式的理论，这些理论都很经典（比如拜占庭将军问题），但也因为太早了，与实际场景结合的不多，所以后续的众多算法是在这个基础之上做了大量的改进（比如，PBFT、Raft等）。关于这一点，我在13讲也强调过，你需要注意一下。

另外我再延伸一下，其实在ZAB论文中，关于Paxos问题（Figure 1 ​​​​）的分析是有争议的。因为ZooKeeper当时应该考虑的是Multi-Paxos，而不是有多个提议者的Basic Paxos。而在Multi-Paxos中，领导者作为唯一提议者，是不存在同时多个提议者的情况。也就是说，Paxos（更确切的说是Multi-Paxos）无法保证操作的顺序性的问题是存在的，但原因不是ZAB论文中演示的原因，本质上是因为Multi-Paxos实现的是一系列值的共识，不关心最终达成共识的值是什么，不关心各值的顺序，就像我们在上面演示的过程那样。

那既然Multi-Paxos不行，ZooKeeper怎么实现操作的顺序性的呢?答案是它实现了ZAB协议。

你可能会说了：Raft可以实现操作的顺序性啊，为什么ZooKeeper不用Raft呢？这个问题其实比较简单，因为Raft出来的比较晚，直到2013年才正式提出，在2007年开发ZooKeeper的时候，还没有Raft呢。

ZAB是如何实现操作的顺序性的？

如果用一句话解释ZAB协议到底是什么，我觉得它是：能保证操作顺序性的，基于主备模式的原子广播协议。

接下来，我还是以X、Y指令为例具体演示一下，帮助你更好理解为什么ZAB能实现操作的顺序性（为了演示方便，我们假设节点A为主节点，节点B、C为备份节点）。

首先，需要你注意的是，在ZAB中，写操作必须在主节点（比如节点A）上执行。如果客户端访问的节点是备份节点（比如节点B），它会将写请求转发给主节点。如图所示：

接着，当主节点接收到写请求后，它会基于写请求中的指令（也就是X，Y），来创建一个提案（Proposal），并使用一个唯一的ID来标识这个提案。这里我说的唯一的ID就是指事务标识符（Transaction ID，也就是zxid），就像下图的样子。

从图中你可以看到，X、Y对应的事务标识符分别为<1, 1>和<1, 2>，这两个标识符是什么含义呢？

你可以这么理解，事务标识符是64位的long型变量，有任期编号epoch和计数器counter两部分组成（为了形象和方便理解，我把epoch翻译成任期编号），格式为<epoch, counter>，高32位为任期编号，低32位为计数器：

为什么要设计的这么复杂呢？因为事务标识符必须按照顺序、唯一标识一个提案，也就是说，事务标识符必须是唯一的、递增的。

在创建完提案之后，主节点会基于TCP协议，并按照顺序将提案广播到其他节点。这样就能保证先发送的消息，会先被收到，保证了消息接收的顺序性。

你看这张图，X一定在Y之前到达节点B、C。

然后，当主节点接收到指定提案的“大多数”的确认响应后，该提案将处于提交状态（Committed），主节点会通知备份节点提交该提案。

在这里，需要你注意的是，主节点提交提案是有顺序性的。主节点根据事务标识符大小，按照顺序提交提案，如果前一个提案未提交，此时主节点是不会提交后一个提案的。也就是说，指令X一定会在指令Y之前提交。

最后，主节点返回执行成功的响应给节点B，节点B再转发给客户端。你看，这样我们就实现了操作的顺序性，保证了指令X一定在指令Y之前执行。

最后我想补充的是，当写操作执行完后，接下来你可能需要执行读操作了。你需要注意，为了提升读并发能力，Zookeeper提供的是最终一致性，也就是读操作可以在任何节点上执行，客户端会读到旧数据：

如果客户端必须要读到最新数据，怎么办呢？Zookeeper提供了一个解决办法，那就是sync命令。你可以在执行读操作前，先执行sync命令，这样客户端就能读到最新数据了：

[zk: 192.168.0.10:2181(CONNECTED) 2] sync /geekbang/time
[zk: 192.168.0.10:2181(CONNECTED) 3] Sync returned 0
[zk: 192.168.0.10:2181(CONNECTED) 3] get /geekbang/time
456
cZxid = 0x100000005
ctime = Mon Apr 20 21:19:28 HKT 2020
mZxid = 0x100000005
mtime = Mon Apr 20 21:19:28 HKT 2020
pZxid = 0x100000005
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 3
numChildren = 0
[zk: 192.168.0.10:2181(CONNECTED) 4]

内容小结

本节课我主要带你了解了为什么Multi-Paxos无法实现操作的顺序性，以及ZAB协议如何保证操作的顺序性。我希望你明确这样几个重点。

1.兰伯特的Multi-Paxos只考虑了如何实现共识，也就是如何就一系列值达成共识，未考虑如何实现各值（也就是操作）的顺序性。

2.ZAB是通过“一切以领导者为准”的强领导者模型和严格按照顺序处理、提交提案，来实现操作的顺序性的。

那么说到ZAB，很多同学可能有这样的疑问：为什么ZAB作者宣称ZAB不是Paxos算法，但又有很多资料提到ZAB是Multi-Paxos算法呢？到底该怎么理解呢？

我的看法是，你可以把它理解为Multi-Paxos算法。因为技术是发展的，概念的内涵也在变化。Raft算法（主备、强领导者模型）与ZAB协议非常类似，它是作为共识算法和Multi-Paxos算法提出的。当它被广泛接受和认可后，共识算法的内涵也就丰富和发展了，不仅能实现一系列值的共识，还能保证值的顺序性。同样，Multi-Paxos算法不仅指代多次执行Basic Paxos的算法，还指代主备、强领导者模型的共识算法。

当然了，在学习技术过程中，我们不可避免的会遇到有歧义、有争议的信息，就像在11讲留言区中，有同学提到“从网上搜了搜相关资料，发现大部分资料将谣言传播等同于Gossip协议，也有把反熵等同于Gossip协议的，感到很迷惑”。

这就需要我们不仅要在平时工作和学习中，认真、全面的学习理论，掌握概念的内涵，还要能“包容”和“发展”着理解技术。

最后，在本节课我们了解了ZAB协议的最核心设计目标（如何实现操作的顺序性），那么既然“所有数据都是以主节点的数据为准的”，主节点（也就是领导者）那么重要，那当它崩溃了，该怎么处理呢？下节课，我会重点带你了解这部分内容。

课堂思考

既然我提到在ZAB协议中，主节点是基于TCP协议来广播消息的，并保证了消息接收的顺序性。那么你不妨想想，如果ZAB采用的是UDP协议，能保证消息接收的顺序性吗？为什么呢？欢迎在留言区分享你的看法，与我一同讨论。

最后，感谢你的阅读，如果这节课让你有所收获，也欢迎你将它分享给更多的朋友。

编辑角：目前课程已经结束了，为了交付更好的内容，《分布式协议与算法实战》于2020年4.26日启动迭代计划，15讲为迭代版本，后面也会对ZAB协议进行更细致化的讨论，敬请期待！

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