分布式一致性协议详解:ZAB与Paxos算法
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更新于2024-08-04
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"分布式一致性协议1"
分布式一致性是分布式系统中的核心问题,旨在确保网络中所有节点对于同一数据项保持一致的视图,即使在面临网络延迟、节点故障或并发操作的情况下。Paxos算法和ZAB协议是解决这一问题的两种重要机制。
Paxos算法由Leslie Lamport提出,它是一种用于实现分布式一致性的一致性协议。Paxos算法通过三个角色——Proposer(提案者)、Acceptor(接受者)和Learner(学习者)来实现一致性:
1. Proposer: 提案者负责提出提案,提案包含一个提案编号ProposalID和提议的值Value。提案者选择一个全局唯一的 ProposalID,通常是基于时间戳和服务器ID生成的。
2. Acceptor: 接受者接收并响应提案者的提案。在Prepare阶段,它们对提案做出Promise承诺,保证在接收到更高ProposalID的Prepare请求时不会再次接受更低ProposalID的提案。在Accept阶段,如果接受到多数Acceptor的Promise,提案者可以发出Propose请求,Acceptor会根据ProposalID选择接受最高的提案。
3. Learner: 学习者不参与决策过程,但会从Proposers和Acceptors那里学习最终达成一致的提案,并传播这个决定给整个系统。
Paxos算法分为三个阶段:
- Prepare阶段:Proposer向所有Acceptor发送Prepare请求,Acceptor承诺不接受编号小于当前请求的Proposal。
- Promise阶段:Acceptor响应,告知已接受过的最大ProposalID及其对应的Value,或者返回空值。
- Accept阶段:Proposer收到多数Acceptor的反馈后,发起Propose请求,包含最大ProposalID的提案,Acceptor接受多数提案后,决议形成。
ZAB(Zookeeper Atomic Broadcast)协议是Apache ZooKeeper用以实现分布式一致性服务的基础协议,它结合了Paxos和Leader选举的思想,但与Paxos不同,ZAB专注于提供原子广播服务,确保所有节点看到相同的数据视图。ZAB协议主要包括选举和同步两个阶段,其目标是保证即使在领导者故障的情况下,也能保持数据一致性。
在Zookeeper中,每个服务器节点都有三种状态:follower、candidate和leader。当leader节点故障时,candidate节点会发起选举,成为新的leader。一旦选举完成,leader将负责协调事务的提交,通过两阶段提交的方式确保所有follower节点的一致性。
分布式一致性协议如Paxos和ZAB是构建高可用、强一致性的分布式系统的关键。这些协议通过复杂的交互和承诺机制,确保在网络分区、节点故障等复杂情况下仍能维护数据的一致性,从而支持分布式环境中的可靠服务。
2021-10-24 上传
2017-07-06 上传
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