一文通吃：细述 ZooKeeper Leader 选举与 ZAB 协议的根源和关联

ZooKeeper 的分布式一致性

在分布式系统中，确保数据一致性是至关重要的。ZooKeeper 通过采用 Paxos 算法和 ZAB 协议来实现分布式一致性，保证各个节点的数据副本始终保持一致。

Paxos 算法：共识之本

Paxos 算法是一种分布式共识算法，它允许一群节点就某个值达成一致。Paxos 算法的核心思想是通过投票来决定某个值是否被接受。在 ZooKeeper 中，Paxos 算法用于选举 Leader 节点和提交数据变更。

ZAB 协议：Paxos 的 ZooKeeper 演绎

ZAB 协议是 Paxos 算法在 ZooKeeper 中的具体实现。ZAB 协议包含多个阶段，包括 Proposal、Commit、Sync 和 Recovery。

• Proposal 阶段：客户端向 Leader 节点发送数据变更请求，Leader 节点将请求封装成一个 Proposal。
• Commit 阶段：Leader 节点将 Proposal 发送给其他 Follower 节点，Follower 节点对 Proposal 进行投票。如果 Proposal 获得超过半数的投票，则被视为已提交。
• Sync 阶段：Leader 节点将已提交的 Proposal 同步到其他 Follower 节点，以确保所有节点的数据副本保持一致。
• Recovery 阶段：当 Leader 节点发生故障时，ZooKeeper 会启动 Recovery 阶段，以选举新的 Leader 节点并恢复数据一致性。

Quorum 与 Majority：容错与高可用的基石

ZooKeeper 利用 Quorum 机制和 Majority 原理来实现容错和高可用性。Quorum 是指能够使系统正常运行的最小节点数，而 Majority 是指超过一半的节点数。ZooKeeper 通过要求写入操作获得 Majority 的投票才能被提交，从而确保数据的一致性。

结语

ZooKeeper 通过采用 Paxos 算法和 ZAB 协议，以及巧妙利用 Quorum 机制和 Majority 原理，成功实现了分布式一致性，保证了数据副本始终保持一致。这些机制和算法为 ZooKeeper 的高可用性和容错性提供了坚实的基础，使其能够在分布式系统中发挥关键作用。