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title: ZAB协议详解
category: 分布式
description: ZooKeeper的核心共识协议ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast，原子广播协议）详解，包括消息广播模式、崩溃恢复模式、Leader选举机制（ZXID/epoch）、数据恢复机制及Follower/Observer角色解析。
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  - 分布式协议&算法
  - 共识算法
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      content: ZAB协议,ZooKeeper,原子广播,分布式一致性,Leader选举,崩溃恢复,ZXID,epoch,ZooKeeper原理
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作为一款极其优秀的分布式协调框架，ZooKeeper 的高可用和数据一致性备受业界推崇。很多人误以为 ZooKeeper 使用的是大名鼎鼎的 Paxos 算法，但实际上，它的"灵魂"是一个专门为其定制的共识协议——**ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast，原子广播协议）**。

ZAB 并非像 Paxos 那样是通用的分布式一致性算法，它是一种**特别为 ZooKeeper 设计的、支持崩溃可恢复的原子消息广播算法**。基于 ZAB 协议，ZooKeeper 实现了一种主备模式的架构，来保持集群中各个副本之间的数据一致性。

## ZAB 集群的核心角色与状态

在深入协议运作之前，我们需要先了解 ZooKeeper 集群中的三个主要角色：

- **Leader（领导者）：** 集群中**唯一**的写请求处理者。它负责发起投票和协调事务，所有的写操作都必须经过 Leader。
- **Follower（跟随者）：** 可以直接处理客户端的读请求。收到写请求时，会将其转发给 Leader。在 Leader 选举过程中，Follower 拥有选举权和被选举权。
- **Observer（观察者）：** 功能与 Follower 类似，但**没有**选举权和被选举权。它的存在是为了在不影响集群共识性能（即不增加需要等待的投票数）的前提下，横向扩展集群的读性能。

对应的，集群中的节点通常处于以下四种状态之一：

- `LOOKING`：寻找 Leader 状态（正在进行选举）。
- `LEADING`：当前节点是 Leader，正在领导集群。
- `FOLLOWING`：当前节点是 Follower，服从 Leader 领导。
- `OBSERVING`：当前节点是 Observer。

## 核心标识：ZXID 与 Epoch

为了保证分布式环境下消息的绝对顺序性，ZAB 协议引入了一个全局单调递增的事务 ID——**ZXID**。

ZXID 是一个 64 位的长整型（long）：

- **高 32 位（Epoch 纪元）：** 代表当前 Leader 的任期年代。当选出一个新的 Leader 时，Epoch 就会在前一个的基础上加 1。这相当于朝代更替。
- **低 32 位（事务 ID）：** 一个简单的递增计数器。针对客户端的每一个写请求，计数器都会加 1。新 Leader 上位时，这个低 32 位会被清零重置。

![ZXID 结构](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/distributed-system/protocol/zab-zxid-structure.png)

## ZAB 的两种基本模式

ZAB 协议的运作可以精简为两种基本模式的交替：**消息广播**（正常工作状态）和**崩溃恢复**（异常或启动状态）。

### 1. 消息广播模式（正常处理写请求）

![ZAB 消息广播模式](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/distributed-system/protocol/zab-message-broadcast-flow.png)

当集群拥有健康的 Leader，且过半的节点完成了状态同步后，就会进入消息广播模式。这个过程类似于一个简化的“两阶段提交（2PC）”：

1. **生成提案：** Leader 接收到写请求后，将其转化为一个带有 ZXID 的提案（Proposal）。
2. **顺序发送：** Leader 为每个 Follower 维护了一个先进先出（FIFO）的网络队列（基于 TCP 协议），确保提案按生成顺序发送给 Follower。
3. **写入与反馈（WAL 强制落盘）：** Follower 收到提案后，必须将其追加到本地的事务日志（TxnLog）中，并强制执行系统调用 `fsync` 将内核缓冲区的数据物理刷入磁盘。只有确认数据切实落盘，才会向 Leader 响应 `ACK`。这一过程是 ZAB 抵御断电丢失数据的核心防线。因此，在物理部署上，强烈建议将 ZooKeeper 的事务日志目录（`dataLogDir`）挂载到独立且无锁的 SSD 上，避免与其他高 I/O 进程争用磁盘，从而规避因 `fsync` 阻塞导致的 P99 响应时间恶化。生产环境中必须重点监控节点的 `fsynctime` 指标，若平均刷盘耗时经常超过 100ms，集群随时可能崩溃。
4. **广播提交：** 当 Leader 收到**过半数** 节点的 `ACK` 响应后，就会认为该写操作成功。Leader 在本地写日志时会更新内部的 quorum 计数器（而非显式向自己发送 ACK），确认过半后向客户端返回成功响应，并向所有节点广播 `Commit` 消息。Follower 收到 `Commit` 后，正式将数据应用到内存中。

### 2. 崩溃恢复模式（Leader 宕机或网络异常）

当系统刚启动，或者 Leader 服务器崩溃、与过半 Follower 失去联系时，整个集群就会暂停对外服务，进入 `LOOKING` 状态，触发崩溃恢复模式。崩溃恢复主要包含两个阶段：**Leader 选举**和**数据恢复**。

![zab-crash-recovery-flow](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/distributed-system/protocol/zab-crash-recovery-flow.png)

#### 阶段一：Leader 选举

选举的核心原则是：**拥有最新数据的节点优先当选**。 每个节点都会先投自己一票，投票信息包含 `(Epoch, ZXID, myid)`。随后节点会交换选票，并按照以下顺序进行 PK：

1. **比较 Epoch：** 纪元大的优先。
2. **比较 ZXID：** 如果 Epoch 相同，ZXID 大的优先（代表数据越新）。
3. **比较 myid：** 如果前两者都相同，服务器唯一标识 `myid` 大的优先。

一旦某个节点获得了**过半数**的选票，它就会成为新的 Leader。_(这也是为什么 ZooKeeper 推荐部署奇数台服务器的原因，能以最低的成本实现半数以上的容错。)_

#### 阶段二：数据恢复

选出新 Leader 只是第一步，为了保证数据一致性，ZAB 必须在数据同步阶段实现两个极其重要的保证：

1. **确保已经在旧 Leader 上提交的事务，最终被所有节点提交。** （防止数据丢失）
2. **丢弃那些只在旧 Leader 上提出，但还没来得及提交的事务。** （防止脏数据干扰）

新 Leader 会找到当前最大的 `Epoch` 并加 1 作为新纪元，随后与所有 Follower 进行比对。Follower 会发送自己事务日志中最新记录的 `lastZxid`（包含已提议但尚未提交的提案），Leader 根据这个值采取多态同步策略：**差异化增量同步（DIFF）**、**强制丢弃未提交日志（TRUNC）** 或 **全量快照传输（SNAP）**。

这一设计至关重要：Leader 需要准确识别 Follower 日志中是否残留着旧 Leader 未完成提交的"幽灵提案"，才能正确下发 TRUNC 指令让其截断回滚。如果只上报已提交的 ZXID，这些未提交的脏数据将无法被感知，TRUNC 分支就永远不会被触发。

更关键的是，此时新的 Epoch 已经生效。若原 Leader 因 JVM 触发长达数十秒的 Full GC 而发生"假死"，当其苏醒并试图向集群下发旧 Epoch 的提案时，由于过半节点已记录了更高的新 Epoch 且已向新 Leader 提交 quorum，这些幽灵提案将被节点无情拒绝并抛弃。ZAB 正是通过 **Epoch 机制 + 多数派 quorum** 的组合，从根本上免疫了网络环境下的脑裂现象——单靠 Epoch 拒绝还不够，必须有过半节点已经连上新 Leader，旧 Leader 才真正失去写入能力。

当过半的机器与新 Leader 完成了状态和数据同步，ZAB 协议就会平滑退出崩溃恢复模式，重新进入消息广播模式。

## 与 Raft 对比

**ZAB 与 Raft 的高度相似性：** 如果你了解过 Raft 算法，会发现它们非常相似。它们都有唯一的主节点，都使用 Epoch/Term 来标识任期，并且都采用了只要半数以上节点确认即可提交的策略。这说明在现代分布式共识领域，这种基于主备和多数派选举的架构已经成为了事实上的标准。

在当前的分布式系统实践中，Raft 算法通常被视为比 ZAB 更实用和受欢迎的选择。 这是因为 Raft 从设计之初就强调易懂性和可实现性，它将领导者选举、日志复制和安全性明确分离，这使得开发者更容易正确实施和调试，而 ZAB 作为 ZooKeeper 的专有协议，更侧重于原子广播的特定需求，导致其通用性较差。

Raft 已广泛应用于现代系统，如 Kubernetes 的 etcd、Hashicorp Consul、Apache Kafka（在其 KIP-500 版本中去除 ZooKeeper 依赖，转向 Raft-based KRaft）、TiKV 等，这极大“民主化”了分布式共识的开发。

相比之下，ZAB 主要绑定在 ZooKeeper 上，虽然 ZooKeeper 仍是经典的协调服务，但许多新项目倾向于选择 Raft 以避免 ZooKeeper 的额外复杂性和潜在瓶颈（如在大规模下共识开销）。

此外，Raft 的社区支持更活跃，衍生出多种优化变体（如用于区块链的改进版本），使其在效率和适用场景上更具优势。 然而，如果你的系统已深度集成 ZooKeeper，ZAB 仍是最优化的选择；否则，对于新设计或通用共识需求，Raft 是当前更实用的标准。

## 总结

ZAB 协议通过精心设计的 Leader 选举和多数派确认机制，在分布式系统的分区容错性（P）和一致性（C）之间做出了选择（满足 CP 属性）。当出现网络分区时，ZAB 宁愿牺牲短暂的可用性（A）进行选举，也要保证数据的一致性。

需要特别强调的是，**ZAB 协议默认不保证严格的强一致性（线性一致性），而是提供顺序一致性（Sequential Consistency）**。

由于 Follower 可以直接处理客户端的读请求且不强求数据绝对同步，客户端完全可能读取到落后于 Leader 的陈旧数据（Stale Read）。在生产环境中，若业务涉及如分布式锁等对数据新鲜度要求极高的场景，必须在执行 `read()` 操作前显式调用 `sync()` 原语，强制要求连接的 Follower 追平 Leader 的事务状态机。

当发生网络分区时，客户端若连接至被隔离的少数派 Follower，虽然写操作会失败，但仍可读出过期数据，这是使用 ZAB 协议时必须考虑的边界场景。
