ZAB 协议深度解析：ZooKeeper 分布式一致性的核心

only-qi2026-02-19 12:53

目录

[一、背景：ZooKeeper 需要什么样的一致性？](#一、背景：ZooKeeper 需要什么样的一致性？)

[二、ZAB 的架构基础](#二、ZAB 的架构基础)

[2.1 集群角色](#2.1 集群角色)

[2.2 两种工作模式](#2.2 两种工作模式)

[2.3 核心数据结构：zxid](#2.3 核心数据结构：zxid)

[三、崩溃恢复模式：Leader 选举](#三、崩溃恢复模式：Leader 选举)

[3.1 选举触发条件](#3.1 选举触发条件)

[3.2 FastLeaderElection 算法](#3.2 FastLeaderElection 算法)

[3.3 防止脑裂](#3.3 防止脑裂)

四、崩溃恢复模式：数据同步

[4.1 同步前的准备：确定提交基线](#4.1 同步前的准备：确定提交基线)

[4.2 三种同步策略](#4.2 三种同步策略)

[4.3 同步完成的标志](#4.3 同步完成的标志)

五、消息广播模式：写请求处理

[5.1 整体流程：简化的两阶段提交](#5.1 整体流程：简化的两阶段提交)

[5.2 Follower/Observer 的写请求转发](#5.2 Follower/Observer 的写请求转发)

[5.3 顺序保证：FIFO 队列](#5.3 顺序保证：FIFO 队列)

[5.4 与标准 2PC 的关键区别](#5.4 与标准 2PC 的关键区别)

[六、ZAB 的两大核心安全属性](#六、ZAB 的两大核心安全属性)

属性一：已提交事务永不丢失

属性二：未提交的孤儿事务必须丢弃

七、读一致性：一个必须理解的细节

[7.1 默认读行为：本地读](#7.1 默认读行为：本地读)

[7.2 ZooKeeper 的实际一致性级别](#7.2 ZooKeeper 的实际一致性级别)

[7.3 如何实现线性化读？](#7.3 如何实现线性化读？)

[八、ZAB 与 Raft 的深度对比](#八、ZAB 与 Raft 的深度对比)

[九、总结：ZAB 的设计哲学](#九、总结：ZAB 的设计哲学)

前言：ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast）是 Apache ZooKeeper 的核心共识协议，专为主备架构设计。本文系统梳理 ZAB 的两大工作模式------崩溃恢复与消息广播，深入剖析其如何保证"已提交事务永不丢失、未提交事务彻底丢弃"这两大安全属性，并详细说明 ZooKeeper 在 Leader 选举、数据同步、写请求处理、读一致性等环节的具体实现，从协议层面真正理解 ZooKeeper 的一致性模型。

一、背景：ZooKeeper 需要什么样的一致性？

ZooKeeper 是一个分布式协调服务，其核心职责包括配置管理、命名服务、分布式锁和 Leader 选举。这些场景有一个共同的特征：数据量极小，但对一致性要求极高。

具体而言，ZooKeeper 的一致性目标是满足以下四条属性：

  • 顺序一致性（Sequential Consistency）：来自同一个客户端的操作，必须按照发出顺序被执行
  • 原子性（Atomicity）：每个操作要么完整成功，要么完整失败，没有中间状态
  • 单一系统映像（Single System Image）：客户端连接集群中任何一台服务器，看到的数据视图都是一致的
  • 持久性（Durability）：一旦事务被提交，即使发生节点故障也不会丢失

标准的主从复制（MySQL Binlog 异步复制等）无法满足这些要求，而通用的 Paxos 协议实现复杂、不支持日志严格有序，都不适合直接采用。为此，Yahoo! 的工程师专门设计了 ZAB 协议。

二、ZAB 的架构基础

2.1 集群角色

ZooKeeper 集群中每个节点扮演以下角色之一：

角色说明

角色 职责 特点
Leader​ 处理写请求、广播事务、维护全局顺序 唯一，通过选举产生
Follower​ 同步数据、参与投票、处理读请求 可参与选举，影响决策
Observer​ 只读服务、扩展读能力 不参与投票，不影响决策

核心特性

  • 写操作：所有写请求都路由到 Leader 处理

  • 读操作：Client 可连接任意节点（包括 Observer）

  • 数据同步：Follower/Observer 与 Leader 保持数据一致

  • 故障恢复：Leader 故障时，Follower 通过 ZAB 协议重新选举

Leader 是整个集群的写请求入口和事务广播中心，同一时刻只能有一个合法的 Leader。Follower 参与投票并同步 Leader 的数据，可以直接响应读请求。Observer（3.3.0 引入）不参与投票，专门承担读流量，用于水平扩展读吞吐。

2.2 两种工作模式

ZAB 在两种模式之间动态切换：

正常运行时，集群处于消息广播模式，高效处理读写请求。一旦 Leader 失联或集群启动，立即切换到崩溃恢复模式，完成新 Leader 的选举和数据同步，再重新进入广播模式。

1. 崩溃恢复模式 (Recovery Mode)

触发条件：

  • 集群首次启动

  • Leader 节点失联

  • 网络分区导致脑裂

主要工作：

  • Leader 选举：通过 ZAB 协议选举 zxid 最大的节点

  • 数据同步：新 Leader 与 Follower 进行数据同步

    • DIFF：增量同步缺失的事务

    • TRUNC：回滚 Follower 上多余的事务

    • SNAP：全量快照同步（差距过大时）

**退出条件：**​ 超过半数 Follower 完成数据同步

2. 消息广播模式 (Broadcast Mode)

正常工作状态：

  • Leader 接收客户端写请求

  • 生成 PROPOSAL提案广播给 Follower

  • 收到多数 Follower ACK后发送 COMMIT

  • 处理读请求（本地读取）

触发切换：

  • Leader 宕机

  • 网络分区导致 Leader 失去多数派联系

关键要点

特性 崩溃恢复模式 消息广播模式
Leader​ 选举中 → 确定 稳定运行中
写请求​ 暂缓处理 正常处理
数据一致性​ 确保所有节点数据一致 维持一致性
退出条件​ 多数 Follower 同步完成 Leader 失效触发切换

2.3 核心数据结构：zxid

ZAB 中每个写事务都有一个全局唯一的 64 位事务 ID，称为 zxid：

复制代码 
 63                    32 31                   0
  ┌────────────────────┬─────────────────────┐
  │    epoch (32 bit)  │   counter (32 bit)  │
  │    Leader 任期编号  │     事务序列号        │
  └────────────────────┴─────────────────────┘

高 32 位 epoch 是 Leader 的任期编号。每次产生新 Leader，epoch 自增 1。这是防止脑裂的关键机制------旧 Leader 的 epoch 过时，Follower 会直接拒绝其消息。

低 32 位 counter 是同一任期内的事务序号，单调递增，保证事务全局有序。

只需比较两个 zxid 的大小，即可立即判断任意两个事务的先后顺序。这是 ZAB 所有顺序保证的数学基础。

三、崩溃恢复模式：Leader 选举

3.1 选举触发条件

以下情况会触发 Leader 选举：

  • 集群首次启动，没有 Leader
  • Follower 与 Leader 的心跳超时（默认 tickTime × syncLimit）
  • Leader 自身检测到失去多数 Follower 的连接

每个节点在选举期间进入 LOOKING 状态，开始广播自己的投票。

3.2 FastLeaderElection 算法

ZooKeeper 默认使用 FastLeaderElection 算法。每张选票包含三个字段：

复制代码 
Vote = (sid, zxid, epoch)
        节点ID  最新事务ID  当前任期

投票比较规则（优先级从高到低）：

复制代码 
① epoch 更大者优先   ── 任期更新，数据更权威
② zxid 更大者优先    ── 数据更新，已提交事务更多
③ sid 更大者优先     ── 打破平局

选举流程：

复制代码 
初始：每个节点投票给自己
  S1: Vote(sid=1, zxid=100, epoch=2)
  S2: Vote(sid=2, zxid=102, epoch=2)
  S3: Vote(sid=3, zxid=99,  epoch=2)

第一轮广播：所有节点互发选票
  S1 收到 S2 的票：zxid(102) > zxid(100) → 更新票为 Vote(2, 102, 2)，重新广播
  S3 收到 S2 的票：zxid(102) > zxid(99)  → 更新票为 Vote(2, 102, 2)，重新广播

第二轮：S2 收到来自 S1、S3 的投票均指向自己
  S2 获得 3/3 票 > 半数(2) → S2 当选 Leader

各节点状态更新：
  S2 → LEADING
  S1, S3 → FOLLOWING

为何选 zxid 最大的节点？

这是 ZAB 安全性的核心保障。一个已被 Leader 提交的事务，必定存在于多数节点上。新 Leader 必须从多数节点中产生，根据鸽巢原理，获选的节点一定包含了所有已提交事务。选 zxid 最大者，就是选"见过最多已提交事务"的节点，从而确保数据永不丢失。

3.3 防止脑裂

网络分区时，可能出现两个节点同时认为自己是 Leader。ZAB 通过以下机制防止脑裂：

epoch 机制：新 Leader 产生时 epoch 自增，旧 Leader 的 epoch 落后，Follower 会直接拒绝旧 Leader 的所有 PROPOSAL 消息。

多数派限制：Leader 必须在超过半数节点的支持下才能工作。在 2F+1 个节点的集群里，两个分区最多一个拥有多数，另一个分区中的"Leader"无法推进任何写操作，自然失效。

四、崩溃恢复模式：数据同步

Leader 选出后，不能立即接收新的写请求，必须先完成数据同步，让多数 Follower 与 Leader 的数据对齐。

4.1 同步前的准备：确定提交基线

Leader 首先确定自己的事务日志中，哪些事务已被多数节点确认（已提交），哪些只有自己有（孤儿事务，需要丢弃）。

Leader 等待 Follower 发来各自的 zxid，根据差距选择同步策略。

4.2 三种同步策略

复制代码 
Leader 事务日志（lastZxid = 500）：
[z1][z2]...[z498][z499][z500]
                         ↑ 已提交边界

Follower A：lastZxid = 490  → 落后10条  → DIFF
Follower B：lastZxid = 501  → 多一条孤儿事务 → TRUNC + DIFF
Follower C：lastZxid = 1    → 远远落后    → SNAP

DIFF（增量同步）：Follower 只缺少少量事务，Leader 将缺失的事务日志逐条发送。这是最常见、最高效的同步方式。

TRUNC（截断回滚）：Follower 拥有超出 Leader 已提交范围的"孤儿事务"（旧 Leader 发出 PROPOSAL 后崩溃，事务未达到多数 ACK），这些事务必须被彻底清除。Leader 发送 TRUNC 命令，指定截断点，Follower 回滚超出部分，再进行 DIFF 同步。

SNAP（快照同步）：Follower 落后太多，或者是新加入的节点。Leader 将内存中完整的数据树序列化为快照发送，Follower 用快照重建内存状态，再补全快照之后的增量事务。

4.3 同步完成的标志

复制代码 
Leader                     Follower
  │                            │
  │──── NEWLEADER(epoch) ─────►│
  │                            │ 应用同步数据
  │◄─── ACK-NEWLEADER ─────────│
  │                            │
  │  （收到多数 Follower 的 ACK）│
  │                            │
  │──── UPTODATE ─────────────►│ 可以开始服务
  │                            │
进入广播模式                   进入广播模式

当 Leader 收到超过半数节点的 ACK-NEWLEADER 后，向已同步的 Follower 广播 UPTODATE 消息，集群正式进入消息广播模式，开始对外提供服务。

五、消息广播模式：写请求处理

5.1 整体流程：简化的两阶段提交

消息广播模式本质上是一个无回滚的两阶段提交（2PC）。Leader 充当协调者，Follower 充当参与者。

复制代码 
Client              Leader                    Follower × N
  │                    │                           │
  │── write(k,v) ─────►│                           │
  │                    │                           │
  │              ① 生成事务 txn                     │
  │              分配 zxid，写本地日志                │
  │                    │                           │
  │                    │──── PROPOSAL(zxid, k, v) ─►│
  │                    │                           │ ② 写事务日志（持久化）
  │                    │                           │ 不更新内存数据树
  │                    │◄─── ACK(zxid) ─────────────│
  │                    │                           │
  │              ③ 收到多数 ACK                      │
  │              本地提交（更新内存）                  │
  │                    │──── COMMIT(zxid) ──────────►│
  │                    │                           │ ④ 按序应用到内存数据树
  │◄─── response ──────│                           │
  │                    │                           │

第一阶段（Propose）：Leader 分配 zxid，将事务持久化到本地日志，然后向所有 Follower 广播 PROPOSAL。

Follower 响应 ：将事务写入本地事务日志（WAL 持久化），但不立即应用到内存，回复 ACK。

第二阶段（Commit）：Leader 收到超过半数的 ACK 后，先在本地提交（更新内存数据树），再向所有 Follower 广播 COMMIT。

Follower 提交：按 zxid 顺序将事务应用到内存数据树，完成提交。

5.2 Follower/Observer 的写请求转发

客户端可能连接到任意节点。如果连接的是 Follower 或 Observer，写请求会被转发给 Leader处理：

复制代码 
Client ──── write ────► Follower ──── 转发 ────► Leader
                                                   │
                                              正常广播流程
                                                   │
Client ◄─── response ── Follower ◄──── 通知 ────── Leader

5.3 顺序保证：FIFO 队列

ZAB 要求所有事务严格按 zxid 顺序提交，不允许出现日志空洞。实现手段是：

  • Leader 到每个 Follower 之间维护一条基于 TCP 的 FIFO 队列
  • PROPOSAL 和 COMMIT 消息都通过这条队列顺序发送
  • TCP 协议本身保证消息不会乱序

这一点与 Multi-Paxos 不同。Multi-Paxos 允许实例间存在空洞（需要 no-op 填补），ZAB 从设计之初就选择了强顺序，代价是稍高的协调开销，但换来了更简单的实现和更强的语义保证。

5.4 与标准 2PC 的关键区别

维度 标准 2PC ZAB 广播
提交条件 所有参与者 ACK 多数参与者 ACK
回滚 支持（任意节点 ABORT 触发全局回滚） 不支持（Follower 不能拒绝 PROPOSAL）
单点阻塞 协调者或任意参与者崩溃可能永久阻塞 Leader 崩溃触发新一轮选举，不永久阻塞
顺序性 无内置顺序保证 严格 zxid 顺序

ZAB 去掉了回滚，是因为在主备架构中，Leader 拥有绝对权威------Follower 无权拒绝一个合法 Leader 的 PROPOSAL，它们的职责是忠实记录并按序提交。这大幅简化了协议实现，也消除了 2PC 中"参与者投 ABORT 导致全局回滚"的复杂路径。

六、ZAB 的两大核心安全属性

ZAB 协议在任何情况下都保证以下两条属性，这是其线性一致性的基石。

属性一：已提交事务永不丢失

定义：一个已经被 Leader 提交的事务（Leader 已广播 COMMIT，多数节点已 ACK），在任何 Leader 切换后，仍然会被新 Leader 和所有节点提交，永不回退。

证明思路：

复制代码 
事务 T 被提交 ⟹ 至少 ⌊N/2⌋+1 个节点的日志中有 T
新 Leader 当选 ⟹ 至少 ⌊N/2⌋+1 个节点为其投票

两个"多数"集合必然有交集（鸽巢原理）
⟹ 新 Leader 一定包含 T（因为它从有 T 的节点获得了投票支持）
⟹ 数据同步阶段，新 Leader 将 T 同步给所有 Follower
⟹ T 不会丢失

属性二：未提交的孤儿事务必须丢弃

定义：一个仅在旧 Leader 上发出过 PROPOSAL、但未达到多数 ACK 就因 Leader 崩溃而"悬空"的事务，在新 Leader 产生后必须被彻底清除，不得提交。

实现机制：

复制代码 
旧 Leader 崩溃前的状态：
  旧 Leader: [txn1][txn2][txn3_孤儿]  ← 已崩溃
  Follower A: [txn1][txn2][txn3_孤儿] ← 极少数情况
  Follower B: [txn1][txn2]
  Follower C: [txn1][txn2]

选举结果：
  新 Leader 从 B 或 C 中产生（zxid = txn2，更具代表性的多数）

数据同步：
  新 Leader 发现 A 的 zxid > 自己的 commitZxid
  → 发送 TRUNC 命令：截断到 txn2
  → A 回滚 txn3_孤儿

结果：txn3_孤儿 彻底消失

这条属性防止了"幽灵提交"------客户端发出写请求，旧 Leader 部分广播后崩溃，新系统如果提交了这个孤儿事务，客户端却已经因为超时放弃了，会产生语义矛盾。ZAB 选择丢弃孤儿事务，保持语义清晰。

七、读一致性：一个必须理解的细节

7.1 默认读行为：本地读

ZooKeeper 的读请求默认由客户端连接的本地节点直接响应，不经过 Leader：

复制代码 
Client ──── getData("/config") ────► Follower（本地直接返回）

这带来了极高的读吞吐（读不占用 Leader 资源），但代价是读操作不保证线性一致性：

复制代码 
时间线：
  t1: Leader 提交 txn(key=v2)
  t2: Follower-A 应用了 txn，key=v2  ✓
  t3: Client 连接 Follower-B（尚未应用 txn）
      Client.getData(key) → 读到 v1   ← 读到旧值

7.2 ZooKeeper 的实际一致性级别

ZooKeeper 提供的是顺序一致性（Sequential Consistency），而非线性一致性（Linearizability）：

  • 同一个客户端的操作严格有序（写后读自己的写）
  • 不同客户端可能观察到不同的数据版本（读到旧值）
  • 保证最终所有节点收敛到相同状态

7.3 如何实现线性化读？

调用 sync() 方法可以将读升级为线性一致：

cpp 复制代码 
// 错误示范：直接读，可能读到旧值
byte[] data = zk.getData("/lock", false, null);

// 正确做法：先 sync，再读
zk.sync("/lock", (rc, path, ctx) -> {
    // sync 完成后，再 getData 保证读到最新值
    zk.getData("/lock", false, dataCallback, ctx);
}, null);

sync() 的内部机制：Follower 向 Leader 发送一个同步请求，Leader 将当前最新的 zxid 作为响应返回，Follower 等待本地应用到该 zxid 后，再响应客户端的读请求。

常见坑 ：通过 Watch 收到节点变更通知后，如果不经 sync 直接读，可能仍然读到旧值。在实现分布式锁、Leader 选举等强一致场景时，务必在读前调用 sync()。

八、ZAB 与 Raft 的深度对比

ZAB 和 Raft 是两个独立提出却高度相似的协议，对比理解有助于掌握分布式共识设计的共同规律。

维度 ZAB Raft
提出时间​ 2008（Yahoo!） 2013（Stanford）
设计目标​ 专为 ZooKeeper 易于理解与实现
任期概念​ epoch term
日志顺序​ 严格有序，不允许空洞 严格有序，不允许空洞
提交条件​ 多数 ACK 多数 ACK
Leader 选举​ 选 zxid 最大者 选 log 最新者（term+index）
数据同步​ DIFF/TRUNC/SNAP 追加缺失 entries
成员变更​ 静态（传统） Joint Consensus（内置）
读一致性默认​ 本地读（顺序一致） 强领导读（线性一致）
线性化读​ sync() 后读 ReadIndex / LeaseRead
实现复杂度​ 中等 相对简单

两者的核心思想几乎一致：epoch/term 防脑裂，多数派提交，选最新日志节点当 Leader，严格顺序日志。这不是巧合，而是在"可理解的强一致性"这个设计空间里，逻辑收敛的结果。

ZAB 针对 ZooKeeper 的主备架构做了定制优化（三种同步策略、Observer 角色），而 Raft 作为通用协议，内置了更完善的成员变更机制。

九、总结：ZAB 的设计哲学

ZAB 的整个设计可以用一句话概括：用"多数派重叠"保证已提交数据不丢，用"epoch 隔离"防止旧 Leader 干扰，用"严格 zxid 顺序"提供强顺序一致性语义。

核心概念 说明
核心数据结构​ zxid= epoch(32bit) + counter(32bit)
崩溃恢复​ - FastLeaderElection ：选 zxid最大者 - 数据同步 ：DIFF/ TRUNC/ SNAP
消息广播​ - 简化 2PC：PROPOSAL→ 多数 ACK→ COMMIT - FIFO队列：严格 zxid顺序
安全属性​ - 已提交事务永不丢（多数派重叠） - 孤儿事务必须丢（TRUNC截断）
读一致性​ - 默认：顺序一致（本地读） - 强一致：sync()+ getData()
实际应用​ 分布式锁、Leader 选举、配置同步

ZAB 不是最学术的协议，但它是生产环境中经过十余年磨砺的工程选择。理解 ZAB，就是理解分布式系统中一致性、可用性、容错性三者之间真实的取舍与平衡。

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