zookeeper
一、zookeeper概述
ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
ZooKeeper包含一个简单的原语集，提供Java和C的接口。
二、CAP原则
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。
一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）
可用性（A）：保证每个请求不管成功或者失败都有响应。
分区容忍性（P）：系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。
一致性：
分为强一致性、弱一致性和最终一致性；
1、强一致性：
当更新操作完成之后，任何多个后续进程或者线程的访问都会**返回最新的更新过的值，直到这个数据被其他数据更新为止。
但是这种实现对性能影响较大，因为这意味着，只要上次的操作没有处理完，就不能让用户读取数据。
2、弱一致性：
系统并不保证进程或者线程的访问都会返回最新更新过的值。系统在数据写入成功之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体的承诺多久之后可以读到。甚至不能保证可以访问到。
3、最终一致性：
最终一致性也是弱一致性的一种，它无法保证数据更新后，所有后续的访问都能看到最新数值，而是需要一个时间，在这个时间之后可以保证这一点（就是在一段时间后，节点间的数据会最终达到一致状态），而在这个时间内，数据也许是不一致的，这个系统无法保证强一致性的时间片段被称为「不一致窗口」。不一致窗口的时间长短取决于很多因素，比如备份数据的个数、网络传输延迟速度、系统负载等。
可用性：
可用性指的是服务一直可用，而且是正常的相应时间。好的可用性主要是指系统能够很好的为用户服务，不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。
分区容错性：
分布式系统在遇到网络故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务，除非整个网络环境都发生了故障
三、一致性协议
2PC：
它可以保证在分布式事务中，要么所有参与进程都提交事务，要么都取消事务，即实现 ACID 的原子性（A）。
在数据一致性中，它的含义是：要么所有副本（备份数据）同时修改某个数值，要么都不更改，以此来保证数据的强一致性。
2PC分为2个阶段
1、表决阶段：
1、事务询问
Coordinator （协调者）向所有的参与者发送一个 vote request
2、执行事务
各个参与者节点执行事务操作,并讲Undo和Redo信息记入事务日志中
3、各参与者向协调者反馈事务询问的响应.
如果参与者成功执行了事务操作,那么就反馈给协调者vote_commit响应,表示事务可以执行,如果没有参与者成功执行事务,那么就反馈给协调者vote_abort响应,表示事务不可以执行.
2、提交阶段：
Coordinator 收到所有参与者的表决信息，如果所有参与者一致认为可以提交事务，那么 Coordinator 就会发送 GLOBAL_COMMIT 消息，否则发送 GLOBAL_ABORT 消息；对于参与者而言，如果收到 GLOBAL_COMMIT 消息，就会提交本地事务，否则就会取消本地事务。
2PC的问题
1、同步阻塞：2PC 有几个过程（比如 Coordinator 等待所有参与者表决的过程中）都是同步阻塞的，所有参与该事务操作的逻辑都处于阻塞状态，各个参与者在等待其他参与者响应的过程中，将无法进行其他任何操作。在实际的应用中，这个问题是通过超时判断机制来解决的，但并不能完全解决同步阻塞问题；
2、Coordinator 单点问题：实际生产应用中，Coordinator 都会有相应的备选节点；
3、数据不一致：这个在前面已经讲述过了，如果在第二阶段，Coordinator 和参与者都出现挂掉的情况下，是有可能导致数据不一致的。
3PC：
三阶段提交协议（Three-Phase Commit， 3PC）最关键要解决的就是 Coordinator 和参与者同时挂掉导致数据不一致的问题，所以 3PC 把在 2PC 中又添加一个阶段，这样三阶段提交就有：CanCommit、PreCommit 和 DoCommit 三个阶段。
CanCommit
1.事务询问协调者向参与者发送CanCommit请求。询问是否可以执行事务提交操作。然后开始等待参与者的响应。
2.响应反馈参与者接到CanCommit请求之后，正常情况下，如果其自身认为可以顺利执行事务，则返回Yes响应，并进入预备状态。否则反馈No
PreCommit
执行事务预提交：如果 Coordinator 接收到各参与者反馈都是Yes，那么执行事务预提交：
发送预提交请求：Coordinator 向各参与者发送 preCommit 请求，并进入 prepared 阶段；
事务预提交：参与者接收到 preCommit 请求后，会执行事务操作，并将 Undo 和 Redo 信息记录到事务日记中；
各参与者向 Coordinator 反馈事务执行的响应：如果各参与者都成功执行了事务操作，那么反馈给协调者 ACK 响应，同时等待最终指令，提交 commit 或者终止 abort，结束流程；
中断事务：如果任何一个参与者向 Coordinator 反馈了 No 响应，或者在等待超时后，Coordinator 无法接收到所有参与者的反馈，那么就会中断事务。
发送中断请求：Coordinator 向所有参与者发送 abort 请求；
中断事务：无论是收到来自 Coordinator 的 abort 请求，还是等待超时，参与者都中断事务
doCommit
执行提交
发送提交请求：假设 Coordinator 正常工作，接收到了所有参与者的 ack 响应，那么它将从预提交阶段进入提交状态，并向所有参与者发送 doCommit 请求；
事务提交：参与者收到 doCommit 请求后，正式提交事务，并在完成事务提交后释放占用的资源；
反馈事务提交结果：参与者完成事务提交后，向 Coordinator 发送 ACK 信息；
完成事务：Coordinator 接收到所有参与者 ack 信息，完成事务。
在doCommit阶段，如果参与者无法及时接收到来自协调者的doCommit或者rebort请求时，会在等待超时之后，会继续进行事务的提交。（其实这个应该是基于概率来决定的，当进入第三阶段时，说明参与者在第二阶段已经收到了PreCommit请求，那么协调者产生PreCommit请求的前提条件是他在第二阶段开始之前，收到所有参与者的CanCommit响应都是Yes。（一旦参与者收到了PreCommit，意味他知道大家其实都同意修改了）所以，一句话概括就是，当进入第三阶段时，由于网络超时等原因，虽然参与者没有收到commit或者abort响应，但是他有理由相信：成功提交的几率很大。 ）
中断事务：
假设 Coordinator 正常工作，并且有任一参与者反馈 No，或者在等待超时后无法接收所有参与者的反馈，都会中断事务。
发送中断请求：Coordinator 向所有参与者节点发送 abort 请求；
事务回滚：参与者接收到 abort 请求后，利用 undo 日志执行事务回滚，并在完成事务回滚后释放占用的资源；
反馈事务回滚结果：参与者在完成事务回滚之后，向 Coordinator 发送 ack 信息；
中断事务：Coordinator 接收到所有参与者反馈的 ack 信息后，中断事务。
3PC 分析
3PC 虽然解决了 Coordinator 与参与者都异常情况下导致数据不一致的问题，3PC 依然带来其他问题：比如，网络分区问题，在 preCommit 消息发送后突然两个机房断开，这时候 Coordinator 所在机房会 abort, 另外剩余参与者的机房则会 commit。
而且由于3PC 的设计过于复杂，在解决2PC 问题的同时也引入了新的问题，所以在实际上应用不是很广泛。
2PC与3PC的区别
相对于2PC，3PC主要解决的单点故障问题，并减少阻塞，因为一旦参与者无法及时收到来自协调者的信息之后，他会默认执行commit。而不会一直持有事务资源并处于阻塞状态。但是这种机制也会导致数据一致性问题，因为，由于网络原因，协调者发送的abort响应没有及时被参与者接收到，那么参与者在等待超时之后执行了commit操作。这样就和其他接到abort命令并执行回滚的参与者之间存在数据不一致的情况。
参考资料
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1650890231453975345&wfr=spider&for=pc
https://blog.csdn.net/demon7552003/article/details/86657767
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