引言
《分布式系统理论进阶 - Paxos》介绍了一致性协议Paxos，今天我们来学习另外两个常见的一致性协议——Raft和Zab。通过与Paxos对比，了解Raft和Zab的核心思想、加深对一致性协议的认识。
Raft
Paxos偏向于理论、对如何应用到工程实践提及较少。理解的难度加上现实的骨感，在生产环境中基于Paxos实现一个正确的分布式系统非常难[1]：
Raft[2][3]在2013年提出，提出的时间虽然不长，但已经有很多系统基于Raft实现。相比Paxos，Raft的买点就是更利于理解、更易于实行。
为达到更容易理解和实行的目的，Raft将问题分解和具体化：Leader统一处理变更操作请求，一致性协议的作用具化为保证节点间操作日志副本(log replication)一致，以term作为逻辑时钟(logical clock)保证时序，节点运行相同状态机(state machine)[4]得到一致结果。Raft协议具体过程如下：
- Client发起请求，每一条请求包含操作指令
- 请求交由Leader处理，Leader将操作指令(entry)追加(append)至操作日志，紧接着对Follower发起AppendEntries请求、尝试让操作日志副本在Follower落地
- 如果Follower多数派(quorum)同意AppendEntries请求，Leader进行commit操作、把指令交由状态机处理
- 状态机处理完成后将结果返回给Client
指令通过log index(指令id)和term number保证时序，正常情况下Leader、Follower状态机按相同顺序执行指令，得出相同结果、状态一致。
宕机、网络分化等情况可引起Leader重新选举(每次选举产生新Leader的同时，产生新的term)、Leader/Follower间状态不一致。Raft中Leader为自己和所有Follower各维护一个nextIndex值，其表示Leader紧接下来要处理的指令id以及将要发给Follower的指令id，LnextIndex不等于FnextIndex时代表Leader操作日志和Follower操作日志存在不一致，这时将从Follower操作日志中最初不一致的地方开始，由Leader操作日志覆盖Follower，直到LnextIndex、FnextIndex相等。
Paxos中Leader的存在是为了提升决议效率，Leader的有无和数目并不影响决议一致性，Raft要求具备唯一Leader，并把一致性问题具体化为保持日志副本的一致性，以此实现相较Paxos而言更容易理解、更容易实现的目标。
Zab
Zab[5][6]的全称是Zookeeper atomic broadcast protocol，是Zookeeper内部用到的一致性协议。相比Paxos，Zab最大的特点是保证强一致性(strong consistency，或叫线性一致性linearizable consistency)。
和Raft一样，Zab要求唯一Leader参与决议，Zab可以分解成discovery、sync、broadcast三个阶段：
- discovery: 选举产生PL(prospective leader)，PL收集Follower epoch(cepoch)，根据Follower的反馈PL产生newepoch(每次选举产生新Leader的同时产生新epoch，类似Raft的term)
- sync: PL补齐相比Follower多数派缺失的状态、之后各Follower再补齐相比PL缺失的状态，PL和Follower完成状态同步后PL变为正式Leader(established leader)
- broadcast: Leader处理Client的写操作，并将状态变更广播至Follower，Follower多数派通过之后Leader发起将状态变更落地(deliver/commit)
Leader和Follower之间通过心跳判别健康状态，正常情况下Zab处在broadcast阶段，出现Leader宕机、网络隔离等异常情况时Zab重新回到discovery阶段。
了解完Zab的基本原理，我们再来看Zab怎样保证强一致性，Zab通过约束事务先后顺序达到强一致性，先广播的事务先commit、FIFO，Zab称之为primary order(以下简称PO)。实现PO的核心是zxid。
Zab中每个事务对应一个zxid，它由两部分组成：<e, c>，e即Leader选举时生成的epoch，c表示当次epoch内事务的编号、依次递增。假设有两个事务的zxid分别是z、z'，当满足 z.e < z'.e 或者 z.e = z'.e && z.c < z'.c 时，定义z先于z'发生(z < z')。
为实现PO，Zab对Follower、Leader有以下约束：
- 有事务z和z'，如果Leader先广播z，则Follower需保证先commit z对应的事务
- 有事务z和z'，z由Leader p广播，z'由Leader q广播，Leader p先于Leader q，则Follower需保证先commit z对应的事务
- 有事务z和z'，z由Leader p广播，z'由Leader q广播，Leader p先于Leader q，如果Follower已经commit z，则q需保证已commit z才能广播z'
第1、2点保证事务FIFO，第3点保证Leader上具备所有已commit的事务。
相比Paxos，Zab约束了事务顺序、适用于有强一致性需求的场景。
Paxos、Raft、Zab再比较
除Paxos、Raft和Zab外，Viewstamped Replication(简称VR)[7][8]也是讨论比较多的一致性协议。这些协议包含很多共同的内容(Leader、quorum、state machine等)，因而我们不禁要问：Paxos、Raft、Zab和VR等分布式一致性协议区别到底在哪，还是根本就是一回事？[9]
Paxos、Raft、Zab和VR都是解决一致性问题的协议，Paxos协议原文倾向于理论，Raft、Zab、VR倾向于实践，一致性保证程度等的不同也导致这些协议间存在差异。下图帮助我们理解这些协议的相似点和区别[10]：
相比Raft、Zab、VR，Paxos更纯粹、更接近一致性问题本源，尽管Paxos倾向理论，但不代表Paxos不能应用于工程。基于Paxos的工程实践，须考虑具体需求场景(如一致性要达到什么程度)，再在Paxos原始语意上进行包装。
小结
以上介绍分布式一致性协议Raft、Zab的核心思想，分析Raft、Zab与Paxos的异同。实现分布式系统时，先从具体需求和场景考虑，Raft、Zab、VR、Paxos等协议没有绝对地好与不好，只是适不适合。
[1] Paxos made live - An engineering perspective, Tushar Chandra, Robert Griesemer and Joshua Redstone, 2007
[2] In Search of an Understandable Consensus Algorithm, Diego Ongaro and John Ousterhout, 2013
[3] In Search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version), Diego Ongaro and John Ousterhout, 2013
[4] Implementing Fault-Tolerant Services Using the State Machine, Fred B. Schneider, 1990
[5] Zab:High-performance broadcast for primary-backup systems, FlavioP.Junqueira,BenjaminC.Reed,andMarcoSerafini, 2011
[6] ZooKeeper's atomic broadcast protocol: Theory and practice, Andr´e Medeiros, 2012
[7] Viewstamped Replication A New Primary Copy Method to Support Highly-Available Distributed Systems, Brian M.Oki and Barbar H.Liskov, 1988
[8] Viewstamped Replication Revisited, Barbara Liskov and James Cowling, Barbara Liskov and James Cowling ,2012
[9] Can’t we all just agree? The morning paper, 2015
[10] Vive La Difference: Paxos vs. Viewstamped Replication vs. Zab, Robbert van Renesse, Nicolas Schiper and Fred B. Schneider, 2014
http://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5991417.html
