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Java `Consensus Algorithms` (`Raft`, `Paxos`) `Zookeeper` / `Etcd` 分布式协调

各位观众老爷们，掌声在哪里？（此处应有掌声，自行脑补）

今天给大家唠唠嗑，不对，是讲讲Java分布式系统里那些让人头大的“一致性算法”和“分布式协调服务”。别怕，我会尽量用大白话，让大家听得懂，看得明白，甚至还能上手撸两段代码。

咱们今天的主题是：Java Consensus Algorithms (Raft, Paxos) Zookeeper / Etcd 分布式协调

一、 开胃小菜：啥叫“一致性”？为啥它很重要？

想象一下，你是一家银行的数据库。有三台服务器，分别叫A、B、C。你的目标是，无论用户存款、取款、转账，都要保证这三台服务器的数据是一致的。

  • 理想情况： 用户小明存了100块，A、B、C都记录了，皆大欢喜。
  • 糟糕情况： 小明存了100块，A记录了，B、C没记录。第二天，小明来取钱，发现少了100，跟你拼命。
  • 更糟糕的情况： 小明存了100块，A记录了，B记录了，C记录了200。三台服务器互相打架，数据彻底乱套。

所以，在分布式系统里，“一致性”就是保证多个节点上的数据是相同且同步的。 没了它，你的系统就会变成一个随时爆炸的定时炸弹。

二、 正餐来了：一致性算法（Raft 和 Paxos）

解决一致性问题的核心，就是各种“一致性算法”。这里我们重点聊聊Raft和Paxos，这两位大佬。

1. Paxos：传说中的算法之王

Paxos算法由Leslie Lamport提出，被誉为“最难理解的一致性算法”。它的目标是：在不可靠的网络环境下，保证分布式系统中的数据一致性。

  • 角色：

    • Proposer（提议者）： 提出一个提案（value），希望被多数节点接受。
    • Acceptor（接受者）： 接收提案，并决定是否接受。
    • Learner（学习者）： 从Acceptor那里学习到被接受的提案。

  • 流程（简化版）：

    1. Prepare阶段： Proposer向所有Acceptor发送Prepare请求，请求中包含一个提案编号（proposal ID）。
    2. Promise阶段： Acceptor收到Prepare请求后，如果提案编号大于自己已经接受过的所有提案编号，就Promise（承诺）不再接受小于该编号的提案，并返回已经接受过的最高编号的提案（如果有的话）。
    3. Accept阶段： Proposer收到多数Acceptor的Promise后，选择一个value（如果Acceptor返回了value，就选择最高编号的value；否则，就选择自己提出的value），向所有Acceptor发送Accept请求，请求中包含提案编号和value。
    4. Accepted阶段： Acceptor收到Accept请求后，如果提案编号大于等于自己Promise过的最高编号，就接受该value，并返回Accepted消息。
    5. Learn阶段： Proposer或者其他节点从Acceptor那里学习到被接受的value。

  • 代码示例（伪代码，展示核心逻辑）：

// Proposer
class Proposer {
    int proposalId;
    Object value;
    List<Acceptor> acceptors;

    public void propose(Object value) {
        this.value = value;
        proposalId = generateProposalId(); // 生成递增的提案编号
        // Prepare Phase
        Map<Acceptor, PrepareResponse> prepareResponses = sendPrepareRequestToAll(acceptors, proposalId);
        if (hasMajorityPromise(prepareResponses)) {
            // Accept Phase
            Object chosenValue = chooseValue(prepareResponses, value);
            sendAcceptRequestToAll(acceptors, proposalId, chosenValue);
        } else {
            // 重新开始
            propose(value);
        }
    }

    private Object chooseValue(Map<Acceptor, PrepareResponse> responses, Object proposedValue) {
        // 如果有Acceptor已经接受过value，选择最高编号的value
        Object chosenValue = proposedValue;
        int maxAcceptedProposalId = -1;
        for (PrepareResponse response : responses.values()) {
            if (response.acceptedProposalId > maxAcceptedProposalId) {
                maxAcceptedProposalId = response.acceptedProposalId;
                chosenValue = response.acceptedValue;
            }
        }
        return chosenValue;
    }
}

// Acceptor
class Acceptor {
    int promisedProposalId = 0;
    int acceptedProposalId = 0;
    Object acceptedValue;

    public PrepareResponse handlePrepareRequest(int proposalId) {
        PrepareResponse response = new PrepareResponse();
        if (proposalId > promisedProposalId) {
            promisedProposalId = proposalId;
            response.promised = true;
            response.acceptedProposalId = acceptedProposalId;
            response.acceptedValue = acceptedValue;
        } else {
            response.promised = false;
        }
        return response;
    }

    public boolean handleAcceptRequest(int proposalId, Object value) {
        if (proposalId >= promisedProposalId) {
            acceptedProposalId = proposalId;
            acceptedValue = value;
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    }
}

class PrepareResponse {
    boolean promised;
    int acceptedProposalId;
    Object acceptedValue;
}
  • 优点： 理论上非常可靠。
  • 缺点： 难以理解，难以实现，性能较差。

2. Raft：易于理解的一致性算法

Raft算法是由Stanford大学的Diego Ongaro和John Ousterhout提出，目标是：在保证一致性的前提下，让算法更容易理解和实现。

  • 角色：

    • Leader（领导者）： 负责接收客户端的请求，并将日志复制到其他节点。
    • Follower（追随者）： 被动地接收Leader的日志，并将其应用到自己的状态机。
    • Candidate（候选者）： 在Leader失效后，发起选举，竞争成为新的Leader。

  • 流程（简化版）：

    1. Leader Election（领导者选举）： 当Follower在一段时间内没有收到Leader的消息时，就会变成Candidate，发起选举。Candidate会向其他节点发送RequestVote请求，如果收到多数节点的投票，就成为新的Leader。
    2. Log Replication（日志复制）： Leader接收客户端的请求，将请求作为日志条目添加到自己的日志中，然后将日志条目复制到所有Follower。
    3. Safety（安全性）： Raft保证只有一个Leader，并且所有节点都按照相同的顺序应用日志条目，从而保证数据一致性。

  • 代码示例（伪代码，展示核心逻辑）：

// Node (可以是Leader, Follower, Candidate)
class Node {
    int currentTerm; // 当前任期
    int votedFor;   // 在当前任期内投票给了谁
    List<LogEntry> log; // 日志

    Role role; // 当前角色 (Leader, Follower, Candidate)

    public void startElection() {
        role = Role.CANDIDATE;
        currentTerm++;
        votedFor = this.id;
        // 向其他节点发送RequestVote请求
        sendRequestVoteToAll();
    }

    public void handleRequestVote(RequestVoteRequest request) {
        if (request.term > currentTerm) {
            currentTerm = request.term;
            role = Role.FOLLOWER; // 转换为Follower
            votedFor = request.candidateId;
            return true; // 投票
        } else if (request.term == currentTerm && (votedFor == -1 || votedFor == request.candidateId)) {
            // 还没有投票或者已经投票给了这个Candidate
            if (isLogUpToDate(request.lastLogIndex, request.lastLogTerm)) {
                votedFor = request.candidateId;
                return true; // 投票
            }
        }
        return false; // 拒绝投票
    }

    public void handleAppendEntries(AppendEntriesRequest request) {
        if (request.term < currentTerm) {
            return false; // 拒绝
        }

        role = Role.FOLLOWER; // 确认是Follower
        // 检查日志是否一致
        if (!logMatches(request.prevLogIndex, request.prevLogTerm)) {
            // 不一致，删除冲突的日志
            deleteConflictingLogs();
            return false; // 拒绝
        }

        // 添加新的日志
        appendNewEntries(request.entries);
        return true; // 接受
    }

    // ... 省略其他方法
}

enum Role {
    LEADER, FOLLOWER, CANDIDATE
}

class RequestVoteRequest {
    int term;
    int candidateId;
    int lastLogIndex;
    int lastLogTerm;
}

class AppendEntriesRequest {
    int term;
    int leaderId;
    int prevLogIndex;
    int prevLogTerm;
    List<LogEntry> entries;
    int leaderCommit;
}

class LogEntry {
    int term;
    Object command;
}
  • 优点： 易于理解，易于实现，性能较好。
  • 缺点： 相对Paxos，理论上稍微弱一点（但实际应用中足够了）。

总结一下Raft和Paxos的对比：

特性 Paxos Raft
难易程度 非常难 相对容易
理解难度 非常难 相对容易
实现难度 非常难 相对容易
性能 理论上可以优化，但实际一般较差 良好
应用场景 对一致性要求极高，但可以容忍复杂性的场景 大部分分布式系统场景，尤其注重可理解性和可维护性

三、 甜点：分布式协调服务（Zookeeper 和 Etcd）

一致性算法固然重要，但直接手撸代码来实现它们，简直是噩梦。还好，我们有现成的“分布式协调服务”，它们已经实现了这些算法，并提供了简单易用的API。

1. Zookeeper：动物园管理员

Zookeeper是Apache Hadoop的顶级项目，最初是为Hadoop提供分布式协调服务而设计的。它提供了一个分层的文件系统（类似Unix的文件系统），可以存储配置信息、状态信息等。

  • 特性：

    • 分层命名空间： 数据以树形结构组织，每个节点称为ZNode。
    • Watch机制： 客户端可以注册Watcher，当ZNode的数据发生变化时，Zookeeper会通知客户端。
    • 原子性： 所有操作都是原子性的，要么成功，要么失败。
    • 顺序性： 所有操作都有全局唯一的顺序。
    • 可靠性： Zookeeper集群保证数据的高可用性。

  • 应用场景：

    • 配置管理： 将配置信息存储在Zookeeper中，当配置发生变化时，通知所有客户端。
    • 命名服务： 提供全局唯一的命名空间，用于服务发现。
    • 分布式锁： 利用ZNode的原子性和顺序性，实现分布式锁。
    • Leader选举： 利用ZNode的临时性和顺序性，实现Leader选举。

  • 代码示例（Java）：

import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.List;

public class ZookeeperExample {

    private static final String ZK_ADDRESS = "localhost:2181";
    private static final int SESSION_TIMEOUT = 5000;

    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, KeeperException {
        ZooKeeper zk = new ZooKeeper(ZK_ADDRESS, SESSION_TIMEOUT, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent event) {
                System.out.println("Event received: " + event);
                // 可以在这里处理事件，例如重新获取数据
            }
        });

        // 创建ZNode
        String path = "/my_znode";
        if (zk.exists(path, false) == null) {
            zk.create(path, "Hello Zookeeper".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
            System.out.println("Created ZNode: " + path);
        }

        // 获取数据
        byte[] data = zk.getData(path, false, null);
        System.out.println("Data in ZNode " + path + ": " + new String(data));

        // 设置数据
        zk.setData(path, "New data".getBytes(), -1); // -1表示任何版本
        data = zk.getData(path, false, null);
        System.out.println("Updated data in ZNode " + path + ": " + new String(data));

        // 创建子节点
        String childPath = path + "/child";
        if (zk.exists(childPath, false) == null) {
            zk.create(childPath, "Child data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL); // 临时节点
            System.out.println("Created ZNode: " + childPath);
        }

        // 获取子节点列表
        List<String> children = zk.getChildren(path, false);
        System.out.println("Children of ZNode " + path + ": " + children);

        // 删除ZNode (先删除子节点)
        if (zk.exists(childPath, false) != null) {
            zk.delete(childPath, -1);
            System.out.println("Deleted ZNode: " + childPath);
        }

        if (zk.exists(path, false) != null) {
            zk.delete(path, -1);
            System.out.println("Deleted ZNode: " + path);
        }

        zk.close();
    }
}

2. Etcd：更现代的分布式键值存储

Etcd是由CoreOS团队开发的，是一个高可用的分布式键值存储系统。它使用Raft算法保证数据一致性，并提供了HTTP/JSON API，更易于使用。

  • 特性：

    • 键值存储： 数据以键值对的形式存储。
    • Watch机制： 客户端可以注册Watcher，当键值对发生变化时，Etcd会通知客户端。
    • 原子性： 所有操作都是原子性的，要么成功，要么失败。
    • 顺序性： 所有操作都有全局唯一的顺序。
    • 可靠性： Etcd集群保证数据的高可用性。
    • HTTP/JSON API： 使用HTTP/JSON API，方便各种语言的客户端使用。

  • 应用场景：

    • 服务发现： 将服务信息存储在Etcd中，客户端可以通过Etcd发现服务。
    • 配置管理： 将配置信息存储在Etcd中，当配置发生变化时，通知所有客户端。
    • Leader选举： 利用Etcd的原子性和顺序性，实现Leader选举。
    • 分布式锁： 利用Etcd的原子性和顺序性，实现分布式锁。
    • Kubernetes存储： Kubernetes使用Etcd存储集群的状态信息。

  • 代码示例（Java，使用Jetcd）：

import io.etcd.jetcd.*;
import io.etcd.jetcd.kv.GetResponse;
import io.etcd.jetcd.options.GetOption;

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class EtcdExample {

    private static final String ETCD_ENDPOINT = "http://localhost:2379";

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        try (Client client = Client.builder().endpoints(ETCD_ENDPOINT).build()) {
            KV kvClient = client.getKVClient();

            // Put a key-value pair
            String key = "/my_key";
            String value = "Hello Etcd";
            kvClient.put(ByteSequence.from(key, StandardCharsets.UTF_8), ByteSequence.from(value, StandardCharsets.UTF_8)).get();
            System.out.println("Put key: " + key + ", value: " + value);

            // Get the value of a key
            CompletableFuture<GetResponse> getFuture = kvClient.get(ByteSequence.from(key, StandardCharsets.UTF_8));
            GetResponse response = getFuture.get();

            if (!response.kvs().isEmpty()) {
                String retrievedValue = response.kvs().get(0).getValue().toString(StandardCharsets.UTF_8);
                System.out.println("Got value for key " + key + ": " + retrievedValue);
            } else {
                System.out.println("Key " + key + " not found");
            }

            // Watch for changes to a key
            Watch watchClient = client.getWatchClient();
            Watch.Listener listener = Watch.listener(event -> {
                System.out.println("Watch event: " + event);
            });
            watchClient.watch(ByteSequence.from(key, StandardCharsets.UTF_8), listener);

            // Update the key
            kvClient.put(ByteSequence.from(key, StandardCharsets.UTF_8), ByteSequence.from("New Value", StandardCharsets.UTF_8)).get();
            System.out.println("Updated key: " + key);

            // Keep the program running for a while to observe the watch event
            Thread.sleep(5000);

            // Delete the key
            kvClient.delete(ByteSequence.from(key, StandardCharsets.UTF_8)).get();
            System.out.println("Deleted key: " + key);

            watchClient.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

总结一下Zookeeper和Etcd的对比：

特性 Zookeeper Etcd
数据模型 分层文件系统 (ZNode) 键值存储
一致性算法 ZAB (Zookeeper Atomic Broadcast) Raft
API Java API HTTP/JSON API
编程语言 Java Go
开发公司 Apache CoreOS (Red Hat)
社区活跃度 非常活跃 活跃
应用场景 传统分布式系统，Hadoop生态 云原生应用，Kubernetes生态

四、 课后作业：如何选择？

那么问题来了，面对这么多选择，我们该如何选择呢？

  • 如果你是Hadoop生态的用户，或者需要一个成熟稳定的分布式协调服务，那么Zookeeper可能更适合你。
  • 如果你是云原生应用开发者，或者需要一个易于使用的分布式键值存储，那么Etcd可能更适合你。
  • 如果你想深入理解一致性算法，可以尝试手撸Raft或者Paxos（不推荐，除非你想秃头）。

总而言之，选择哪个技术取决于你的具体需求和场景。

五、 结语：革命尚未成功，同志仍需努力

分布式系统是一个复杂而有趣的领域，一致性算法和分布式协调服务是其中的重要组成部分。希望今天的讲座能帮助大家更好地理解这些概念，并在实际工作中应用它们。

记住，技术是不断发展的，我们需要不断学习，才能跟上时代的步伐。

好了，今天的讲座就到这里，感谢大家的观看！ （此处应有掌声，再次自行脑补）
下次再见！

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