ZooKeeper 保证数据一致性

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文章目录

1. 分布式一致性原理
2. Paxos 算法与 ZooKeeper 架构

1. 分布式一致性原理

CAP 原理认为，一个提供数据服务的分布式系统 无法同时满足 数据一致性（Consistency）、可用性（Availibility）、分区耐受性（Patition Tolerance）这三个条件

一致性：返回最新的数据或者错误，而不是过期的数据
可用性：每次请求都得到响应，但不保证响应的数据是最新的
分区耐受性：即使网络原因导致部分服务器节点丢失或延迟，系统依然可以操作

关于 CAP 原理，更准确的说法是，在分布式系统必须要满足 分区耐受性 的前提下，可用性 和 一致性 无法同时满足

2. Paxos 算法与 ZooKeeper 架构

收到请求后，发送给其他服务器进行表决
如果收到多个，就按时间戳和服务器排序规则进行表决

只有收到多数表决同意时，才会决定执行
表决机制保证只有一个请求会执行，保证一致性
牺牲了部分可用性，换来数据一致性

ZooKeeper 提供的一致性数据服务，用于选举集群当前工作的主服务器
ZooKeeper 系统的 多台服务器存储相同数据，并且每次数据更新都要 所有服务器投票表决，ZooKeeper 集群的性能会随着 服务器数量的增加而下降

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