搞懂分布式技术4：ZAB协议概述与选主流程详解
- 2019 年 12 月 2 日
- 筆記
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本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库
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该系列博文会告诉你什么是分布式系统，这对后端工程师来说是很重要的一门学问，我们会逐步了解常见的分布式技术、以及一些较为常见的分布式系统概念，同时也需要进一步了解zookeeper、分布式事务、分布式锁、负载均衡等技术，以便让你更完整地了解分布式技术的具体实战方法，为真正应用分布式技术做好准备。
如果对本系列文章有什么建议，或者是有什么疑问的话，也可以关注公众号【Java技术江湖】联系作者，欢迎你参与本系列博文的创作和修订。
ZAB协议
- ZAB协议是专门为zookeeper实现分布式协调功能而设计。zookeeper主要是根据ZAB协议是实现分布式系统数据一致性。
- zookeeper根据ZAB协议建立了主备模型完成zookeeper集群中数据的同步。这里所说的主备系统架构模型是指，在zookeeper集群中，只有一台leader负责处理外部客户端的事物请求(或写操作)，然后leader服务器将客户端的写操作数据同步到所有的follower节点中。
- ZAB的协议核心是在整个zookeeper集群中只有一个节点即Leader将客户端的写操作转化为事物(或提议proposal)。Leader节点再数据写完之后，将向所有的follower节点发送数据广播请求(或数据复制)，等待所有的follower节点反馈。在ZAB协议中，只要超过半数follower节点反馈OK，Leader节点就会向所有的follower服务器发送commit消息。即将leader节点上的数据同步到follower节点之上。
- ZAB协议中主要有两种模式，第一是消息广播模式；第二是崩溃恢复模式
消息广播模式
- 在zookeeper集群中数据副本的传递策略就是采用消息广播模式。zookeeper中数据副本的同步方式与二阶段提交相似但是却又不同。二阶段提交的要求协调者必须等到所有的参与者全部反馈ACK确认消息后，再发送commit消息。要求所有的参与者要么全部成功要么全部失败。二阶段提交会产生严重阻塞问题。
- ZAB协议中Leader等待follower的ACK反馈是指”只要半数以上的follower成功反馈即可，不需要收到全部follower反馈”
- 图中展示了消息广播的具体流程图
- zookeeper中消息广播的具体步骤如下： 4.1. 客户端发起一个写操作请求 4.2. Leader服务器将客户端的request请求转化为事物proposql提案，同时为每个proposal分配一个全局唯一的ID，即ZXID。 4.3. leader服务器与每个follower之间都有一个队列，leader将消息发送到该队列 4.4. follower机器从队列中取出消息处理完(写入本地事物日志中)毕后，向leader服务器发送ACK确认。 4.5. leader服务器收到半数以上的follower的ACK后，即认为可以发送commit 4.6. leader向所有的follower服务器发送commit消息。
- zookeeper采用ZAB协议的核心就是只要有一台服务器提交了proposal，就要确保所有的服务器最终都能正确提交proposal。这也是CAP/BASE最终实现一致性的一个体现。
- leader服务器与每个follower之间都有一个单独的队列进行收发消息，使用队列消息可以做到异步解耦。leader和follower之间只要往队列中发送了消息即可。如果使用同步方式容易引起阻塞。性能上要下降很多。
崩溃恢复
- zookeeper集群中为保证任何所有进程能够有序的顺序执行，只能是leader服务器接受写请求，即使是follower服务器接受到客户端的请求，也会转发到leader服务器进行处理。
- 如果leader服务器发生崩溃，则zab协议要求zookeeper集群进行崩溃恢复和leader服务器选举。
- ZAB协议崩溃恢复要求满足如下2个要求： 3.1. 确保已经被leader提交的proposal必须最终被所有的follower服务器提交。 3.2. 确保丢弃已经被leader出的但是没有被提交的proposal。
- 根据上述要求，新选举出来的leader不能包含未提交的proposal，即新选举的leader必须都是已经提交了的proposal的follower服务器节点。同时，新选举的leader节点中含有最高的ZXID。这样做的好处就是可以避免了leader服务器检查proposal的提交和丢弃工作。
- leader服务器发生崩溃时分为如下场景： 5.1. leader在提出proposal时未提交之前崩溃，则经过崩溃恢复之后，新选举的leader一定不能是刚才的leader。因为这个leader存在未提交的proposal。 5.2 leader在发送commit消息之后，崩溃。即消息已经发送到队列中。经过崩溃恢复之后，参与选举的follower服务器(刚才崩溃的leader有可能已经恢复运行，也属于follower节点范畴)中有的节点已经是消费了队列中所有的commit消息。即该follower节点将会被选举为最新的leader。剩下动作就是数据同步过程。
数据同步
- 在zookeeper集群中新的leader选举成功之后，leader会将自身的提交的最大proposal的事物ZXID发送给其他的follower节点。follower节点会根据leader的消息进行回退或者是数据同步操作。最终目的要保证集群中所有节点的数据副本保持一致。
- 数据同步完之后，zookeeper集群如何保证新选举的leader分配的ZXID是全局唯一呢？这个就要从ZXID的设计谈起。 2.1 ZXID是一个长度64位的数字，其中低32位是按照数字递增，即每次客户端发起一个proposal,低32位的数字简单加1。高32位是leader周期的epoch编号，至于这个编号如何产生(我也没有搞明白)，每当选举出一个新的leader时，新的leader就从本地事物日志中取出ZXID,然后解析出高32位的epoch编号，进行加1，再将低32位的全部设置为0。这样就保证了每次新选举的leader后，保证了ZXID的唯一性而且是保证递增的。
ZAB协议原理
- ZAB协议要求每个leader都要经历三个阶段，即发现，同步，广播。
- 发现：即要求zookeeper集群必须选择出一个leader进程，同时leader会维护一个follower可用列表。将来客户端可以这follower中的节点进行通信。
- 同步：leader要负责将本身的数据与follower完成同步，做到多副本存储。这样也是体现了CAP中高可用和分区容错。follower将队列中未处理完的请求消费完成后，写入本地事物日志中。
- 广播：leader可以接受客户端新的proposal请求，将新的proposal请求广播给所有的follower。
Zookeeper设计目标
- zookeeper作为当今最流行的分布式系统应用协调框架，采用zab协议的最大目标就是建立一个高可用可扩展的分布式数据主备系统。即在任何时刻只要leader发生宕机，都能保证分布式系统数据的可靠性和最终一致性。
- 深刻理解ZAB协议，才能更好的理解zookeeper对于分布式系统建设的重要性。以及为什么采用zookeeper就能保证分布式系统中数据最终一致性，服务的高可用性。
Zab与Paxos Zab的作者认为Zab与paxos并不相同，只所以没有采用Paxos是因为Paxos保证不了全序顺序：Because multiple leaders can propose a value for a given instance two problems arise. First, proposals can conflict. Paxos uses ballots to detect and resolve conflicting proposals. Second, it is not enough to know that a given instance number has been committed, processes must also be able to fi gure out which value has been committed. Paxos算法的确是不关心请求之间的逻辑顺序，而只考虑数据之间的全序，但很少有人直接使用paxos算法，都会经过一定的简化、优化。
Paxos算法优化 Paxos算法在出现竞争的情况下，其收敛速度很慢，甚至可能出现活锁的情况，例如当有三个及三个以上的proposer在发送prepare请求后，很难有一个proposer收到半数以上的回复而不断地执行第一阶段的协议。因此，为了避免竞争，加快收敛的速度，在算法中引入了一个Leader这个角色，在正常情况下同时应该最多只能有一个参与者扮演Leader角色，而其它的参与者则扮演Acceptor的角色。在这种优化算法中，只有Leader可以提出议案，从而避免了竞争使得算法能够快速地收敛而趋于一致；而为了保证Leader的健壮性，又引入了Leader选举，再考虑到同步的阶段，渐渐的你会发现对Paxos算法的简化和优化已经和上面介绍的ZAB协议很相似了。
总结 Google的粗粒度锁服务Chubby的设计开发者Burrows曾经说过：“所有一致性协议本质上要么是Paxos要么是其变体”。这句话还是有一定道理的，ZAB本质上就是Paxos的一种简化形式。
ZAB与FastLeaderElection选主算法流程详解
这篇主要分析leader的选主机制，zookeeper提供了三种方式：
- LeaderElection
- AuthFastLeaderElection
- FastLeaderElection
默认的算法是FastLeaderElection，所以这篇主要分析它的选举机制。
选择机制中的概念
服务器ID
比如有三台服务器，编号分别是1,2,3。
编号越大在选择算法中的权重越大。
数据ID
服务器中存放的最大数据ID.
值越大说明数据越新，在选举算法中数据越新权重越大。
逻辑时钟
或者叫投票的次数，同一轮投票过程中的逻辑时钟值是相同的。每投完一次票这个数据就会增加，然后与接收到的其它服务器返回的投票信息中的数值相比，根据不同的值做出不同的判断。
选举状态
- LOOKING，竞选状态。
- FOLLOWING，随从状态，同步leader状态，参与投票。
- OBSERVING，观察状态,同步leader状态，不参与投票。
- LEADING，领导者状态。
选举消息内容
在投票完成后，需要将投票信息发送给集群中的所有服务器，它包含如下内容。
- 服务器ID
- 数据ID
- 逻辑时钟
- 选举状态
选举流程图
因为每个服务器都是独立的，在启动时均从初始状态开始参与选举，下面是简易流程图。
下面详细解释一下这个流程：
首先给出几个名词定义：
（1）Serverid：在配置server时，给定的服务器的标示id。
（2）Zxid:服务器在运行时产生的数据id，zxid越大，表示数据越新。
（3）Epoch：选举的轮数，即逻辑时钟。随着选举的轮数++
（4）Server状态：LOOKING,FOLLOWING,OBSERVING,LEADING
步骤：
一、 Server刚启动（宕机恢复或者刚启动）准备加入集群，此时读取自身的zxid等信息。
二、 所有Server加入集群时都会推荐自己为leader，然后将（leader id 、 zixd 、 epoch）作为广播信息，广播到集群中所有的服务器(Server)。然后等待集群中的服务器返回信息。
三、 收到集群中其他服务器返回的信息，此时要分为两类：该服务器处于looking状态，或者其他状态。
（1） 服务器处于looking状态
首先判断逻辑时钟 Epoch:
a) 如果接收到Epoch大于自己目前的逻辑时钟（说明自己所保存的逻辑时钟落伍了）。更新本机逻辑时钟Epoch，同时 Clear其他服务发送来的选举数据（这些数据已经OUT了）。然后判断是否需要更新当前自己的选举情况（一开始选择的leader id 是自己）
判断规则rules judging：保存的zxid最大值和leader Serverid来进行判断的。先看数据zxid,数据zxid大者胜出;其次再判断leaderServerid, leader Serverid大者胜出；然后再将自身最新的选举结果(也就是上面提到的三种数据（leader Serverid，Zxid，Epoch）广播给其他server)
b) 如果接收到的Epoch小于目前的逻辑时钟。说明对方处于一个比较OUT的选举轮数，这时只需要将自己的 （leader Serverid，Zxid，Epoch）发送给他即可。
c) 如果接收到的Epoch等于目前的逻辑时钟。再根据a)中的判断规则，将自身的最新选举结果广播给其他 server。
同时Server还要处理2种情况：
a) 如果Server接收到了其他所有服务器的选举信息，那么则根据这些选举信息确定自己的状态（Following,Leading），结束Looking，退出选举。
b) 即使没有收到所有服务器的选举信息，也可以判断一下根据以上过程之后最新的选举leader是不是得到了超过半数以上服务器的支持，如果是则尝试接受最新数据，倘若没有最新的数据到来，说明大家都已经默认了这个结果,同样也设置角色退出选举过程。
（2） 服务器处于其他状态（Following, Leading）
a) 如果逻辑时钟Epoch相同,将该数据保存到recvset,如果所接收服务器宣称自己是leader,那么将判断是不是有半数以上的服务器选举它,如果是则设置选举状态退出选举过程
b) 否则这是一条与当前逻辑时钟不符合的消息，那么说明在另一个选举过程中已经有了选举结果，于是将该选举结果加入到outofelection集合中，再根据outofelection来判断是否可以结束选举,如果可以也是保存逻辑时钟，设置选举状态，退出选举过程。
以上就是FAST选举过程。
以上就是我自己配置的Zookeeper选主日志，从一开始LOOKING,然后new election, my id = 1, proposedzxid=0x0 也就是选自己为Leader,之后广播选举并重复之前Fast选主算法，最终确定Leader。
源码分析
QuorumPeer
主要看这个类，只有LOOKING状态才会去执行选举算法。每个服务器在启动时都会选择自己做为领导，然后将投票信息发送出去，循环一直到选举出领导为止。
public void run() { //....... try { while (running) { switch (getPeerState()) { case LOOKING: if (Boolean.getBoolean("readonlymode.enabled")) { //... try { //投票给自己... setCurrentVote(makeLEStrategy().lookForLeader()); } catch (Exception e) { //... } finally { //... } } else { try { //... setCurrentVote(makeLEStrategy().lookForLeader()); } catch (Exception e) { //... } } break; case OBSERVING: //... break; case FOLLOWING: //... break; case LEADING: //... break; } } } finally { //... } }
FastLeaderElection
它是zookeeper默认提供的选举算法，核心方法如下：具体的可以与本文上面的流程图对照。
public Vote lookForLeader() throws InterruptedException { //... try { HashMap<Long, Vote> recvset = new HashMap<Long, Vote>(); HashMap<Long, Vote> outofelection = new HashMap<Long, Vote>(); int notTimeout = finalizeWait; synchronized(this){ //给自己投票 logicalclock.incrementAndGet(); updateProposal(getInitId(), getInitLastLoggedZxid(), getPeerEpoch()); } //将投票信息发送给集群中的每个服务器 sendNotifications(); //循环，如果是竞选状态一直到选举出结果 while ((self.getPeerState() == ServerState.LOOKING) && (!stop)){ Notification n = recvqueue.poll(notTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS); //没有收到投票信息 if(n == null){ if(manager.haveDelivered()){ sendNotifications(); } else { manager.connectAll(); } //... } //收到投票信息 else if (self.getCurrentAndNextConfigVoters().contains(n.sid)) { switch (n.state) { case LOOKING: // 判断投票是否过时，如果过时就清除之前已经接收到的信息 if (n.electionEpoch > logicalclock.get()) { logicalclock.set(n.electionEpoch); recvset.clear(); //更新投票信息 if(totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch, getInitId(), getInitLastLoggedZxid(), getPeerEpoch())) { updateProposal(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch); } else { updateProposal(getInitId(), getInitLastLoggedZxid(), getPeerEpoch()); } //发送投票信息 sendNotifications(); } else if (n.electionEpoch < logicalclock.get()) { //忽略 break; } else if (totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch, proposedLeader, proposedZxid, proposedEpoch)) { //更新投票信息 updateProposal(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch); sendNotifications(); } recvset.put(n.sid, new Vote(n.leader, n.zxid, n.electionEpoch, n.peerEpoch)); //判断是否投票结束 if (termPredicate(recvset, new Vote(proposedLeader, proposedZxid, logicalclock.get(), proposedEpoch))) { // Verify if there is any change in the proposed leader while((n = recvqueue.poll(finalizeWait, TimeUnit.MILLISECONDS)) != null){ if(totalOrderPredicate(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch, proposedLeader, proposedZxid, proposedEpoch)){ recvqueue.put(n); break; } } if (n == null) { self.setPeerState((proposedLeader == self.getId()) ? ServerState.LEADING: learningState()); Vote endVote = new Vote(proposedLeader, proposedZxid, proposedEpoch); leaveInstance(endVote); return endVote; } } break; case OBSERVING: //忽略 break; case FOLLOWING: case LEADING: //如果是同一轮投票 if(n.electionEpoch == logicalclock.get()){ recvset.put(n.sid, new Vote(n.leader, n.zxid, n.electionEpoch, n.peerEpoch)); //判断是否投票结束 if(termPredicate(recvset, new Vote(n.leader, n.zxid, n.electionEpoch, n.peerEpoch, n.state)) && checkLeader(outofelection, n.leader, n.electionEpoch)) { self.setPeerState((n.leader == self.getId()) ? ServerState.LEADING: learningState()); Vote endVote = new Vote(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch); leaveInstance(endVote); return endVote; } } //记录投票已经完成 outofelection.put(n.sid, new Vote(n.leader, IGNOREVALUE, IGNOREVALUE, n.peerEpoch, n.state)); if (termPredicate(outofelection, new Vote(n.leader, IGNOREVALUE, IGNOREVALUE, n.peerEpoch, n.state)) && checkLeader(outofelection, n.leader, IGNOREVALUE)) { synchronized(this){ logicalclock.set(n.electionEpoch); self.setPeerState((n.leader == self.getId()) ? ServerState.LEADING: learningState()); } Vote endVote = new Vote(n.leader, n.zxid, n.peerEpoch); leaveInstance(endVote); return endVote; } break; default: //忽略 break; } } else { LOG.warn("Ignoring notification from non-cluster member " + n.sid); } } return null; } finally { //... } }
判断是否已经胜出
默认是采用投票数大于半数则胜出的逻辑。
选举流程简述
目前有5台服务器，每台服务器均没有数据，它们的编号分别是1,2,3,4,5,按编号依次启动，它们的选择举过程如下：
- 服务器1启动，给自己投票，然后发投票信息，由于其它机器还没有启动所以它收不到反馈信息，服务器1的状态一直属于Looking。
- 服务器2启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器1交换结果，由于服务器2的编号大所以服务器2胜出，但此时投票数没有大于半数，所以两个服务器的状态依然是LOOKING。
- 服务器3启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器1,2交换信息，由于服务器3的编号最大所以服务器3胜出，此时投票数正好大于半数，所以服务器3成为领导者，服务器1,2成为小弟。
- 服务器4启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器1,2,3交换信息，尽管服务器4的编号大，但之前服务器3已经胜出，所以服务器4只能成为小弟。
- 服务器5启动，后面的逻辑同服务器4成为小弟。
几种领导选举场景
集群启动领导选举
初始投票给自己 集群刚启动时，所有服务器的logicClock都为1，zxid都为0。
各服务器初始化后，都投票给自己，并将自己的一票存入自己的票箱，如下图所示。
在上图中，(1, 1, 0)第一位数代表投出该选票的服务器的logicClock，第二位数代表被推荐的服务器的myid，第三位代表被推荐的服务器的最大的zxid。由于该步骤中所有选票都投给自己，所以第二位的myid即是自己的myid，第三位的zxid即是自己的zxid。
此时各自的票箱中只有自己投给自己的一票。
更新选票 服务器收到外部投票后，进行选票PK，相应更新自己的选票并广播出去，并将合适的选票存入自己的票箱，如下图所示。
服务器1收到服务器2的选票（1, 2, 0）和服务器3的选票（1, 3, 0）后，由于所有的logicClock都相等，所有的zxid都相等，因此根据myid判断应该将自己的选票按照服务器3的选票更新为（1, 3, 0），并将自己的票箱全部清空，再将服务器3的选票与自己的选票存入自己的票箱，接着将自己更新后的选票广播出去。此时服务器1票箱内的选票为(1, 3)，(3, 3)。
同理，服务器2收到服务器3的选票后也将自己的选票更新为（1, 3, 0）并存入票箱然后广播。此时服务器2票箱内的选票为(2, 3)，(3, ,3)。
服务器3根据上述规则，无须更新选票，自身的票箱内选票仍为（3, 3）。
服务器1与服务器2更新后的选票广播出去后，由于三个服务器最新选票都相同，最后三者的票箱内都包含三张投给服务器3的选票。
根据选票确定角色 根据上述选票，三个服务器一致认为此时服务器3应该是Leader。因此服务器1和2都进入FOLLOWING状态，而服务器3进入LEADING状态。之后Leader发起并维护与Follower间的心跳。
Follower重启
Follower重启投票给自己 Follower重启，或者发生网络分区后找不到Leader，会进入LOOKING状态并发起新的一轮投票。
发现已有Leader后成为Follower 服务器3收到服务器1的投票后，将自己的状态LEADING以及选票返回给服务器1。服务器2收到服务器1的投票后，将自己的状态FOLLOWING及选票返回给服务器1。此时服务器1知道服务器3是Leader，并且通过服务器2与服务器3的选票可以确定服务器3确实得到了超过半数的选票。因此服务器1进入FOLLOWING状态。
Leader重启
Follower发起新投票 Leader（服务器3）宕机后，Follower（服务器1和2）发现Leader不工作了，因此进入LOOKING状态并发起新的一轮投票，并且都将票投给自己。
广播更新选票 服务器1和2根据外部投票确定是否要更新自身的选票。这里有两种情况
- 服务器1和2的zxid相同。例如在服务器3宕机前服务器1与2完全与之同步。此时选票的更新主要取决于myid的大小
- 服务器1和2的zxid不同。在旧Leader宕机之前，其所主导的写操作，只需过半服务器确认即可，而不需所有服务器确认。换句话说，服务器1和2可能一个与旧Leader同步（即zxid与之相同）另一个不同步（即zxid比之小）。此时选票的更新主要取决于谁的zxid较大
在上图中，服务器1的zxid为11，而服务器2的zxid为10，因此服务器2将自身选票更新为（3, 1, 11），如下图所示。
选出新Leader 经过上一步选票更新后，服务器1与服务器2均将选票投给服务器1，因此服务器2成为Follower，而服务器1成为新的Leader并维护与服务器2的心跳。
旧Leader恢复后发起选举 旧的Leader恢复后，进入LOOKING状态并发起新一轮领导选举，并将选票投给自己。此时服务器1会将自己的LEADING状态及选票（3, 1, 11）返回给服务器3，而服务器2将自己的FOLLOWING状态及选票（3, 1, 11）返回给服务器3。如下图所示。
旧Leader成为Follower 服务器3了解到Leader为服务器1，且根据选票了解到服务器1确实得到过半服务器的选票，因此自己进入FOLLOWING状态。
一致性保证
ZAB协议保证了在Leader选举的过程中，已经被Commit的数据不会丢失，未被Commit的数据对客户端不可见。
Commit过的数据不丢失
Failover前状态 为更好演示Leader Failover过程，本例中共使用5个Zookeeper服务器。A作为Leader，共收到P1、P2、P3三条消息，并且Commit了1和2，且总体顺序为P1、P2、C1、P3、C2。根据顺序性原则，其它Follower收到的消息的顺序肯定与之相同。其中B与A完全同步，C收到P1、P2、C1，D收到P1、P2，E收到P1，如下图所示。
这里要注意
- 由于A没有C3，意味着收到P3的服务器的总个数不会超过一半，也即包含A在内最多只有两台服务器收到P3。在这里A和B收到P3，其它服务器均未收到P3
- 由于A已写入C1、C2，说明它已经Commit了P1、P2，因此整个集群有超过一半的服务器，即最少三个服务器收到P1、P2。在这里所有服务器都收到了P1，除E外其它服务器也都收到了P2
选出新Leader 旧Leader也即A宕机后，其它服务器根据上述FastLeaderElection算法选出B作为新的Leader。C、D和E成为Follower且以B为Leader后，会主动将自己最大的zxid发送给B，B会将Follower的zxid与自身zxid间的所有被Commit过的消息同步给Follower，如下图所示。
在上图中
- P1和P2都被A Commit，因此B会通过同步保证P1、P2、C1与C2都存在于C、D和E中
- P3由于未被A Commit，同时幸存的所有服务器中P3未存在于大多数据服务器中，因此它不会被同步到其它Follower
通知Follower可对外服务 同步完数据后，B会向D、C和E发送NEWLEADER命令并等待大多数服务器的ACK（下图中D和E已返回ACK，加上B自身，已经占集群的大多数），然后向所有服务器广播UPTODATE命令。收到该命令后的服务器即可对外提供服务。
未Commit过的消息对客户端不可见
在上例中，P3未被A Commit过，同时因为没有过半的服务器收到P3，因此B也未Commit P3（如果有过半服务器收到P3，即使A未Commit P3，B会主动Commit P3，即C3），所以它不会将P3广播出去。
具体做法是，B在成为Leader后，先判断自身未Commit的消息（本例中即P3）是否存在于大多数服务器中从而决定是否要将其Commit。然后B可得出自身所包含的被Commit过的消息中的最小zxid（记为min_zxid）与最大zxid（记为max_zxid）。C、D和E向B发送自身Commit过的最大消息zxid（记为max_zxid）以及未被Commit过的所有消息（记为zxid_set）。B根据这些信息作出如下操作
- 如果Follower的max_zxid与Leader的max_zxid相等，说明该Follower与Leader完全同步，无须同步任何数据
- 如果Follower的max_zxid在Leader的(min_zxid，max_zxid)范围内，Leader会通过TRUNC命令通知Follower将其zxid_set中大于Follower的max_zxid（如果有）的所有消息全部删除
上述操作保证了未被Commit过的消息不会被Commit从而对外不可见。
上述例子中Follower上并不存在未被Commit的消息。但可考虑这种情况，如果将上述例子中的服务器数量从五增加到七，服务器F包含P1、P2、C1、P3，服务器G包含P1、P2。此时服务器F、A和B都包含P3，但是因为票数未过半，因此B作为Leader不会Commit P3，而会通过TRUNC命令通知F删除P3。如下图所示。
总结
- 由于使用主从复制模式，所有的写操作都要由Leader主导完成，而读操作可通过任意节点完成，因此Zookeeper读性能远好于写性能，更适合读多写少的场景
- 虽然使用主从复制模式，同一时间只有一个Leader，但是Failover机制保证了集群不存在单点失败（SPOF）的问题
- ZAB协议保证了Failover过程中的数据一致性
- 服务器收到数据后先写本地文件再进行处理，保证了数据的持久性
