具体描述
■原理深入，清楚说明ACID、CAP、BASE，2PC/3PC协定，Paxos、ZAB协定等热门话题
■彻底剖析分散式一致性问题，并提出相应解决方案和实战参考
专家推荐
ZooKeeper 的稳定性和对一致性的保障一直为业界所称道，在大量的分散式系统和开放原始码元件中获得应用。本书是作者在长期使用 ZooKeeper 后深入研究其演算法原理和原始程式码的归纳，将对读者在分散式一致性的理论学习与实作上有启发意义。
著者信息
倪超
新浪微博：@ni掌柜
阿里巴巴集团高级研发工程师，中国国家认证系统分析师，毕业于杭州电子科技大学计算机系。2010年加入阿里巴巴中继软体团队，一直从事ZooKeeper的开发与运行维护工作，从中学习与总结不少分散式一致性相关的理论与实战经验，尤其对ZooKeeper及其相关技术有极深入的研究，目前担任中继软体团队专家组产品经理，负责分散式产品的产品化和云端运算化改造工作。
图书目录
Chapter 01 分散式架构
1.1 从集中式到分散式
1.2 从ACID 到CAP/BASE
Chapter 02 一致性协定
2.1 2PC 与3PC
2.2 Paxos 演算法
Chapter 03 Paxos 的工程实作
3.1 Chubby
3.2 Hypertable
Chapter 04 ZooKeeper 与Paxos
4.1 初识ZooKeeper
4.2 ZooKeeper 的ZAB 协定
Chapter 05 使用ZooKeeper
5.1 部署与执行
5.2 用户端指令码
5.3 Java 用户端API 使用
5.4 开放原始码用户端
Chapter 06 ZooKeeper 的典型应用场景
6.1 典型应用场景及实现
6.2 ZooKeeper 在大型分散式系统中的应用
6.3 ZooKeeper 在阿里巴巴的实作与应用
Chapter 07 ZooKeeper 技术内幕
7.1 系统模型.
7.2 序列化与协定
7.3 用户端
7.4 阶段
7.5 伺服器启动
7.6 Leader 选举
7.7 各伺服器角色介绍
7.8 请求处理
7.9 资料与储存
Chapter 08 Chapter08 ZooKeeper 运行维护
8.1 设定详解
8.2 四字指令
8.3 JMX
8.4 监控
8.5 建置一个高可用的丛集
8.6 日常运行维护
附录1 Windows 平台上部署ZooKeeper
附录2 从原始程式码开始建置
附录3 各发行版本重大更新记录
附录4 ZooKeeper 原始程式码阅读指引
图书序言
问题的提出
在电脑科学领域，分散式一致性问题是一个相当重要，且被广泛探索与论证的问题，通常存在于诸如分散式档案系统、快取系统和资料库等大型分散式储存系统中。
什么是分散式一致性？分散式一致性分为哪些类型？分散式系统达到一致性后将是一个什么样的状态？如果失去了一致性约束，分散式系统是否还可以依赖？如果一味地追求一致性，对系统的整体架构和效能又有多大影响？这一系列的问题，似乎都没有一个严格意义上准确的定义和答案。
✤ 终端使用者
IT 技术的发展，让我们受益无穷，从日常生活的超市结帐到火箭发射，现代社会中几乎所有企业，都离不开电脑技术的支援。
尽管电脑工程师们创造出了很多高科技的电脑产品来解决我们日常碰到的问题，但使用者只会偏好选择一些好用的产品，那些难以使用的电脑产品最后都会被淘汰--这种好用性，其实就是使用者体验的一部分。
电脑产品的使用者体验，可以分为便捷性、安全性和稳定性等方面。在本书中，我们主要讨论的是使用者在使用电脑产品过程中遇到的那些和一致性有关的问题。在此之前，我们首先来看一下电脑产品的终端使用者是谁，他们的需求又是什么。
✤ 火车站售票
假如说我们的终端使用者是一位经常坐火车的旅行家，通常他是去车站的售票处购买车票，然后拿着车票去剪票口，再坐上火车，开始一段美好的旅行--一切似乎都是那么和谐。想像一下，如果他选择的目的地是台南，而某一趟开往台南的火车只剩下最后一张车票了，可能在同一时刻，不同售票视窗的另一位乘客也购买了同一张车票。假如说售票系统没有进行一致性，两人都购票成功了。而在剪票口剪票的时候，其中一位乘客会被告知他的车票无效--当然的台湾的铁路售票系统已经很少出现这样的问题了，但在这个实例中，我们可以看出，终端使用者对于我们的系统的需求非常简单：
“请售票给我，如果没有票了，请在售票的时候就告诉我没有票。＂
这就对购票系统提出了严格的一致性要求--系统的资料（在本例中指的就是那趟开往台南的火车的剩票数），无论在哪个售票视窗，每时每刻都必须是准确无误的！
✤ 网上购物
假如说我们的终端使用者是一名网上购物狂，当他看到一件库存量为5 的心仪商品，会迅速地确认购买，写下收货地址，然后下单。然而，在下单的那个瞬间，系统可能会告知该使用者：“库存量不足！”此时，绝大部分的消费者常常都会抱怨自己动作太慢，使得心爱的商品被其他人抢走了！
但其实有过网购系统开发经验的工程师一定明白，在商品详情页面上显示的那个库存量，通常不是该商品的真实库存量，只有在真正下单购买的时候，系统才会检查该商品的真实库存量。但是，谁在意呢？
在上面三个实例中，相信读者一定已经看出来了，我们的终端使用者在使用不同的电脑产品时对于资料一致性的需求是不一的：
有些系统，既要快速地回应使用者，同时还要保障系统的资料对于任意用户端都是真实可靠的，就像火车站的售票系统。
还有些系统，需要为使用者保障绝对可靠的资料安全，虽然在资料一致性上存在延迟时间，但最后务必保障严格的一致，就像银行的转帐系统。
另外的一些系统，虽然向使用者展示了一些可以说是「错误」的资料，但是在整个系统使用过程中，一定会在某一个流程上对系统资料进行准确无误的检查，进一步避免使用者发生不必要的损失，就像网购系统。
✤ 更新的平行处理性
在电脑发展的早期阶段，受到底层硬体技术的限制，同时也是由于人们对于电脑系统的实际使用需求比较简单，因此很多上层的应用程式架构都是单执行绪模型的。以C 语言为例，其诞生于上世纪70 年代，当时几乎所有使用C 语言开发的应用程式都是单执行绪的。从现在来看，单执行绪应用程式虽然在执行效率上无法和后来的多执行绪应用程式相比，但是在程式设计模型上相对简单，因此能够避免多执行绪程式中出现的不少平行处理问题。
随着电脑底层硬体技术和现代作业系统的不断发展，多执行绪技术开始被越来越多地引用到电脑程式设计模型之中，并对现代电脑应用程式的整体架构有着非常重要的作用。
多执行绪的引用，为应用程式在效能上带来卓越提升的同时，也带来一个最大的副作用--平行处理。《Computer Systems: A Programmer’s Perspective》一书对平行处理定义如下：如果逻辑控制流在时间上重叠，那么它们就是平行处理的。这里提到的逻辑控制流，通俗地讲，就是一次程式操作，例如读取或更新记忆体中变数的值。
在本书后面的讨论中，我们提到的“平行处理”都特指更新操作的平行处理，即有多个执行绪同时更新记忆体中变数的值--我们将这一现象称为更新的平行处理性。
✤ 分散式一致性问题
在分散式系统中另一个需要解决的重要问题就是资料的复制。在我们日常的开发经验中，相信很多开发人员都碰到过这样的问题：假设用户端C1 将系统中的值K 由V1 更新为V2，但用户端C2 无法立即读取到K 的最新值，需要在一段时间之后才能读取到。读者可能也已经猜到了，上面这个实例就是常见的资料库之间复制的延迟时间问题。
分散式系统对于资料的复制需求一般都来自以下两个原因：
■为了加强系统的可用性，以防止单点故障引起的系统不可用。
■提升系统的整体效能，透过负载平衡技术，能够让分佈在不同地方的资料备份都能够提供给使用者服务。
资料复制在可用性和效能方面给分散式系统带来的极大好处是不言而喻的，然而资料复制所带来的一致性挑战，也是每一个系统研发人员不得不面对的。
所谓的分散式一致性问题，是指在分散式环境中引用资料复制机制后，不同资料节点间可能出现的，并无法依靠电脑应用程式本身解决的资料不一致情况。简单地讲，资料一致性就是指在对一个备份资料进行更新的同时，必须确保也能更新其他的备份，否则不同备份之间的资料将不再一致。
那怎么来解决这个问题呢？顺着上面提到的复制延迟时间问题，很快就有人想到了一种解决办法，那就是：
“既然是由于延迟时间引起的问题，那我可以将写入的动作阻塞，直到资料复制完成后，才完成写入动作。＂
没错，这似乎能解决问题，而且有一些系统的架构也确实直接使用了这个想法。但这个想法在解决一致性问题的同时，又带来了新的问题：写入的效能。如果你的应用场景有非常多的写入请求，那么使用这个想法之后，后续的写入请求都将阻塞在前一个请求的写入操作上，导致系统整理效能急剧下降。
整体来讲，我们无法找到一种能够满足分散式系统所有系统属性的一致性解决方案。因此，如何既保障资料的一致性，同时又不影响系统执行的效能，是每一个分散式系统都需要重点考虑和权衡的。于是，就出现了以下一致性等级：
■强一致性
这种一致性等级是最符合使用者直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，使用者体验好，但实现起来常常对系统的效能影响比较大。
■弱一致性
这种一致性等级约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不实际承诺多久之后资料能够达到一致，但会尽可能地保障到某个时间等级（例如秒等级）后，资料能够达到一致状态。弱一致性还可以再进行细分：
阶段一致性：该一致性等级只保障对于写入的值，在同一个用户端阶段中可以立即读到一致的值，但其他的阶段不能保障。
使用者一致性：该一致性等级只保障对于写入的值，在同一个使用者中可以立即读到一致的值，但其他使用者不能保障。
■最后一致性
最后一致性是弱一致性的特例，系统会保障在一定时间内，能够达到一个资料一致的状态。这里之所以将最后一致性单独提出来，是因为它是弱一致性中非常重要的一种一致性模型，也是业界在大型分散式系统的资料一致性上比较推崇的模型。
本书将从分散式一致性的理论出发，向读者说明几种典型的分散式一致性协定是如何解决一致性问题的。之后，则会深入介绍分散式一致性问题的工业解决方案--ZooKeeper，并注重介绍这一分散式协调架构的使用方法、内部实现以及运行维护技巧。
图书试读
用户评价
我之所以会被这本书的书名所吸引，是因为它触及了我一直以来对互联网底层技术的好奇心。“撑起14亿人电商”的宏大叙事，加上Paxos和ZooKeeper这样具体的分布式技术，让我对这本书充满了期待。我希望这本书能够详细解释，Paxos作为一种分布式一致性协议，在电商这样对数据一致性要求极高的场景下，是如何被巧妙应用的。例如，书中是否会深入讲解Paxos的leader选举、日志复制、状态同步等核心机制，并结合具体的电商业务场景，比如商品数据的最终一致性，或者交易记录的可靠存储？同样，ZooKeeper作为分布式协调服务的瑞士军刀，又在电商系统中扮演着怎样的角色？我希望书中能够详细阐述ZooKeeper如何实现服务的注册与发现，如何提供分布式锁，以及如何进行配置管理，并举例说明这些功能是如何支撑起电商平台的日常运营的，例如，在用户量爆发时，如何通过ZooKeeper实现服务的自动扩容？我还会关注，书中是否会分享一些关于Paxos和ZooKeeper在实际部署和运维中遇到的挑战，以及相应的解决方案，比如如何处理网络抖动对Paxos造成的影响，或者如何优化ZooKeeper的性能以应对高并发请求。
评分我拿到这本书的第一个感觉是，它似乎在挑战一种“技术神秘论”。“技术机密”这个词，本身就带有一种吸引人窥探的魔力，更何况是“14亿人电商”这么一个规模宏大的应用场景。我对此深感兴趣，是因为我常常在思考，我们每天都在使用的电商平台，从浏览商品、下单支付到物流跟踪，每一个环节背后都隐藏着无数的技术细节。而Paxos和ZooKeeper，这两位在分布式系统领域赫赫有名的大神，一定在其中扮演着至关重要的角色。我希望这本书能够详细地剖析，Paxos究竟是如何在高并发、高可用的大规模分布式环境下，解决“一致性”这个老大难问题的。它不仅仅是理论上的算法，在实际应用中，是如何被工程化、优化，以应对电商系统对响应速度和吞吐量的极致追求的？书里是否会详细讲解Paxos的Leader选举、日志复制、状态机同步等核心流程，并结合电商场景，比如库存管理、订单状态更新等，来阐述其应用方式？同样，ZooKeeper的价值在于其提供的分布式协调服务，在电商系统中，它可能是服务注册与发现的基石，是分布式锁的守护者，是配置管理的中心。我希望书中能有具体的例子，说明ZooKeeper如何帮助电商平台实现服务的动态伸缩、负载均衡，以及如何在用户下单的高峰期，通过分布式锁机制，精准地控制商品扣减，避免超卖。而且，我还会关注，书中是否会探讨Paxos和ZooKeeper在实际部署和维护中遇到的挑战，比如网络延迟、节点故障、配置更新等，以及相应的解决方案。毕竟，理论再优美，最终都要回归到工程实践的严谨性上。
评分这部书名虽然听起来极其宏大，直指“撑起14亿人电商”，但吸引我的，恰恰是后面那句“用Paxos及ZooKeeper打造分散丛集”。我一直对分布式系统的底层技术充满好奇，尤其是在互联网技术飞速发展的今天，如何保证海量用户的数据安全、交易的可靠性以及系统的稳定运行，是无数工程师们每天都在思考和实践的课题。Paxos和ZooKeeper，这两个名字在分布式领域几乎是绕不开的基石，它们背后所蕴含的共识算法、分布式协调机制，对于理解一个大型电商平台如何能在背后悄无声息地处理天文数字般的请求，至关重要。我渴望了解，在那些光鲜亮丽的电商界面背后，究竟是怎样一套精密的“机械装置”在默默运转。我希望这本书能深入浅出地揭示这些技术的原理，例如Paxos是如何通过一系列投票和提案来达成一致的，它在面对网络分区、节点失效等极端情况时，又有哪些精妙的设计来保证系统的健壮性。同样，ZooKeeper作为分布式协调服务，又是如何扮演“管家”的角色，管理着集群的元数据、提供分布式锁、命名服务等关键功能，确保各个服务节点之间的协调有序，避免数据不一致和冲突。我尤其期待书中能够有一些实际的案例分析，比如某个知名电商在某个关键业务场景下，是如何运用Paxos或ZooKeeper来解决特定技术难题的，这样不仅能加深理解，更能激发我将这些知识应用到实际工作中去的灵感。当然，我也明白，要“撑起14亿人”的电商，绝非仅仅依赖Paxos和ZooKeeper，这本书是否能提及其他与之协同工作的技术，比如分布式数据库、消息队列、缓存系统等，也会是我非常关注的点。毕竟，任何一个庞大的技术体系，都是由众多环节相互协作、共同支撑起来的。
评分这本书的书名，让我对“幕后英雄”的身份产生了浓厚的兴趣。在我们享受便捷的电商购物体验的同时，背后一定有一套复杂而精密的系统在支撑着。Paxos和ZooKeeper，这两个名字，恰恰代表了分布式系统中的核心技术。我希望这本书能够深入浅出地解析Paxos算法的原理，特别是它如何在多节点环境下，达成对同一个值的共识，以及它在面对各种故障情况下的鲁棒性。例如，书中是否会详细讲解Paxos的Prepare/Promise/Accept机制，以及它在电商系统中，例如，商品库存的准确性保障方面是如何发挥作用的？同样，ZooKeeper作为分布式协调服务的关键组件，又会在电商系统中扮演怎样的角色？我希望书中能够详细阐述ZooKeeper如何实现服务注册与发现，如何提供可靠的分布式锁，以及如何管理集群的配置信息，并结合具体的电商场景，比如，如何利用ZooKeeper来确保高并发下单时的幂等性？我还会关注，这本书是否会分享一些关于Paxos和ZooKeeper在实际生产环境中的部署、监控和故障排除的经验，以及在应对海量数据和高并发请求时，可能遇到的性能瓶颈和优化方案。
评分这本书的书名，让我立刻联想到“分布式系统的基石”。当我们谈论到支撑如此海量用户和交易的电商平台时，底层技术的重要性不言而喻。Paxos和ZooKeeper，这两个在分布式领域耳熟能详的名字，正是构建这类庞大系统的关键组件。我希望这本书能够深入浅出地讲解，Paxos究竟是如何在分布式环境中，解决“达成一致性”这个核心难题的。它是否会详细介绍Paxos算法的三个阶段（Prepare, Accept, Learn），以及各个节点在其中扮演的角色？在面对网络分区、节点宕机等挑战时，Paxos又是如何保证最终数据的一致性的？我尤其期待书中能够提供一些实际的电商应用场景，例如，在处理高并发的秒杀活动时，库存的准确更新是如何利用Paxos来保证的？同样，ZooKeeper作为分布式协调服务，在电商系统中又扮演着怎样的角色？我希望书中能够详细阐述ZooKeeper如何提供服务注册与发现，如何实现分布式锁，如何进行配置管理，以及在电商系统中，这些功能是如何具体实现的。例如，当某个服务实例出现故障时，ZooKeeper是如何帮助其他服务快速感知并进行相应调整的？我也会关注，这本书是否会涉及Paxos和ZooKeeper在实际生产环境中的部署、监控和运维经验，以及可能遇到的性能瓶颈和优化方案。
评分我对这本书的期待，更多地集中在“‘撑起’这个动词所代表的工程挑战”。一个能够服务14亿人的电商平台，其背后必然是一个极其复杂、庞大且高度优化的技术体系。而Paxos和ZooKeeper，无疑是这个体系中最为核心的“骨骼”和“神经”。我希望这本书能够详细阐述，在如此巨大的规模下，如何设计和实现一套能够容错、高可用的分布式系统。Paxos究竟是如何在百万千万级的节点部署中，仍然能够高效地达成共识，它在处理网络延迟、节点故障时的容错能力有多强？例如，书中是否会提及，在实际的电商生产环境中，如何对Paxos集群进行参数调优，以在一致性和可用性之间取得最佳平衡？而ZooKeeper，作为分布式协调的核心，又是如何支撑起如此庞大的服务体系？我非常想了解，它如何实现海量服务的注册和发现，如何为各种分布式组件提供可靠的元数据管理，以及如何在高并发场景下，保证分布式锁的性能和稳定性。例如，书中是否会分享一些关于ZooKeeper集群部署和优化的最佳实践，比如如何选择合适的硬件配置、如何进行数据持久化策略的设定，以及如何应对ZooKeeper自身的故障恢复问题？我还会关注，书中是否会探讨，当电商平台的用户量和服务规模进一步增长时，Paxos和ZooKeeper本身是否会成为瓶颈，以及有哪些进一步的扩展性方案。
评分“用Paxos及ZooKeeper打造分散丛集”这一技术细节，让我觉得这本书可能不仅仅是理论的堆砌，而是有实践指导意义的。一个“撑起14亿人电商”的平台，其架构的复杂性和对底层技术的依赖程度可想而知。我希望这本书能够详细解读Paxos算法在分布式一致性方面的核心思想，例如，它如何通过多轮投票来解决网络延迟和节点故障带来的不确定性，以及在电商系统中，这种算法是如何被应用来确保核心业务数据的准确和可靠。书中是否会提供一些关于Paxos在实际电商场景中的应用案例，比如，在处理高并发的支付交易时，如何利用Paxos来保证支付状态的一致性？同样，ZooKeeper作为分布式协调服务的代表，在电商平台中又扮演着怎样的角色？我希望书中能够深入讲解ZooKeeper如何实现服务注册与发现，如何提供分布式锁，以及如何进行配置管理，并结合实际的电商业务，例如，如何利用ZooKeeper来动态管理商品分类信息，或者在促销活动期间，如何通过ZooKeeper来协调大量的服务实例？我还会关注，这本书是否会涉及Paxos和ZooKeeper集群的性能优化，以及在面对极端流量洪峰时，如何保证系统的可用性和稳定性。
评分“用Paxos及ZooKeeper打造分散丛集”这个副标题，直接点出了这本书的核心技术栈，也正是我最感兴趣的部分。对于一个“撑起14亿人电商”的系统，其复杂性和规模是难以想象的，而Paxos和ZooKeeper恰恰是解决分布式系统中核心问题的利器。我非常希望这本书能够深入讲解Paxos算法的原理，特别是它如何在不可靠的网络环境中，保证分布式系统中各节点能够对某个值达成一致。例如，书中是否会详细解释Paxos的提案（Proposal）、承诺（Promise）、接受（Accept）等概念，以及其容错机制？在电商系统中，Paxos是如何被应用于诸如分布式事务、状态同步等关键场景的？同时，ZooKeeper作为分布式协调服务的标杆，其在电商系统中的作用也至关重要。我希望书中能够详细阐述ZooKeeper如何提供服务注册与发现、分布式锁、领导者选举等功能，并结合电商场景，例如，如何利用ZooKeeper来管理大量的商品信息、用户配置，以及如何确保在高并发下，商品库存的准确扣减。我还会关注，书中是否会提供一些关于Paxos和ZooKeeper集群的部署、配置和调优的实践经验，以及在实际生产环境中可能遇到的挑战和解决方案。
评分读到这本书的书名，我第一个联想到的就是“稳定压倒一切”。对于任何一个面向广大消费者的大型电商平台而言，系统的稳定性和可靠性是其生命线。“撑起14亿人”的电商，这其中蕴含的用户量和交易量是何其庞大，一旦出现宕机或数据丢失，其后果将不堪设想。因此，Paxos和ZooKeeper这两个名字，在我看来，就是保障这种极致稳定性的关键技术。我迫切希望这本书能深入探讨，Paxos作为一种强大的分布式一致性算法，在电商这种对数据一致性要求极高的场景下，是如何被实现的。它在保证数据在多个节点之间同步更新、防止分布式事务的“脑裂”问题上，究竟有哪些核心机制？例如，书里是否会详细讲解Paxos的Basic Paxos、Multi-Paxos等不同变体，以及它们各自的优劣势，并分析在电商的实际部署中，会选择哪种方式，以及为何？而ZooKeeper，作为分布式协调服务的领导者，又如何在电商系统中扮演“定海神针”的角色？我非常想了解，它如何通过Znode的有序性、 Watches机制，实现对服务状态的实时监控和管理，如何保障分布式锁的正确性和高效性，从而在用户并发访问时，确保每一个订单都能被正确处理，每一笔交易都能被安全记录。这本书是否会通过具体的架构图、代码片段，或者甚至是一些伪代码，来更直观地展示Paxos和ZooKeeper在电商系统中的应用逻辑？这对我理解底层原理，非常有帮助。
评分这本书的书名，让我立刻想到的是“规模化”和“可靠性”的结合。一个能够服务14亿人的电商平台，其技术架构的复杂度和对可靠性的要求是前所未有的。而Paxos和ZooKeeper，这两个名字，正是分布式系统领域中，解决“一致性”和“协调”问题的关键技术。我非常希望这本书能够深入剖析，Paxos是如何在分布式系统中，确保数据的一致性的。它是否会详细解释Paxos算法的投票机制、提案流程，以及它如何应对网络分区和节点故障？在电商系统中，Paxos可以被应用在哪些关键环节，例如，订单状态的同步、支付信息的确认等等，我非常期待书中能有具体的应用案例。同样，ZooKeeper作为分布式协调服务的核心，又是如何在电商系统中发挥作用的？我希望书中能够详细介绍ZooKeeper如何实现服务注册与发现、分布式锁、配置管理等功能，并结合实际的电商场景，例如，如何利用ZooKeeper来管理海量的商品元数据，或者在秒杀活动中，如何通过分布式锁来控制并发访问。我还会关注，书中是否会探讨Paxos和ZooKeeper在大型电商平台中的性能瓶颈，以及相应的优化策略和解决方案，例如，如何对ZooKeeper集群进行扩容，或者如何调整Paxos的参数来提升吞吐量。
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