Zab协议 的全称是 Zookeeper Atomic Broadcast （Zookeeper原子广播）。 Zookeeper 是通过 Zab 协议来保证分布式事务的最终一致性。
ZAB 全称为 Zookeeper Atomic Broadcast（Zookeeper 原子广播协议）
Zab（Zookeeper Atomic Broadcast）协议
ZAB全称Zookeeper Atomic Broadcast（ZAB，Zookeeper原子消息广播协议）
消息传播是主服务器收到客户端的写命令或者是key值过期的时候，给从服务器发送相同的写命令，来保证主从同步的。
ZAB协议的核心是，定义了如何处理那些会改变Zookeeper服务器数据状态的事务请求。即：
Leader 选举过程，本质就是广播优先级消息的过程，选出数据最新的服务节点，选出优先级最高的服务节点，基本步骤：
ZooKeeper的数据模型，在结构上和标准文件系统的非常相似，都是采用这种树形层次结构，ZooKeeper树中的每个节点被称为:Znode。和文件系统的目录树一样，ZooKeeper树中的每个节点可以拥有子节点:
ZAB协议用来保持数据一致性，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 除此之外我门还应该了解Leader的选出机制
zab协议是为分布式协调服务zookpeer专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议。
此时开启新一轮Leader选举，选举产生的Leader会与过半的Follower进行同步，使数据一致，当与过半的机器同步完成后，就退出恢复模式，然后进入消息广播模式。
我们都知道 Zookeeper 是基于 ZAB 协议实现的，在介绍 ZAB 协议之前，先回顾一下 Zookeeper 的起源与发展。
通过《zookeeper知识结构1》了解了zookeeper是什么？为什么使用zookeeper? 以及zookeeper内部数据结构，选举机制 zab定义 ZAB全称ZooKeeper Atomic
ZAB的全称是 Zookeeper Atomic Broadcast （Zookeeper原子广播)。Zookeeper 是通过 Zab 算法来保证分布式事务的最终一致性。
paxos协议主要就是如何保证在分布式环网络环境下，各个服务器如何达成一致最终保证数据的一致性问题
说zab协议之前必须提一下 paxos 协议 paxos协议主要就是如何保证在分布式环网络环境下，各个服务器如何达成一致最终保证数据的一致性问题 ZAB协议，基于paxos协议的一个改进。 zab协议为分布式协调服务zookeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议 zookeeper并没有完全采用paxos算法， 而是采用zab Zookeeper atomic broadcast zab协议的原理 1. 在zookeeper 的主备模式下，通过zab协议来保证集群中各个副本数据的一致性 2.
ZAB协议是为分布式协调服务Zookeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议。在Zookeeper中，主要依赖ZAB协议来实现分布式数据一致性。
» 学习者（learner），包括跟随者（follower）和观察者（observer），follower用于接受客户端请求并想客户端返回结果，在选主过程中参与投票
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。
RPC（Remote Procedure Call,远程过程调用），一般用来实现部署在不同机器上的系统之间的方法调用，使得程序能够像访问本地系统资源一样，通过网络传输去访问远端系统资源；对于客户端来说， 传输层使用什么协议，序列化、反序列化都是透明的
类似于前面我们简单说了Zookeeper可能解决的问题,例如类似于实现分布式锁,控制任务执行
ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，属于面试的热门考点。发现一篇很不错的文章，给大家参考。
ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，可以基于 ZooKeeper 实现诸如：数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、配置维护，名字服务、分布式同步、分布式锁和分布式队列等功能。
原文链接：https://www.xttblog.com
学习ZAB，非常有必要聊聊它诞生的背景。因为在paxos的光芒下，还有必要折腾这样类似的算法吗？这个问题是我们初步了解ZAB关键。
（全称：Hypertext Transfer Protocol over Secure Socket Layer），是以安全为目标的 HTTP 通道，简单讲是 HTTP 的安全版。即 HTTP 下加入 SSL 层，HTTPS 的安全基础是 SSL。其所用 的端口号是 443。 过程大致如下：
源码导入idea后，org.apache.zookeeper.Version类会报错，需要建一个辅助类
ZAB 协议是为分布式协调服务 Zookeeper 专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议，实现分布式 数据一致性
“Zookeeper是一个开源的，为了解决分布式应用协调的服务，具有低延迟、高可用等特点。”
上篇 zookeeper的zab协议工作原理之 原子广播 介绍了 zookeeper 广播的原理。 下篇 来详细的讲解 崩溃恢复模式 的原理 一、什么情况下zab协议会进入崩溃恢复模式？ 1、当服务器启动时 2、当leader 服务器出现网络中断，崩溃或者重启的情况 3、当集群中已经不存在过半的服务器与Leader服务器保持正常通信。 二、zab协议进入崩溃恢复模式会做什么？ 1、当leader出现问题，zab协议进入崩溃恢复模式，并且选举出新的leader。当新的lead
ZAB 协议是为分布式协调服务ZooKeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议。
上篇 zookeeper的zab协议工作原理之 原子广播 介绍了 zookeeper 广播的原理。
ZooKeeper是一个开放源码的分布式协调服务，它是集群的管理者，监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。最终，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
server 指集群的每一台机器 client 指每一个向server请求服务的机器
Zab（Zookeeper Atomic Broadcast）是为ZooKeeper协设计的崩溃恢复原子广播协议，它保证zookeeper集群数据的一致性和命令的全局有序性。
有了上面的基本概念之后，我们现在来开始说选举的过程吧：选举的过程发生在以下两个场景下：
设计思路： 客户端与服务器建立一个长链接，用来接收服务器发过来的广播消息 创建一个队列，将接收到的广播消息添加到队列中 建立一个定时器，定期从队列中取出消息，并展示出来 展示方法：创建一个Label，Label为取出来的消息，然后克隆该Label节点，从右往左的进行移动，到移动到指定位置后，删除该节点。 代码 var messageQueue = []; // 创建一个空队列 ws.onmessage = function(event) { var data = event.data; c
订阅连接：订阅某个频道，频道有消息马上读取，一个频道上的消息会发给多个订阅者，所以是一发多收
ZAB 协议是为分布式协调服务ZooKeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的一致性协议。基于该协议，ZooKeeper 实现了一种主从模式的系统架构来保持集群中各个副本之间的数据一致性。今天主要看看这个zab协议的工作原理。
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» 领导者（leader），负责进行投票的发起和决议，更新系统状态 » 学习者（learner），包括跟随者（follower）和观察者（observer），follower用于接受客户端请求并想客户端返回结果，在选主过程中参与投票 » Observer可以接受客户端连接，将写请求转发给leader，但observer不参加投票过程，只同步leader的状态，observer的目的是为了扩展系统，提高读取速度 » 客户端（client），请求发起方
• Zookeeper的核心是原子广播，这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式，它们分别是恢复模式（选主）和广播模式（同步）。当服务启动或者在领导者崩溃后，Zab就进入了恢复模式，当领导者被选举出来，且大多数Server完成了和leader的状态同步以后，恢复模式就结束了。状态同步保证了leader和Server具有相同的系统状态。
原创文章，转载请务必将下面这段话置于文章开头处。 本文转发自技术世界，原文链接 http://www.jasongj.com/zookeeper/fastleaderelection/ Zookeeper是什么 Zookeeper是一个分布式协调服务，可用于服务发现，分布式锁，分布式领导选举，配置管理等。 这一切的基础，都是Zookeeper提供了一个类似于Linux文件系统的树形结构（可认为是轻量级的内存文件系统，但只适合存少量信息，完全不适合存储大量文件或者大文件），同时提供了对于每个节点的监控与
Propser,接受Client请求,向集群提出提议(propose),并在发送冲突的时候，起到冲突调节的作用，向议员,替民众提出议案
上一篇讲到随着业务的增长，单体架构发展为分布式架构，大大提升了业务的处理能力，但同时也带来了很多单体架构不存在的问题，如：
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