簡介：?“幽靈復現”的問題本質屬于分布式系統的“第三態”問題，即在網絡系統里面，對于一個請求都有三種返回結果：成功，失敗，超時未知。對于超時未知，服務端對請求命令的處理結果可以是成功或者失敗，但必須是兩者中之一，不能出現前后不一致情況。

1、“幽靈復現”問題

我們知道，當前業界有很多分布式一致性復制協議，比如Paxos，Raft，Zab及Paxos的變種協議，被廣泛用于實現高可用的數據一致性。Paxos組通常有3或5個互為冗余的節點組成，它允許在少數派節點發生停機故障的情況下，依然能繼續提供服務，并且保證數據一致性。作為一種優化，協議一般會在節點之間選舉出一個Leader專門負責發起Proposal，Leader的存在，避免了常態下并行提議的干擾，這對于提高Proposal處理的效率有很大提升。

但是考慮在一些極端異常，比如網絡隔離，機器故障等情況下，Leader可能會經過多次切換和數據恢復，使用Paxos協議處理日志的備份與恢復時，可以保證確認形成多數派的日志不丟失，但是無法避免一種被稱為“幽靈復現”的現象。考慮下面一種情況：

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如上表所示，在第一輪中，A成為指定Leader，發出1-10的日志，不過后面的6-10沒有形成多數派，隨機宕機。隨后，第二輪中，B成為指定Leader，繼續發出6-20的日志（B沒有看到有6-10日志的存在），這次，6以及20兩條日志形成了多數派。隨機再次發生切換，A回來了，從多數派拿到的最大LogId為20，因此決定補空洞，事實上，這次很大可能性是要從6開始，一直驗證到20。我們逐個看下會發生什么：

針對Index 6的日志，A重新走一輪basic paxos就會發現更大proposeid形成決議的6，從而放棄本地的日志6，接受已經多數派認可的日志；

針對Index 7到Index 10，因為多數派沒有形成有效落盤，因此A隨機以本地日志發起提議并形成多數派；

針對Index 11到Index 19，因為均沒有形成有效落盤數據，因此，以noop形成補空洞；

針對Index 20，這個最簡單，接受已經多數派認可的日志；

在上面的四類情況分析中，1，3，4的問題不大。主要在場景2，相當于在第二輪并不存在的7~10，然后在第三列又重新出現了。按照Oceanbase的說法，在數據庫日志同步場景的情況，這個問題是不可接受的，一個簡單的例子就是轉賬場景，用戶轉賬時如果返回結果超時，那么往往會查詢一下轉賬是否成功，來決定是否重試一下。如果第一次查詢轉賬結果時，發現未生效而重試，而轉賬事務日志作為幽靈復現日志重新出現的話，就造成了用戶重復轉賬。

2、基于 Multi-Paxos 解決“幽靈復現”問題

為了處理“幽靈復現”問題，基于Multi-Paxos實現的一致性系統，可以在每條日志內容保存一個epochID，指定Proposer在生成這條日志時以當前的ProposalID作為epochID。按logID順序回放日志時，因為leader在開始服務之前一定會寫一條StartWorking日志，所以如果出現epochID相對前一條日志變小的情況，說明這是一條“幽靈復現”日志，要忽略掉這條日志（說明一下，我認這里順序是先補空洞，然后寫StartWorkingID，然后提供服務）。

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以上個例子來說明，在Round 3，A作為leader啟動時，需要日志回放重確認，index 1~5 的日志不用說的，epochID為1，然后進入epochID為2階段，index 6 會確認為epochID為2的StartWorking日志，然后就是index 7~10，因為這個是epochID為1的日志，比上一條日志epochID小，會被忽略掉。而Index 11~19的日志，EpochID應該是要沿襲自己作為Leader看到的上上一輪StartWorkingID（當然，ProposeID還是要維持在3的），或者因為是noop日志，可以特殊化處理，即這部分日志不參與epochID的大小比較。然后index 20日志也會被重新確認。最后，在index 21寫入StartWorking日志，并且被大多數確認后，A作為leader開始接收請求。

3、基于Raft解決“幽靈復現”問題

3.1 關于Raft日志恢復

首先，我們聊一下Raft的日志恢復，在 Raft 中，每次選舉出來的Leader一定包含已經Committed的數據（抽屜原理，選舉出來的Leader是多數中數據最新的，一定包含已經在多數節點上Commit的數據），新的Leader將會覆蓋其他節點上不一致的數據。雖然新選舉出來的Leader一定包括上一個Term的Leader已經Committed的Log Entry，但是可能也包含上一個Term的Leader未Committed的Log Entry。這部分Log Entry需要轉變為Committed，相對比較麻煩，需要考慮Leader多次切換且未完成Log Recovery，需要保證最終提案是一致的，確定的，不然就會產生所謂的幽靈復現問題。

因此，Raft中增加了一個約束：對于之前Term的未Committed數據，修復到多數節點，且在新的Term下至少有一條新的Log Entry被復制或修復到多數節點之后，才能認為之前未Committed的Log Entry轉為Committed。

為了將上一個Term未Committed的Log Entry轉為Committed，Raft 的解決方案如下：

Raft算法要求Leader當選后立即追加一條Noop的特殊內部日志，并立即同步到其它節點，實現前面未Committed日志全部隱式提交。

從而保證了兩個事情：

• 通過最大Commit原則保證不會丟數據，即是保證所有的已經Committed的Log Entry不會丟；
• 保證不會讀到未Committed的數據，因為只有Noop被大多數節點同意并提交了之后（這樣可以連帶往期日志一起同步），服務才會對外正常工作；Noop日志本身也是一個分界線，Noop之前的Log Entry被提交，之后的Log Entry將會被丟棄。

3.2 Raft解決“幽靈復現”問題

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針對第一小節的場景，Raft中是不會出現第三輪A當選leader的情況，首先對于選舉，候選人對比的是最后一條日志的任期號(lastLogTerm)和日志的長度(lastLogIndex)。B、C的lastLogTerm（t2）和lastLogIndex（20）都比A的lastLogTerm（t1）和lastLogIndex（10）大，因此leader只能出現在B、C之內。假設C成為leader后，Leader運行過程中會進行副本的修復，對于A來說，就是從log index為6的位置開始，C將會把自己的index為6及以后的log entry復制給A，因此A原來的index 6-10的日志刪除，并保持與C一致。最后C會向follower發送noop的log entry，如果被大多數都接收提交后，才開始正常工作，因此不會出現index 7-10能讀到值的情況。

這里考慮另一個更通用的幽靈復現場景。考慮存在以下日志場景：

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1）Round 1，A節點為leader，Log entry 5，6內容還沒有commit，A節點發生宕機。這個時候client 是查詢不到 Log entry 5，6里面的內容。

2）Round 2，B成為Leader, B中Log entry 3, 4內容復制到C中， 并且在B為主的期間內沒有寫入任何內容。

3）Round 3，A 恢復并且B、C發生重啟，A又重新選為leader, 那么Log entry 5, 6內容又被復制到B和C中，這個時候client再查詢就查詢到Log entry 5, 6 里面的內容了。

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Raft里面加入了新Leader 必須寫入一條當前Term的Log Entry 就可以解決這個問題, 其實和MultiPaxos提到的寫入一個StartWorking 日志是一樣的做法, 當B成為Leader后，會寫入一個Term 3的noop日志，這里解決了上面所說的兩個問題：

• Term 3的noop日志commit前，B的index 3，4的日志內容一定會先復制到C中，實現了最大commit原則，保證不會丟數據，已經 commit 的 log entry 不會丟。
• 就算A節點恢復過來, 由于A的lastLogTerm比B和C都小，也無法成了Leader, 那么A中未完成的commit只是會被drop，所以后續的讀也就不會讀到Log Entry 5，6里面的內容。

4、基于Zab解決“幽靈復現”問題

4.1 關于Zab的日志恢復

Zab在工作時分為原子廣播和崩潰恢復兩個階段，原子廣播工作過程也可以類比raft提交一次事務的過程。

崩潰恢復又可以細分為Leader選舉和數據同步兩個階段。

早期的Zab協議選舉出來的Leader滿足下面的條件：

a) 新選舉的Leader節點含有本輪次所有競選者最大的zxid，也可以簡單認為Leader擁有最新數據。該保證最大程度確保Leader具有最新數據。

b) 競選Leader過程中進行比較的zxid，是基于每個競選者已經commited的數據生成。

zxid是64位高32位是epoch編號，每經過一次Leader選舉產生一個新的leader，新的leader會將epoch號+1，低32位是消息計數器，每接收到一條消息這個值+1，新leader選舉后這個值重置為0。這樣設計的好處在于老的leader掛了以后重啟，它不會被選舉為leader，因此此時它的zxid肯定小于當前新的leader。當老的leader作為follower接入新的leader后，新的leader會讓它將所有的擁有舊的epoch號的未被commit的proposal清除。

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選舉出leader后，進入日志恢復階段，會根據每個Follower節點發送過來各自的zxid，決定給每個Follower發送哪些數據，讓Follower去追平數據，從而滿足最大commit原則，保證已commit的數據都會復制給Follower，每個Follower追平數據后均會給Leader進行ACK，當Leader收到過半Follower的ACK后，此時Leader開始工作，整個zab協議也就可以進入原子廣播階段。

4.2 Zab解決“幽靈復現”問題

對于第 1 節的場景，根據ZAB的選舉階段的機制保證，每次選舉后epoch均會+1，并作為下一輪次zxid的最高32位。所以，假設Round 1階段，A,B,C的EpochId是1，那么接下來的在Round 2階段，EpochId為2，所有基于這個Epoch產生的zxid一定大于A上所有的zxid。于是，在Round 3，由于B, C的zxid均大于A，所以A是不會被選為Leader的。A作為Follower加入后，其上的數據會被新Leader上的數據覆蓋掉。可見，對于情況一，zab是可以避免的。

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對于 3.2 節的場景，在Round 2，B選為leader后，并未產生任何事務。在Round 3選舉，由于A,B,C的最新日志沒變，所以A的最后一條日志zxid比B和C的大，因此A會選為leader，A將數據復制給B,C后，就會出現”幽靈復現“現象的。

為了解決“幽靈復現”問題，最新Zab協議中，每次leader選舉完成后，都會保存一個本地文件，用來記錄當前EpochId（記為CurrentEpoch），在選舉時，會先讀取CurrentEpoch并加入到選票中，發送給其他候選人，候選人如果發現CurrentEpoch比自己的小，就會忽略此選票，如果發現CurrentEpoch比自己的大，就會選擇此選票，如果相等則比較zxid。因此，對于此問題，Round 1中，A,B,C的CurrentEpoch為2；Round 2，A的CurrentEpoch為2，B,C的CurrentEpoch為3；Round 3，由于B,C的CurrentEpoch比A的大，所以A無法成為leader。

5、進一步探討

在阿里云的女媧一致性系統里面，做法也是類似于Raft與Zab，確保能夠制造幽靈復現的角色無法在新的一輪選舉為leader，從而避免幽靈日志再次出現。從服務端來看“幽靈復現”問題，就是在failover情況下，新的leader不清楚當前的committed index，也就是分不清log entry是committed狀態還是未committed狀態，所以需要通過一定的日志恢復手段，保證已經提交的日志不會被丟掉（最大 commit 原則），并且通過一個分界線（如MultiPaxos的StartWorking，Raft的noop，Zab的CurrentEpoch）來決定日志將會被commit還是被drop，從而避免模糊不一的狀態。“幽靈復現”的問題本質屬于分布式系統的“第三態”問題，即在網絡系統里面, 對于一個請求都有三種返回結果：成功，失敗，超時未知。對于超時未知，服務端對請求命令的處理結果可以是成功或者失敗，但必須是兩者中之一，不能出現前后不一致情況。在客戶端中，請求收到超時，那么客戶端是不知道當前底層是處于什么狀況的，成功或失敗都不清楚，所以一般客戶端的做法是重試，那么底層apply的業務邏輯需要保證冪等性，不然重試會導致數據不一致。

原文鏈接：阿里云開發者社區

更多參考文獻：文章目錄

[1] In Search of an Understandable Consensus Algorithm - Diego Ongaro and John Ousterhout

[2] Paxos Made Simple – Leslie Lamport

[3] Oceanbase列傳 – 郁白

[4] 關于Paxos "幽靈復現"問題看法 – 陳宗志

[5] zookeeper原理解析

總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何解决分布式系统中的“幽灵复现”？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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