1、“幽灵复现”问题

我们知道，当前业界有很多分布式一致性复制协议，比如Paxos，Raft，Zab及Paxos的变种协议，被广泛用于实现高可用的数据一致性。Paxos组通常有3或5个互为冗余的节点组成，它允许在少数派节点发生停机故障的情况下，依然能继续提供服务，并且保证数据一致性。作为一种优化，协议一般会在节点之间选举出一个Leader专门负责发起Proposal，Leader的存在，避免了常态下并行提议的干扰，这对于提高Proposal处理的效率有很大提升。

但是考虑在一些极端异常，比如网络隔离，机器故障等情况下，Leader可能会经过多次切换和数据恢复，使用Paxos协议处理日志的备份与恢复时，可以保证确认形成多数派的日志不丢失，但是无法避免一种被称为“幽灵复现”的现象。考虑下面一种情况：

如上表所示，在第一轮中，A成为指定Leader，发出1-10的日志，不过后面的6-10没有形成多数派，随机宕机。随后，第二轮中，B成为指定Leader，继续发出6-20的日志（B没有看到有6-10日志的存在），这次，6以及20两条日志形成了多数派。随机再次发生切换，A回来了，从多数派拿到的最大LogId为20，因此决定补空洞，事实上，这次很大可能性是要从6开始，一直验证到20。我们逐个看下会发生什么：

针对Index 6的日志，A重新走一轮basic paxos就会发现更大proposeid形成决议的6，从而放弃本地的日志6，接受已经多数派认可的日志；
针对Index 7到Index 10，因为多数派没有形成有效落盘，因此A随机以本地日志发起提议并形成多数派；
针对Index 11到Index 19，因为均没有形成有效落盘数据，因此，以noop形成补空洞；
针对Index 20，这个最简单，接受已经多数派认可的日志；

在上面的四类情况分析中，1，3，4的问题不大。主要在场景2，相当于在第二轮并不存在的7~10，然后在第三列又重新出现了。按照Oceanbase的说法，在数据库日志同步场景的情况，这个问题是不可接受的，一个简单的例子就是转账场景，用户转账时如果返回结果超时，那么往往会查询一下转账是否成功，来决定是否重试一下。如果第一次查询转账结果时，发现未生效而重试，而转账事务日志作为幽灵复现日志重新出现的话，就造成了用户重复转账。

2、基于 Multi-Paxos 解决“幽灵复现”问题

为了处理“幽灵复现”问题，基于Multi-Paxos实现的一致性系统，可以在每条日志内容保存一个epochID，指定Proposer在生成这条日志时以当前的ProposalID作为epochID。按logID顺序回放日志时，因为leader在开始服务之前一定会写一条StartWorking日志，所以如果出现epochID相对前一条日志变小的情况，说明这是一条“幽灵复现”日志，要忽略掉这条日志（说明一下，我认这里顺序是先补空洞，然后写StartWorkingID，然后提供服务）。

以上个例子来说明，在Round 3，A作为leader启动时，需要日志回放重确认，index 1~5 的日志不用说的，epochID为1，然后进入epochID为2阶段，index 6 会确认为epochID为2的StartWorking日志，然后就是index 7~10，因为这个是epochID为1的日志，比上一条日志epochID小，会被忽略掉。而Index 11~19的日志，EpochID应该是要沿袭自己作为Leader看到的上上一轮StartWorkingID（当然，ProposeID还是要维持在3的），或者因为是noop日志，可以特殊化处理，即这部分日志不参与epochID的大小比较。然后index 20日志也会被重新确认。最后，在index 21写入StartWorking日志，并且被大多数确认后，A作为leader开始接收请求。

3、基于Raft解决“幽灵复现”问题

3.1 关于Raft日志恢复

首先，我们聊一下Raft的日志恢复，在 Raft 中，每次选举出来的Leader一定包含已经Committed的数据（抽屉原理，选举出来的Leader是多数中数据最新的，一定包含已经在多数节点上Commit的数据），新的Leader将会覆盖其他节点上不一致的数据。虽然新选举出来的Leader一定包括上一个Term的Leader已经Committed的Log Entry，但是可能也包含上一个Term的Leader未Committed的Log Entry。这部分Log Entry需要转变为Committed，相对比较麻烦，需要考虑Leader多次切换且未完成Log Recovery，需要保证最终提案是一致的，确定的，不然就会产生所谓的幽灵复现问题。

因此，Raft中增加了一个约束：对于之前Term的未Committed数据，修复到多数节点，且在新的Term下至少有一条新的Log Entry被复制或修复到多数节点之后，才能认为之前未Committed的Log Entry转为Committed。

为了将上一个Term未Committed的Log Entry转为Committed，Raft 的解决方案如下：

Raft算法要求Leader当选后立即追加一条Noop的特殊内部日志，并立即同步到其它节点，实现前面未Committed日志全部隐式提交。

从而保证了两个事情：

通过最大Commit原则保证不会丢数据，即是保证所有的已经Committed的Log Entry不会丢；
保证不会读到未Committed的数据，因为只有Noop被大多数节点同意并提交了之后（这样可以连带往期日志一起同步），服务才会对外正常工作；Noop日志本身也是一个分界线，Noop之前的Log Entry被提交，之后的Log Entry将会被丢弃。

3.2 Raft解决“幽灵复现”问题

针对第一小节的场景，Raft中是不会出现第三轮A当选leader的情况，首先对于选举，候选人对比的是最后一条日志的任期号(lastLogTerm)和日志的长度(lastLogIndex)。B、C的lastLogTerm（t2）和lastLogIndex（20）都比A的lastLogTerm（t1）和lastLogIndex（10）大，因此leader只能出现在B、C之内。假设C成为leader后，Leader运行过程中会进行副本的修复，对于A来说，就是从log index为6的位置开始，C将会把自己的index为6及以后的log entry复制给A，因此A原来的index 6-10的日志删除，并保持与C一致。最后C会向follower发送noop的log entry，如果被大多数都接收提交后，才开始正常工作，因此不会出现index 7-10能读到值的情况。

这里考虑另一个更通用的幽灵复现场景。考虑存在以下日志场景：

1）Round 1，A节点为leader，Log entry 5，6内容还没有commit，A节点发生宕机。这个时候client 是查询不到 Log entry 5，6里面的内容。

2）Round 2，B成为Leader, B中Log entry 3, 4内容复制到C中，并且在B为主的期间内没有写入任何内容。

3）Round 3，A 恢复并且B、C发生重启，A又重新选为leader, 那么Log entry 5, 6内容又被复制到B和C中，这个时候client再查询就查询到Log entry 5, 6 里面的内容了。

Raft里面加入了新Leader 必须写入一条当前Term的Log Entry 就可以解决这个问题, 其实和MultiPaxos提到的写入一个StartWorking 日志是一样的做法, 当B成为Leader后，会写入一个Term 3的noop日志，这里解决了上面所说的两个问题：

Term 3的noop日志commit前，B的index 3，4的日志内容一定会先复制到C中，实现了最大commit原则，保证不会丢数据，已经 commit 的 log entry 不会丢。
就算A节点恢复过来, 由于A的lastLogTerm比B和C都小，也无法成了Leader, 那么A中未完成的commit只是会被drop，所以后续的读也就不会读到Log Entry 5，6里面的内容。

4、基于Zab解决“幽灵复现”问题

4.1 关于Zab的日志恢复

Zab在工作时分为原子广播和崩溃恢复两个阶段，原子广播工作过程也可以类比raft提交一次事务的过程。

崩溃恢复又可以细分为Leader选举和数据同步两个阶段。

早期的Zab协议选举出来的Leader满足下面的条件：

a) 新选举的Leader节点含有本轮次所有竞选者最大的zxid，也可以简单认为Leader拥有最新数据。该保证最大程度确保Leader具有最新数据。

b) 竞选Leader过程中进行比较的zxid，是基于每个竞选者已经commited的数据生成。 zxid是64位高32位是epoch编号，每经过一次Leader选举产生一个新的leader，新的leader会将epoch号+1，低32位是消息计数器，每接收到一条消息这个值+1，新leader选举后这个值重置为0。这样设计的好处在于老的leader挂了以后重启，它不会被选举为leader，因此此时它的zxid肯定小于当前新的leader。当老的leader作为follower接入新的leader后，新的leader会让它将所有的拥有旧的epoch号的未被commit的proposal清除。

选举出leader后，进入日志恢复阶段，会根据每个Follower节点发送过来各自的zxid，决定给每个Follower发送哪些数据，让Follower去追平数据，从而满足最大commit原则，保证已commit的数据都会复制给Follower，每个Follower追平数据后均会给Leader进行ACK，当Leader收到过半Follower的ACK后，此时Leader开始工作，整个zab协议也就可以进入原子广播阶段。

4.2 Zab解决“幽灵复现”问题

对于第 1 节的场景，根据ZAB的选举阶段的机制保证，每次选举后epoch均会+1，并作为下一轮次zxid的最高32位。所以，假设Round 1阶段，A,B,C的EpochId是1，那么接下来的在Round 2阶段，EpochId为2，所有基于这个Epoch产生的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是不会被选为Leader的。A作为Follower加入后，其上的数据会被新Leader上的数据覆盖掉。可见，对于情况一，zab是可以避免的。

对于 3.2 节的场景，在Round 2，B选为leader后，并未产生任何事务。在Round 3选举，由于A,B,C的最新日志没变，所以A的最后一条日志zxid比B和C的大，因此A会选为leader，A将数据复制给B,C后，就会出现”幽灵复现“现象的。

为了解决“幽灵复现”问题，最新Zab协议中，每次leader选举完成后，都会保存一个本地文件，用来记录当前EpochId（记为CurrentEpoch），在选举时，会先读取CurrentEpoch并加入到选票中，发送给其他候选人，候选人如果发现CurrentEpoch比自己的小，就会忽略此选票，如果发现CurrentEpoch比自己的大，就会选择此选票，如果相等则比较zxid。因此，对于此问题，Round 1中，A,B,C的CurrentEpoch为2；Round 2，A的CurrentEpoch为2，B,C的CurrentEpoch为3；Round 3，由于B,C的CurrentEpoch比A的大，所以A无法成为leader。

5、进一步探讨

在阿里云的女娲一致性系统里面，做法也是类似于Raft与Zab，确保能够制造幽灵复现的角色无法在新的一轮选举为leader，从而避免幽灵日志再次出现。从服务端来看“幽灵复现”问题，就是在failover情况下，新的leader不清楚当前的committed index，也就是分不清log entry是committed状态还是未committed状态，所以需要通过一定的日志恢复手段，保证已经提交的日志不会被丢掉（最大 commit 原则），并且通过一个分界线（如MultiPaxos的StartWorking，Raft的noop，Zab的CurrentEpoch）来决定日志将会被commit还是被drop，从而避免模糊不一的状态。“幽灵复现”的问题本质属于分布式系统的“第三态”问题，即在网络系统里面, 对于一个请求都有三种返回结果：成功，失败，超时未知。对于超时未知，服务端对请求命令的处理结果可以是成功或者失败，但必须是两者中之一，不能出现前后不一致情况。在客户端中，请求收到超时，那么客户端是不知道当前底层是处于什么状况的，成功或失败都不清楚，所以一般客户端的做法是重试，那么底层apply的业务逻辑需要保证幂等性，不然重试会导致数据不一致。

参考文章：

本文转载自公众号阿里技术（ID：ali_tech）。

原文链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/0D2vwh5jW29ZH0Fio-eqqg

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如何解决分布式系统中的“幽灵复现”？