在分布式系统中，为了提高系统的可用性，达到99.999%的指标，我们通常会对服务节点做集群，采用主从互备的方式增强服务的可用性。在主从互备的集群中，主节点和从节点需要保证数据一致，主节点服务出现问题后，需要在从节点中选举出一个新的主节点，那么常用的分布式选举算法有Bully算法、Raft算法、ZAB算法。本节主要对ZAB算法进行分析。

定义

ZAB（Zookeeper Atomic Broadcast）是Zookeeper 原子消息广播协议，Zookeeper 使用一个主进程处理客户端的请求，采用ZAB的原子广播协议，将数据的状态变化广播给集群中的其他节点。

选举状态

ZAB选举涉及四种状态：
选举状态，选举过程中所有节点的状态，观察者节点除外
领导状态，领导节点的状态，领导节点可以向其他节点广播合同步信息。
跟随状态，非领导节点的状态
观察状态，观察者具有的状态，无投票合选举权

选举流程

ZAB选举中的每个节点都记录三个元素，节点ID、事务ID、选举轮数，投票信息包括节点ID（被选举节点）、事务ID（投票节点具有的）。
选举原则：事务ID最大当选，事务ID一致则节点ID最大的当选。

1. 集群初始化时，不存在领导者需要进行选举，此时也没有任何事务处理，所以事务ID都为0，选举轮数为1，我们以三个节点举例，每个节点向其他两个节点发送投票信息，都选举自己当领导者。如下图所示：
   
2. 三个节点交换信息后，事务ID都为0，那么就需要找节点ID了，最大为3，所以另外两个节点就需要修改投票信息。如下图所示：
   
3. 节点3当选成领导者，然后节点3变成领导状态，其他节点变成跟随状态。

选举过程结束后，领导者会向其他节点同步信息，领导者接收的客户端事务请求会广播提议信息给跟随者节点。

ZAB算法中所有来自客户端的事务请求都由一个全局服务器来协调处理，这样的服务器叫作领导者，集群中的其他服务器叫作跟随者，此外还引入了观察者，领导者负责将客户端的事务请求转换成一个提议，并将该提议分发给集群中的所有跟随者，之后领导者需要等待所有跟随者的反馈信息，得到超过半数跟随者的反馈以后，领导者会再次向所有的跟随者发布消息，告知提议已经半数通过了，并提交和提议对应的事务请求。
摘自《分布式架构原理与实践》崔皓.著