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一致性协议与数据同步机制深度拆解
注册中心的高可用性依赖于强一致性协议，本文以Raft和ZAB协议为例，解析其选举机制、日志复制与故障恢复逻辑。
2.1 Raft协议的核心流程
Raft通过Leader选举与日志复制实现强一致性：
Leader选举：节点随机生成选举超时时间，超时后发起投票请求。获得多数派（超过半数）同意的节点成为Leader，负责处理客户端请求
。
日志复制：Leader将操作记录追加至本地日志，并并行发送至Follower节点。Follower确认接收后返回ACK，Leader提交日志并通知客户端。
故障恢复：Leader宕机后，Follower节点进入Candidate状态，发起新一轮选举。新Leader通过日志比对修复数据不一致问题。
2.2 ZAB协议的事务广播机制
ZooKeeper采用ZAB协议保障崩溃恢复与消息广播的原子性：
崩溃恢复阶段：选举出唯一Leader后，Leader将未完成的提案（Proposal）同步至Follower，确保事务完整性。
消息广播阶段：Leader将新提案广播至所有Follower，收到多数ACK后提交事务。ZAB通过ZXID（事务ID）保证提案顺序性
。
2.3 一致性模型的权衡
注册中心需在CP与AP模型间取舍：
CP模型（如ZooKeeper）：优先保证一致性与分区容错性，适用于金融级场景，但牺牲了部分可用性（如Leader选举期间服务短暂不可用）。
AP模型（如Eureka）：优先保证可用性与分区容错性，允许最终一致性，适合高并发、低延迟场景
。
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