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基于以下这些原因，zookeeper并没有用paxos作为自己实现的协议，取而代之采用了一种称为zab的协议，全称是zookeeper atomic broadcast。
在base-paxos算法中，不存在leader这样的角色，于是存在这样一种情况，即P1提交了一个proposal n1并且通过了prepare阶段；此时P2提交了一个proposal n2(n2>n1)并且也通过了prepare阶段；P1在commit时因为已经通过了n2而被拒绝；于是P1继续提交一个proposal n3并且通过prepare阶段；巧的是此时P2开始commit了，由于n2<n3再次被拒绝……如此循环往复。这种情况被称为活锁。即整个系统都没死，但由于互相请求资源而被互相锁死。为了不发生活锁的情况，最简单的方式当然是缩减proposer到一个，这样就不会发生互相请求锁死的情况，也即退化。事实上很多后来的工业级协议，都是paxos协议的退化或者变种。
为了解决活锁问题，出现了multi-paxos；
为了解决通信次数较多的问题，出现了fast-paxos；
为了尽量减少冲突，出现了epaxos。
可以看到，工业级实现需要考虑更多的方面，诸如性能，异常等等。这也是许多分布式的一致性框架并非真正基于paxos来实现的原因。
对于paxos算法来说，不能保证两次提交最终的顺序，而zookeeper需要做到这点。
paxos存在活锁问题，为了解决活锁问题，zab引入了leader，但是单leader就有单点问题，zab采用的方法是leader选举（没有采用主备，因为主备过于固定，不够分布式）。
leader选举就必然出现状态不一致的情况，于是就有需要有同步的过程。
zab协议分为4个阶段，即阶段0为leader选举，（阶段1为发现，阶段2为同步）恢复阶段，阶段3为广播，而实际实现时将发现及同步阶段合并为一个恢复阶段。
当集群中没有leader或者其他人感受不到leader时会进入这一阶段，这一阶段的主要目的是选出zxid最大的节点作为准leader。
主要目的是根据准leader的情况将数据同步到其他节点。同步完成后准leader变为leader。详见奔溃恢复案例。
主要目的是leader收到请求，并将请求转为proposal，其他节点根据协议进行批准或通过。
broadcast阶段事实上就是一个两阶段提交的简化版。其所有过程都跟两阶段提交一致，唯一不一致的是不能做事务的回滚。
广播的过程类似于二阶段提交，但是如果实现完整的两阶段提交，那就解决了一致性问题(paxos)，没必要发明新协议了，所以zab实际上抛弃了两阶段提交的事务回滚。
一台follower只能回复ACK或者干脆就不回复了，leader只要收到过半的机器回复即通过proposal。
但是这样的设计就存在很多问题：
比如如果一个follower因为网络问题从头到尾一直没收到过leader的proposal，后续的询问刚好落到这台follower上该如何处理？
比如leader第一阶段收到了所有follower的ACK后提交，然后通知其他follower提交，这时自己挂了该如何处理？于是诞生了崩溃恢复阶段，旨在对各种不一致情况做出恢复和处理。
对于选举和恢复阶段。zab算法需要确保两件事。
场景：leader发送了proposal，follower1和follower2回复了ACK给leader，leader向所有follower发送commit请求并commit自身，此时leader挂了。leader已经提交，但是follower尚未提交，这会存在不一致的情况。
确保方式：
通过以上方式，能够确保提交过的proposal不会出现丢弃的情况。
场景：leader收到请求，包装为proposal，此时网络挂了或者leader挂了导致其他follower没收到请求，此时进入崩溃恢复阶段，此时其他follower选主并成功之后这个挂了 的leader以follower的身份加入，此时它有一个多余的proposal，与其他节点不一致。
确保方式：
通过zxid的大小直接确定。zxid的编码方式为高32位为epoch（即纪元，可以理解为代），低32位为每个proposal顺序递增的数字。每次变换一个leader，则epoch加一，可以理解为改朝换代了，新朝代的zxid必然比旧朝代的zxid大，新代的leader可以要求将旧朝代的proposal清除。
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