1：Zookeeper基本概念

1：Zookeeper是什么

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和 命名服务等。Zookeeper是hadoop的一个子项目，其发展历程无需赘述。在分布式应用中，由于工程师不能很好地使用锁机制，以及基于消息的协调 机制不适合在某些应用中使用，因此需要有一种可靠的、可扩展的、分布式的、可配置的协调机制来统一系统的状态

2：Zookeeper能做什么

1. 最终一致性：client不论连接到哪个Server，展示给它都是同一个视图，这是zookeeper最重要的性能。

2. 可靠性：具有简单、健壮、良好的性能，如果消息m被到一台服务器接受，那么它将被所有的服务器接受。

3. 实时性：Zookeeper保证客户端将在一个时间间隔范围内获得服务器的更新信息，或者服务器失效的信息。但由于网络延时等原因，Zookeeper不能保证两个客户端能同时得到刚更新的数据，如果需要最新数据，应该在读数据之前调用sync()接口。

4. 等待无关（wait-free）：慢的或者失效的client不得干预快速的client的请求，使得每个client都能有效的等待。

5. 原子性：更新只能成功或者失败，没有中间状态。

6. 顺序性：包括全局有序和偏序两种：全局有序是指如果在一台服务器上消息a在消息b前发布，则在所有Server上消息a都将在消息b前被发布；偏序是指如果一个消息b在消息a后被同一个发送者发布，a必将排在b前面。

3：Zookeeper角色

也就是说在系统中只有leader能写，follower只可以读不能写，但是follower可以通过选举产生新的leader（前提是旧的leader挂了）

2：Zookerper算法

Zookeeper 作为一个集群提供一致的数据服务，要实现数据 可靠 可用一致性，那么就有了几个问题：

1：leader挂了怎么办？

2：follower挂了好几个怎么办？

3：集群获得的数据不一致怎么办？

答：

1：leader挂了，由follower选举新的leader（过半同意）

2：follower挂了，只要剩下过半的服务器就能选举新的leader，如果没有过半服务器，整个服务挂掉

3：在集群数据同步过程中可能出现数据不一致情况，但是会实现最终一致性。也可以由客户端调用sync()来使数据强一致性；

那么要了解怎么解决的我们需要详细了解zk的算法；

1：paxos算法

Paxos 算法通过投票来对写操作进行全局编号，同一时刻，只有一个写操作被批准，同时并发的写操作要去争取选票，只有获得过半数选票的写操作才会被批准（所以永远只会有一个写操作得到批准），其他的写操作竞争失败只好再发起一轮投票，就这样，所有写操作都被严格编号排序，编号严格递增。当一个节点接受了一个编号为100的写操作，之后又接受到编号为99的写操作（因为网络延迟等很多不可预见原因），它马上能意识到自己数据不一致了，自动停止对外服务并重启同步过程。任何一个节点挂掉都不会影响整个集群的数据一致性（总 2n+1 台，除非挂掉大于 n 台）。

推荐阅读这篇文章，以故事方式了解paxos算法

https://www.douban.com/note/208430424/

2：ZAB协议

ZAB 协议全称：Zookeeper Atomic Broadcast（Zookeeper 原子广播协议）。

• 原子：成功、失败。没有中间状态（队列+2PC）
• 广播：分布式多借点的。全部知道！(过半)

Zookeeper 是一个为分布式应用提供高效且可靠的分布式协调服务。在解决分布式一致性方面，Zookeeper 并没有使用 Paxos ，而是采用了 ZAB 协议。

ZAB 协议定义：ZAB 协议是为分布式协调服务 Zookeeper 专门设计的一种支持 崩溃恢复 和 原子广播 协议。下面我们会重点讲这两个东西。

基于该协议，Zookeeper 实现了一种 主备模式 的系统架构来保持集群中各个副本之间数据一致性。具体如下图所示：



上图显示了 Zookeeper 如何处理集群中的数据。所有客户端写入数据都是写入到 主进程（称为 Leader）中，然后，由 Leader 复制到备份进程（称为 Follower）中。从而保证数据一致性。从设计上看，和 Raft 类似。

那么复制过程又是如何的呢？复制过程类似 2PC，ZAB 只需要 Follower 有一半以上返回 Ack 信息就可以执行提交，大大减小了同步阻塞。也提高了可用性。

3：Zookeeper工作原理

1：Zookeeper工作原理概述

Zookeeper的核心是原子广播(ZAB下边讲)，这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式，它们分 别是恢复模式（选主）和广播模式（同步）。当服务启动或者在领导者崩溃后，Zab就进入了恢复模式，当领导者被选举出来，且大多数Server完成了和 leader的状态同步以后，恢复模式就结束了。状态同步保证了leader和Server具有相同的系统状态。

为了保证事务的顺序一致性，zookeeper采用了递增的事务id号（zxid）来标识事务。ZXID 是一个 64 位的数字，

其中低 32 位可以看作是一个简单的递增的计数器，针对客户端的每一个事务请求，Leader 都会产生一个新的事务 Proposal 并对该计数器进行 + 1 操作。

而高 32 位则代表了 Leader 服务器上取出本地日志中最大事务 Proposal 的 ZXID，并从该 ZXID 中解析出对应的 epoch 值，然后再对这个值加一。

高 32 位代表了每代 Leader 的唯一性，低 32 代表了每代 Leader 中事务的唯一性。同时，也能让 Follwer 通过高 32 位识别不同的 Leader。简化了数据恢复流程。

基于这样的策略：当 Follower 链接上 Leader 之后，Leader 服务器会根据自己服务器上最后被提交的 ZXID 和 Follower 上的 ZXID 进行比对，比对结果要么回滚，要么和 Leader 同步。

每个Server在工作过程中有三种状态：

LOOKING：当前Server不知道leader是谁，正在搜寻

LEADING：当前Server即为选举出来的leader

FOLLOWING：leader已经选举出来，当前Server与之同步

2：选主leader流程

zk选主分为两种，一种是刚启动时，一种是旧的leader奔溃之后；

当leader崩溃或者leader失去大多数的follower，这时候zk进入恢复模式，恢复模式需要重新选举出一个新的leader，让所有的 Server都恢复到一个正确的状态。Zk的选举算法有两种：一种是基于basic paxos实现的，另外一种是基于fast paxos算法实现的。系统默认的选举算法为fast paxos。先介绍basic paxos流程：

1 .选举线程由当前Server发起选举的线程担任，其主要功能是对投票结果进行统计，并选出推荐的Server；

2 .选举线程首先向所有Server发起一次询问(包括自己)；

3 .选举线程收到回复后，验证是否是自己发起的询问(验证zxid是否一致)，然后获取对方的id(myid)，并存储到当前询问对象列表中，最后获取对方提议的leader相关信息( id,zxid)，并将这些信息存储到当次选举的投票记录表中；

4. 收到所有Server回复以后，就计算出zxid最大的那个Server，并将这个Server相关信息设置成下一次要投票的Server；

5. 线程将当前zxid最大的Server设置为当前Server要推荐的Leader，如果此时获胜的Server获得n/2 + 1的Server票数， 设置当前推荐的leader为获胜的Server，将根据获胜的Server相关信息设置自己的状态，否则，继续这个过程，直到leader被选举出来。

通过流程分析我们可以得出：要使Leader获得多数Server的支持，则Server总数必须是奇数2n+1，且存活的Server的数目不得少于n+1.

每个Server启动后都会重复以上流程。在恢复模式下，如果是刚从崩溃状态恢复的或者刚启动的server还会从磁盘快照中恢复数据和会话信息，zk会记录事务日志并定期进行快照，方便在恢复时进行状态恢复。选主的具体流程图如下所示：



fast paxos流程是在选举过程中，某Server首先向所有Server提议自己要成为leader，当其它Server收到提议以后，解决epoch和 zxid的冲突，并接受对方的提议，然后向对方发送接受提议完成的消息，重复这个流程，最后一定能选举出Leader。其流程图如下所示：

总结：

ZK选举过程：1,3888造成两两通信！

2，只要任何人投票，都会触发那个准leader发起自己的投票

3，推选制：先比较zxid，如果zxid相同，再比较myid,最终选出新的leader

3：数据同步流程

选完leader以后，zk就进入状态同步过程。

    1. leader等待server连接；

    2 .Follower连接leader，将最大的zxid发送给leader；

    3 .Leader根据follower的zxid确定同步点；

    4 .完成同步后通知follower 已经成为uptodate状态；

    5 .Follower收到uptodate消息后，又可以重新接受client的请求进行服务了。

总结：同步流程（广播）类似一个 二阶段提交过程。对于客户端发送的写请求，全部由 Leader 接收，Leader 将请求封装成一个事务 Proposal，将其发送给所有 Follwer ，然后，根据所有 Follwer 的反馈，如果超过半数成功响应，则执行 commit 操作（先提交自己，再发送 commit 给所有 Follwer）。

4：工作流程

1：Leader工作流程

Leader主要有三个功能：

    1 .恢复数据；

    2 .维持与Learner的心跳，接收Learner请求并判断Learner的请求消息类型；

    3 .Learner的消息类型主要有PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息，根据不同的消息类型，进行不同的处理。
   注： PING消息是指Learner的心跳信息；REQUEST消息是Follower发送的提议信息，包括写请求及同步请求；ACK消息是 Follower的对提议的回复，超过半数的Follower通过，则commit该提议；REVALIDATE消息是用来延长SESSION有效时间。

leader的工作流程简图如下所示，在实际实现中，流程要比下图复杂得多，启动了三个线程来实现功能。

2：Follower工作流程

Follower主要有四个功能：

    1. 向Leader发送请求（PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息）；

    2 .接收Leader消息并进行处理；

    3 .接收Client的请求，如果为写请求，发送给Leader进行投票；

    4 .返回Client结果。

Follower的消息循环处理如下几种来自Leader的消息：

    1 .PING消息： 心跳消息；

    2 .PROPOSAL消息：Leader发起的提案，要求Follower投票；

    3 .COMMIT消息：服务器端最新一次提案的信息；

    4 .UPTODATE消息：表明同步完成；

    5 .REVALIDATE消息：根据Leader的REVALIDATE结果，关闭待revalidate的session还是允许其接受消息；

    6 .SYNC消息：返回SYNC结果到客户端，这个消息最初由客户端发起，用来强制得到最新的更新。

Follower的工作流程简图如下所示，在实际实现中，Follower是通过5个线程来实现功能的。

5:总结zk工作流程

如上图所示：

1：当客户端发起一个更新请求时，请求打到leader上

2：leader通过检查Zxid确认是新的指令

3：ledder将更新请求下发到所有的follower上

4：follower将更新请求记录在自己的日志上，然后返回ok

5：leader获得过半的follower的ok返回，就会更新此指令，并告诉客户端，然后广播给所有的follower

6：所有的follower收到更新指令，更新自己的数值。

4：Zookeeper的watch监测功能

zk集群可以通过某个客户端的session创建的临时节点，对该节点进行监控，一旦该临时节点没了，代表此客户端失去连接。此时就可以通过监控的回调函数（callback）执行一定的任务，比如通知其他客户端。

这样的监控比客户端A通过心跳监控客户端B更叫高效，毕竟通过心跳监测是定时监测，而watch是实时通知；