Zookeeper请求处理原理分析
Zookeeper是可以存储数据的，所以我们可以把它理解一个数据库，实际上它的底层原理本身也和数据库是类似的。
数据库的原理
我们知道，数据库是用来存储数据的，只是数据可以存储在内存中或磁盘中。而Zookeeper实际是结合了这两种的，Zookeeper中的数据即会存储在磁盘中以达到持久化的目的，也会同步到内存中以到达快速访问的目的。
事实上，用过Zookeeper的同学应该知道，Zookeeper中有两种类型的节点：持久化节点和临时节点。
- 持久化节点：会持久化在磁盘中，除非主动删除，将一直存在。
- 临时节点：不会持久化在磁盘中，只会存储在内存中，创建这个临时节点的Session一旦过期，此临时节点也将自动被删除。
数据库处理数据的原理
作为一个数据库，肯定是要接收客户端创建、修改、删除、查询节点等请求的。
在Zookeeper中对于请求分为两类：
- 事务性请求
- 非事务性请求
事务性请求
Zookeeper通常都是以集群模式运行的，也就是Zookeeper集群中各个节点的数据需要保持一致的。但是和Mysql集群不一样的是：
- Mysql集群中，从服务器是异步从主服务器同步数据的，这中间的间隔时间可以比较长。
- Zookeeper集群中，当某一个集群节点接收到一个写请求操作时，该节点需要将这个写请求操作发送给其他节点，以使其他节点同步执行这个写请求操作，从而达到各个节点上的数据保持一致，也就是数据一致性。我们通常说Zookeeper保证CAP理论中的CP就只这个意思。
Zookeeper集群底层是怎么保证数据一致性的，其实是用的两阶段提交+过半机制来保证的，后面会单独写一篇文章来介绍这个的底层实现，感兴趣的可以关注一下我的微信公众号：1点25
事务性请求包括：更新操作、新增操作、删除操作，结合上面的分析，因为这些操作是会影响数据的，所以要保证这些操作在整个集群内的事务性，所以这些操作就是事务性请求。
非事务性请求
那么非事务性请求就好理解的，像查询操作、exist操作这些不影响数据的操场，就不需要集群来保持事务性，所以这些操场就是非事务性请求。
Zookeeper在处理事务性请求时，比处理非事务性请求要复杂很多
数据在磁盘中的表示
假设我们现在在Zookeeper中有一个数据节点，节点名为/datanode，内容为125，该节点是持久化节点，所以该节点信息会保存在文件中。
可能大家都会认为是类似下面这样方式保存在磁盘文件中的，方法一：
|
节点名 |
节点内容 |
|
/datanode |
125 |
但是除开这种表示方法，还有另外一种表示方法，快照+事务日志，比如方法二：
当前快照：
|
节点名 |
节点内容 |
|
/datanode |
120 |
当前事务日志：
|
事务ID |
操作 |
节点名 |
节点内容修改前 |
节点内容修改后 |
|
1000010 |
update |
/datanode |
120 |
121 |
|
1000011 |
update |
/datanode |
121 |
125 |
乍一看方法二比方法一要更复杂，并且占用的磁盘更多。但是我们上文提到过，Zookeeper集群中的节点在处理事务性请求时，需要将事务操作同步给其他节点，所以这里的事务操作是一定要进行持久化的，以便在同步给其他节点时出现异常进行补偿。所以就出现了事务日志。实际上事务日志还运行数据进行回滚，这个在两阶段提交中也是非常重要的。
那么快照又有什么用呢？事务日志一定要有，但是随着时间的推移，日志肯定会越来越多，所以肯定不能持久化历史上所有的日志，所以Zookeeper会定时的进行快照，并删除之前的日志。
那么如果按方法二这么存储数据，在对数据进行查询时就不太方便了。上文说到，Zookeeper为了提高数据的查询速度，会在内存中也存储一份数据，那么内存中的这份数据又该怎么存呢？
数据在内存中的表示
Zookeeper中的数据在内存中的表示其实和上文的方法一很类似，只是Zookeeper中的数据是具有文件目录特点的，说白了就是Zookeeper中的数据节点的名字一定要以“/”开头，这样就导致Zookeeper中的数据类似一颗树：
一颗具有父子层级的多叉树，在Zookeeper源码中叫DataTree。
请求处理逻辑
请看下图：
请注意，对于上图，Zookeeper真正的底层实现，zk1是Leader，zk2和zk3是Learner，是根据领导者选举选出来的。
非事务性请求直接读取DataTree上的内容，DataTree是在内存中的，所以会非常快。
总结
这篇文章介绍了Zookeeper在处理请求时的几个核心概念：
- 事务性请求
- 事务日志
- 快照
- DataTree
- 两阶段提交