一、Zookeeper的角色
» 领导者（leader），负责进行投票的发起和决议，更新系统状态
» 学习者（learner），包括跟随者（follower）和观察者（observer），follower用于接受客户端请求并想客户端返回结果，在选主过程中参与投票
» Observer可以接受客户端连接，将写请求转发给leader，但observer不参加投票过程，只同步leader的状态，observer的目的是为了扩展系统，提高读取速度
» 客户端（client），请求发起方
ObServer：
Observers：在不伤害写性能的情况下扩展Zookeeper
尽管通过Client直接连接到Zookeeper集群的性能已经非常好了，但是这种架构如果要承受超大规模的Client，就必须增加Zookeeper集群的Server数量，
随着Server的增加，Zookeeper集群的写性能必定下降，我们知道Zookeeper的Znode变更是要过半数投票通过，随着机器的增加，由于网络消耗等原因
必然导致投票成本增加，从而导致写性能的下降。
Observer是一种新型的Zookeeper节点，可以帮助解决上述问题，提供Zookeeper的可扩展性。Observer不参与投票，只是简单的接收投票结果，因此我们
增加再多的Observer，也不会影响集群的写性能。除了这个差别，其他的和Follower基本上完全一样。例如：Client都可以连接到他们，并且都可以发送
读写请求给他们，收到写请求都会上报到Leader。
Observer有另外一个优势，因为它不参与投票，所以他们不属于Zookeeper集群的关键部位，即使他们Failed，或者从集群中断开，也不会影响集群的可用性。
根据Observer的特点，我们可以使用Observer做跨数据中心部署。如果把Leader和Follower分散到多个数据中心的话，因为数据中心之间的网络的延迟，势必
会导致集群性能的大幅度下降。使用Observer的话，将Observer跨机房部署，而Leader和Follower部署在单独的数据中心，这样更新操作会在同一个数据中心
来处理，并将数据发送的其他数据中心（包含Observer的），然后Client就可以在其他数据中心查询数据了。但是使用了Observer并非就能完全消除数据中心
之间的延迟，因为Observer还得接收Leader的同步结果合Observer有更新请求也必须转发到Leader，所以在网络延迟很大的情况下还是会有影响的，它的优势
就为了本地读请求的快速响应。• Zookeeper的核心是原子广播，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。所有的提议（proposal）都在被提出的时候加上了zxid。实现中zxid是
一个64位的数字，它高32位是epoch用来标识leader关系是否改变，每次一个leader被选出来，它都会有一个新的epoch，标识当前属于那个leader的统治时期。低32位用于递增计数。
• 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与之同步二、Zookeeper的读写机制
» Zookeeper是一个由多个server组成的集群
» 一个leader，多个follower
» 每个server保存一份数据副本
» 全局数据一致
» 分布式读写
» 更新请求转发，由leader实施三、Zookeeper的保证
» 更新请求顺序进行，来自同一个client的更新请求按其发送顺序依次执行
» 数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败
» 全局唯一数据视图，client无论连接到哪个server，数据视图都是一致的
» 实时性，在一定事件范围内，client能读到最新数据四、Zookeeper节点数据操作流程
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。
五、Zookeeper leader选举
Leader选举模拟：
• A提案说，我要选自己，B你同意吗？C你同意吗？B说，我同意选A；C说，我同意选A。(注意，这里超过半数了，其实在现实世界选举已经成功了。
但是计算机世界是很严格，另外要理解算法，要继续模拟下去。)
• 接着B提案说，我要选自己，A你同意吗；A说，我已经超半数同意当选，你的提案无效；C说，A已经超半数同意当选，B提案无效。
• 接着C提案说，我要选自己，A你同意吗；A说，我已经超半数同意当选，你的提案无效；B说，A已经超半数同意当选，C的提案无效。
• 选举已经产生了Leader，后面的都是follower，只能服从Leader的命令。而且这里还有个小细节，就是其实谁先启动谁当头。zxid
• zxid • znode节点的状态信息中包含czxid, 那么什么是zxid呢? • ZooKeeper状态的每一次改变, 都对应着一个递增的Transaction id, 该id称为zxid. 由于zxid的递增性质, 如果zxid1小于zxid2, 那么zxid1肯定先于zxid2发生. 创建任意节点, 或者更新任意节点的数据, 或者删除任意节点, 都会导致Zookeeper状态发生改变, 从而导致zxid的值增加.
Zookeeper工作原理
» 一旦leader已经和多数的follower进行了状态同步后，他就可以开始广播消息了，即进入广播状态。这时候当一个server加入zookeeper服务中，
它会在恢复模式下启动，发现leader，并和leader进行状态同步。待到同步结束，它也参与消息广播。Zookeeper服务一直维持在Broadcast状态，
直到leader崩溃了或者leader失去了大部分的followers支持。
» 广播模式需要保证proposal被按顺序处理，因此zk采用了递增的事务id号(zxid)来保证。所有的提议(proposal)都在被提出的时候加上了zxid。
实现中zxid是一个64为的数字，它高32位是epoch用来标识leader关系是否改变，每次一个leader被选出来，它都会有一个新的epoch。低32位是个递增计数。
» 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。Leader选举：
» 每个Server启动以后都询问其它的Server它要投票给谁。
» 对于其他server的询问，server每次根据自己的状态都回复自己推荐的leader的id和上一次处理事务的zxid（系统启动时每个server都会推荐自己）
» 收到所有Server回复以后，就计算出zxid最大的哪个Server，并将这个Server相关信息设置成下一次要投票的Server。
» 计算这过程中获得票数最多的的sever为获胜者，如果获胜者的票数超过半数，则改server被选为leader。否则，继续这个过程，直到leader被选举出来
» leader就会开始等待server连接
» Follower连接leader，将最大的zxid发送给leader
» Leader根据follower的zxid确定同步点
» 完成同步后通知follower 已经成为uptodate状态
» Follower收到uptodate消息后，又可以重新接受client的请求进行服务了数据一致性与paxos算法：
据说Paxos算法的难理解与算法的知名度一样令人敬仰，所以我们先看如何保持数据的一致性，这里有个原则就是： • 在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点都执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。 • Paxos算法解决的什么问题呢，解决的就是保证每个节点执行相同的操作序列。好吧，这还不简单，master维护一个 全局写队列，所有写操作都必须 放入这个队列编号，那么无论我们写多少个节点，只要写操作是按编号来的，就能保证一 致性。没错，就是这样，可是如果master挂了呢。 • 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，在日复一日年复一年的投票中，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）。 总结: • Zookeeper 作为 Hadoop 项目中的一个子项目，是 Hadoop 集群管理的一个必不可少的模块，它主要用来控制集群 中的数据，如它管理 Hadoop 集群中的 NameNode，还有 Hbase 中 Master Election、Server 之间状态同步等。
Observer：
• Zookeeper需保证高可用和强一致性；
• 为了支持更多的客户端，需要增加更多Server；
• Server增多，投票阶段延迟增大，影响性能；
• 权衡伸缩性和高吞吐率，引入Observer
• Observer不参与投票；
• Observers接受客户端的连接，并将写请求转发给leader节点；
• 加入更多Observer节点，提高伸缩性，同时不影响吞吐率。为什么zookeeper集群的数目，一般为奇数个？
Leader选举算法采用了Paxos协议； Paxos核心思想：当多数Server写成功，则任务数据写成功； 如果有3个Server，则两个写成功即可； 如果有4或5个Server，则三个写成功即可。 Server数目一般为奇数（3、5、7） 如果有3个Server，则最多允许1个Server挂掉； 如果有4个Server，则同样最多允许1个Server挂掉 由此，我们看出3台服务器和4台服务器的的容灾能力是一样的，所以为了节省服务器资源，一般我们采用奇数个数，作为服务器部署个数。 zookeeper有这样一个特性： 【集群中只要有超过过半的机器是正常工作的，那么整个集群对外就是可用的】 也就是说如果有2个zookeeper，那么只要有1个死了zookeeper就不能用了，因为1没有过半，所以2个zookeeper的死亡容忍度为0； 同理，要是有3个zookeeper，一个死了，还剩下2个正常的，过半了，所以3个zookeeper的容忍度为1； 同理你多列举几个：2->0;3->1;4->1;5->2;6->2会发现一个规律，2n和2n-1的容忍度是一样的， 都是n-1，所以为了更加高效，何必增加那一个不必要的zookeeper呢。
六、Zookeeper的数据模型
» 层次化的目录结构，命名符合常规文件系统规范
» 每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识
» 节点Znode可以包含数据和子节点，但是EPHEMERAL类型的节点不能有子节点
» Znode中的数据可以有多个版本，比如某一个路径下存有多个数据版本，那么查询这个路径下的数据就需要带上版本
» 客户端应用可以在节点上设置监视器
» 节点不支持部分读写，而是一次性完整读写七、Zookeeper的节点
» Znode有两种类型，短暂的（ephemeral）和持久的（persistent）
» Znode的类型在创建时确定并且之后不能再修改
» 短暂znode的客户端会话结束时，zookeeper会将该短暂znode删除，短暂znode不可以有子节点
» 持久znode不依赖于客户端会话，只有当客户端明确要删除该持久znode时才会被删除
» Znode有四种形式的目录节点
» PERSISTENT、
» EPHEMERAL
» PERSISTENT_SEQUENTIAL、
» EPHEMERAL_SEQUENTIAL八、org.apache.zookeeper.ZooKeeper类 主要方法列表
九、观察（watcher）
» Watcher 在 ZooKeeper 是一个核心功能，Watcher 可以监控目录节点的数据变化以及子目录的变化，一旦这些状态发生变化，服务器就会通知所有设置在这个目录节点上的 Watcher，
从而每个客户端都很快知道它所关注的目录节点的状态发生变化，而做出相应的反应;
» 可以设置观察的操作：exists,getChildren,getData
» 可以触发观察的操作：create,delete,setData写操作与zookeeper内部事件的对应关系：
zookeeper内部事件与watcher的对应关系：
写操作与watcher的对应关系：
十、ACL
» 每个znode被创建时都会带有一个ACL列表，用于决定谁可以对它执行何种操作
• KeeperState.SyncConnected 时事件类型为EventType.None发生在客户端收到ConnectResponse，与客户端协调好session time的时间后，
会触发一个KeeperState.SyncConnected 的None事件类型。身份验证模式有三种：
» digest:用户名，密码 » host:通过客户端的主机名来识别客户端 » ip： 通过客户端的ip来识别客户端 » new ACL(Perms.READ,new Id("host","example.com")); 这个ACL对应的身份验证模式是host，符合该模式的身份是example.com，权限的组合是：READ
应用场景1－统一命名服务：
» 分布式应用中，通常需要有一套完整的命名规则，既能够产生唯一的名称又便于人识别和记住，通常情况下用树形的名称结构是一个理想的选择，
树形的名称结构是一个有层次的目录结构，既对人友好又不会重复。
» Name Service 是 Zookeeper 内置的功能，只要调用 Zookeeper 的 API 就能实现应用场景2－配置管理：
» 配置的管理在分布式应用环境中很常见，例如同一个应用系统需要多台 PC Server 运行，但是它们运行的应用系统的某些配置项是相同的，
如果要修改这些相同的配置项，那么就必须同时修改每台运行这个应用系统的 PC Server，这样非常麻烦而且容易出错。
» 将配置信息保存在 Zookeeper 的某个目录节点中，然后将所有需要修改的应用机器监控配置信息的状态，一旦配置信息发生变化，每台应用机器
就会收到Zookeeper 的通知，然后从 Zookeeper 获取新的配置信息应用到系统中。
应用场景3－集群管理：
» Zookeeper 能够很容易的实现集群管理的功能，如有多台 Server 组成一个服务集群，那么必须要一个“总管”知道当前集群中每台机器的服务状态，一旦有机器
不能提供服务，集群中其它集群必须知道，从而做出调整重新分配服务策略。同样当增加集群的服务能力时，就会增加一台或多台 Server，同样也必须让“总管”知道。
» Zookeeper 不仅能够维护当前的集群中机器的服务状态，而且能够选出一个“总管”，让这个总管来管理集群，这就是 Zookeeper 的另一个功能 Leader Election。
» 规定编号最小的为master,所以当我们对SERVERS节点做监控的时候，得到服务器列表，只要所有集群机器逻辑认为最小编号节点为master，那么master就被选出，
而这个master宕机的时候，相应的znode会消失，然后新的服务器列表就被推送到客户端，然后每个节点逻辑认为最小编号节点为master，这样就做到动态master选举。总结：
» Zookeeper 作为 Hadoop 项目中的一个子项目，是Hadoop 集群管理的一个必不可少的模块，它主要用来控制集群中的数据，如它管理 Hadoop 集群中的NameNode，
还有 Hbase 中 Master Election、Server 之间状态同步等。
» Zoopkeeper 提供了一套很好的分布式集群管理的机制，就是它这种基于层次型的目录树的数据结构，并对树中的节点进行有效管理，从而可以设计出多种多样的
分布式的数据管理模型