史上最全Zookeeper核心原理
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1、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
• 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
其他文档：
http://www.cnblogs.com/lpshou/archive/2013/06/14/3136738.html
2、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
3、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
4、Zookeeper节点数据操作流程
注：1.在Client向Follwer发出一个写的请求
2.Follwer把请求发送给Leader
3.Leader接收到以后开始发起投票并通知Follwer进行投票
4.Follwer把投票结果发送给Leader
5.Leader将结果汇总后如果需要写入，则开始写入同时把写入操作通知给 Leader，然后commit;
6.Follwer把请求结果返回给Client
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。
5、Zookeeper leader 选举
选举机制（全新集群paxos）
以一个简单的例子来说明整个选举的过程.
假设有五台服务器组成的zookeeper集群,它们的id从1-5,同时它们都是最新启动的,也就是没有历史数据,在存放数据量这一点上,都是一样的.假设这些服务器依序启动,来看看会发生什么.
1) 服务器1启动,此时只有它一台服务器启动了,它发出去的报没有任何响应,所以它的选举状态一直是LOOKING状态
2) 服务器2启动,它与最开始启动的服务器1进行通信,互相交换自己的选举结果,由于两者都没有历史数据,所以id值较大的服务器2胜出,但是由于没有达到超过半数以上的服务器都同意选举它(这个例子中的半数以上是3),所以服务器1,2还是继续保持LOOKING状态.
3) 服务器3启动,根据前面的理论分析,服务器3成为服务器1,2,3中的老大,而与上面不同的是,此时有三台服务器选举了它,所以它成为了这次选举的leader.
4) 服务器4启动,根据前面的分析,理论上服务器4应该是服务器1,2,3,4中最大的,但是由于前面已经有半数以上的服务器选举了服务器3,所以它只能接收当小弟的命了.
5) 服务器5启动,同4一样,当小弟.
非全新集群的选举机制(数据恢复)
那么，初始化的时候，是按照上述的说明进行选举的，但是当zookeeper运行了一段时间之后，有机器down掉，重新选举时，选举过程就相对复杂了。
需要加入数据id、leader id和逻辑时钟。
数据id：数据新的id就大，数据每次更新都会更新id。
Leader id：就是我们配置的myid中的值，每个机器一个。
逻辑时钟：这个值从0开始递增,每次选举对应一个值,也就是说: 如果在同一次选举中,那么这个值应该是一致的 ; 逻辑时钟值越大,说明这一次选举leader的进程更新.
选举的标准就变成：
1、逻辑时钟小的选举结果被忽略，重新投票
2、统一逻辑时钟后，数据id大的胜出
3、数据id相同的情况下，leader id大的胜出
根据这个规则选出leader。
• 半数通过
– 3台机器 挂一台 2>3/2
– 4台机器 挂2台 2！>4/2
• 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。
6、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.
7、Zookeeper工作原理
» 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和广播模式。
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的完成了和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
» 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。
» 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
8、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。\
关于Paxos算法可以查看文章 Zookeeper全解析——Paxos作为灵魂
推荐书籍：《从Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践》
9、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
10、 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。
11、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
12、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（持久的）
» EPHEMERAL(暂时的)
» PERSISTENT_SEQUENTIAL（持久化顺序编号目录节点）
» EPHEMERAL_SEQUENTIAL（暂时化顺序编号目录节点）
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