一.ZooKeeper介绍
ZooKeeper是一个典型的分布式数据一致性的解决方案，分布式应用程序可以基于它实现注入数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master选举、分布式锁和分布式队列等功能。ZooKeeper可以保证如下分布式一致性特征。
1.顺序一致性
从同一个客户端发起的事务请求，最终将会严格地按照其发起顺序被应用到ZooKeeper中去。
2.原子性
所有事务请求的处理结果在整个集群中所有机器上的应用情况是一致的，也就是说，要么整个集群所有机器都成功应用了某一个事务，要么都没有应用，一定不会出现集群中部分机器应用了该事务，而另外一部分没有应用的情况。
3.单一视图
无论客户端链接的是哪个ZooKeeper服务器，其看到的服务端数据模型都是一致的。
4.可靠性
一旦服务端成功地应用了一个事务，并完成对客户端的响应，那么该事务所引起的服务端状态变更将会被一直保留下来，除非有另一个事务又对其进行了变更。
5.实时性
通常人们看到实时性的第一反应是，一旦一个事务被成功应用，那么客户端能够立即从服务端上读取到这个事务变更后的最新数据状态。这里需要注意的是，ZooKeeper仅仅保证在一定的时间段内，客户端一定能够从服务器上读取到最新的数据状态。
ZooKeeper基本概念
1.集群角色
ZooKeeper没有沿用传统的Master/Slave概念，而是引入了Leader、Follower和Observer三种角色。ZooKeeper集群中的所有机器通过一个Leader选举过程来选定一台称为“Leader”的机器，Leader服务器为客户端提供读和写服务。Follower和Observer都能够提供读服务，唯一的区别在于，Observer机器不参与Leader选举过程，也不参与写操作的“过半写成功”策略，因此Observer可以在不影响写性能的情况下提升集群的读性能。
传统的集群模式Master/Slave模式（主备模式），我们把所有写操作的机器称为Master机器，把所有通过异步复制方式获取最新数据，并提供读服务的机器成为Slave机器。
2.会话（Session）
Session是指客户端会话，在ZooKeeper中，一个客户端连接是指客户端和服务器之间的一个TCP长连接。从第一次连接建立开始，客户端会话的生命周期也开始了，通过这个连接，客户端能够通过心跳检测与服务器保持有效的会话，也能够向ZooKeeper服务器发送请求并接受响应，同事还能够通过该连接来接受来自服务器的Watch事件通知。Session的sessionTimeout值用来设置一个客户端会话的超时时间。当由于服务器压力太大、网络故障或是客户端主动断开连接等各种原因导致客户端连接断开时，只要在sessionTimeout规定的时间内能够重新连接上集群中任意一台服务器，那么之前创建的会话仍然有效。
3.数据节点(ZNode)
数据模型中的数据单元，我们称之为数据节点——ZNode。ZooKeeper将所有数据存储在内存中，数据模型是一棵树（ZNode Tree），由斜杠（/）进行分割的路径，就是一个ZNode，例如/foo/path1。每个ZNode上都会保存自己的数据内容，同事还会保存一系列属性信息。
在ZooKeeper中，ZNode可以分为持久节点和临时节点两类。所谓持久节点指一旦这个ZNode被创建了，除非主动进行ZNode的移除操作，否则这个ZNode将一直保存在ZooKeeper上。而临时节点就不一样了，它的生命周期和客户端会话绑定，一旦客户端会话失效，那么这个客户端创建的所有临时节点都会被移除。另外，ZooKeeper还允许用户为每个节点添加一个特殊属性：SEQUENTIAL。一旦这个节点被标记上这个属性，那么在这个节点被创建的时候，ZooKeeper会自动在其后面追加一个整形数字，这个整形数字是一个由父节点维护的自增数字。
4.版本
ZooKeeper的每个ZNode上都会存储数据，对应于每个ZNode，ZooKeeper都会为其维护一个叫做Stat的数据结构，Stat中记录了这个ZNode的三个数据版本，分别是version(当前ZNode的版本)、cversion(当前ZNode子节点的版本)和aversion(当前ZNode的ACL版本)。
5.事件监听器——Watcher
Watcher是ZooKeeper中的一个很重要的特性。ZooKeeper允许用户在指定节点上注册一些Watcher，并且在一些特定事件出发的时候，ZooKeeper服务端会将事件通知到感兴趣的客户端上去，该机制是ZooKeeper实现分布式协调服务的重要特性。
6.ACL（Access Control Lists）访问控制列表
ZooKeeper采用ACL策略来进行权限控制。类似于UNIX文件系统的权限控制。ZooKeeper定义了5中权限：
- CREATE：创建子节点的权限
- READ：获取节点数据和子节点列表的权限
- WRITE：更新节点数据的权限
- DELETE：删除子节点的权限
- ADMIN：设置节点ACL的权限
二.ZooKeeper的ZAB协议
在ZooKeeper中，主要依赖ZAB协议来实现分布式数据一致性，ZooKeeper实现了一种主备模式的系统架构来保持集群中各副本之间数据的一致性。具体的，ZooKeeper使用一个单一的主进程来接受并处理客户端的所有事务请求，并采用ZAB的原子广播协议，将服务器数据的状态变更以事务Proponsal的形式广播到所有的副本进程上去。ZAB协议的这个主备模型架构保证了同一时刻集群中只能够有一个主进程来广播服务器的状态变更，因此能够很好地处理客户端大量的并发请求。另一方面，考虑到在分布式环境中，顺序执行的一些状态变更其前后会存在一定的依赖关系，有些状态变更必须依赖于比它更早生成的那些状态变更，例如变更C需要依赖变更A和变更B。这样的依赖关系也对ZAB协议提出了一个要求：ZAB协议必须能够保证一个全局的变更序列被顺序应用，也就是说ZAB协议需要保证如果一个状态变更已经被处理了，那么所有其依赖的状态变更都应该被提前处理掉了。最后，考虑到主进程在任何时候都有可能出现崩溃退出或重启现象，因此，ZAB协议还需要做到在当前主进程出现上述异常情况的时候，依旧能够正常工作。
ZAB协议的核心是定义了对于那些会改变ZooKeeper服务器数据状态的事务请求的处理方式：
所有事务请求必须由一个全局唯一的服务器来协调处理，这样的服务器被称为Leader服务器，而余下的其他服务器则成为Follower服务器。Leader服务器负责将一个客户端师傅请求转换成一个事务Proposal(提议)，并将该Proposal分发给集群中所有的Follower服务器。之后Leader服务器需要等待所有的Follower服务器的反馈，一旦超过半数的Follower服务器进行了正确的反馈后，那么Leader就会再次向所有的Follwer服务器分发Commit消息，要求其将前一个Proposal进行提交。
ZAB协议包括两种基本的模式：崩溃回复和消息广播。当整个服务框架在启动过程中，或是当Leader服务器出现网络中断、崩溃退出与重启等异常情况时，ZAB协议就会进入恢复模式并选举Leader服务器。当选举产生了新的Leader服务器，同时集群中已经有过半的机器与该Leader服务器完成了状态同步之后，ZAB协议就会退出恢复模式。其中所谓的状态同步是指数据同步，用来保证集群中存在过半的机器能够和Leader服务器的数据状态保持一致。
当集群中已经有过半的Follower服务器完成了和Leader服务器的状态同步，那么整个服务框架就可以进入消息广播模式了。当一台同样遵守ZAB协议的服务器启动后加入到集群中时，如果此时集群中已经存在一个Leader服务器在负责进行消息广播，那么新假如的服务器就会自觉地进入数据恢复模式：找到Leader所在的服务器，并与其进行数据同步，然后一起参与到消息广播流程中去。ZooKeeper设计成只允许唯一的一个Leader服务器来进行事务请求的处理。Leader服务器在接收到客户端的事务请求后，会生成对应的事务提案并发起一轮广播协议；而如果集群中的其他机器接收到客户端的事务请求，那么这些非Leader服务器会首先将这个事务请求转发给Leader服务器。
消息广播
ZAB协议的消息广播过程使用的是一个原子广播协议，类似于一个二阶段提交过程。针对客户端的事务请求，Leader服务器会为其生成对应的事务Proposal，并将其发送给集群中其余所有的机器，然后再分别收集各自的选票，最后进行事务提交。
在ZAB协议的二阶段提交过程中，移除了中断逻辑，所有的Follower服务器要么正常反馈Leader提出的事务Proposal，要么就抛起Leader服务器。同事ZAB协议将二阶段提交中的中断逻辑移除意味着我们可以在过半的Follower服务器已经反馈Ack之后就可以提交事务Proposal了，而不需要等待集群中所有的Follower服务器都反馈响应。当然，在这种简化了的二阶段提交模型下，是无法处理Leader服务器崩溃退出而带来的数据不一致问题的，因此在ZAB协议中添加了另一个模式，即采用崩溃恢复模式来解决这个问题。另外，整个消息广播协议是基于具有FIFO特性的TCP协议来进行网络通信的，因此能够很容易地保证消息广播过程中消息接收与发送的顺序性。
在整个消息广播过程中，Leader服务器会为每个事务请求生成对应的Proposal来进行广播，并且在广播事务Proposal之前，Leader服务器会首先为这个事务Proposal分配一个全局单调递增的唯一ID，我们称之为事务ID（即ZXID）。由于ZAB协议需要保证每一个消息严格的因果关系，因此必须将每一个事务Proposal按照其ZXID的先后顺序来进行排序与处理。
具体的，在消息广播过程中，Leader服务器会为每一个Follower服务器都各自分配一个单独的队列，然后将需要广播的事务Proposal依次放入这些队列中去，并且根据FIFO策略进行消息发送。每一个Follower服务器在接收到这个事务Proposal之后，都会首先将其以事务日志的形式写入到本地磁盘中去，并且在成功写入后反馈给Leader服务器一个Ack响应。当Leader服务器接收到超过半数Follower的Ack响应后，就会广播一个Commit消息给所有的Follower服务器以通知其进行事务提交，同时Leader自身也会完成对事务的提交，而每一个Follower服务器在接收到Commit消息后，也会完成对事务的提交。
假设一个事务在Leader服务器上被提交了，并且已经得到过半Follower服务器的Ack反馈，但是在它将Commit消息发送给所有Follower机器之前，Leader服务器挂了，如下图
在集群正常运行过程中的某一个时刻，Server1是Leader服务器，其先后广播了消息P1、P2、C1、P3、和C2，其中当Leader服务器将消息C2(C2是Commit of Proposal2的缩写)发出后就立即崩溃了，针对这种情况，ZAB协议就需要确保事务Proposal2最终能够在所有的服务器上都被提交成功，否则将出现不一致。
相反，如果在崩溃恢复过程中出现一个需要被丢弃的提案，那么在崩溃恢复结束后需要跳过该事务Proposal，如下图
假设初始的Leader服务器Server1在提出一个事务Proposal3之后就崩溃了，从而导致集群中的其他服务器都没有收到这个事务Proposal。于是，当Server1恢复过来再次加入到集群中的时候，ZAB协议需要确保丢弃Proposal3这个事务。
综上所述，就决定了ZAB协议必须设计这样一个Leader选举算法：能够确保提交已经被Leader提交的事务Proposal，同时丢弃已经被跳过的事务Proposal。针对这个要求，如果让Leader选举算法能够保证新选举出来的Leader服务器拥有集群中所有机器最高编号（即ZXID最大）的事务Proposal，那么就可以保证这个新选举出来的Leader一定具有所有已经提交的提案。更为重要的是，如果让具有最高编号事务Proposal的机器来成为Leader，就可以省去Leader服务器检查Proposal的提交和丢弃工作的这一步操作了。
数据同步
Leader服务器需要确保所有的Follower服务器能够接收到每一个事务Proposal，并且能够正确地将所有已经提交了的事务Proposal应用到内存数据库中去。具体的，Leader服务器会为每一个Follower服务器都准备一个队列，并将那些没有被各Follower服务器同步的事务以Proposal消息的形式逐个发送给Follower服务器，并在每一个Proposal消息后面紧接着再发送一个Commit消息，以表示该事务已经被提交。等到Follower服务器将所有其尚未同步的事务Proposal都从Leader服务器上同步过来并成功应用到本地数据库中后，Leader服务器就会将该Follower服务器假如到真正可用的Follower列表中，并开始之后的其他流程。
ZXID是一个64位的数字，其中低32位可以看作是一个简单的单调递增的计数器，针对客户端的每一个事务请求，Leader服务器在产生一个新的事务Proposal的时候，都会对该计数器进行加1的操作；而高32位则代表了Leader周期epoch的编号，每当选举产生一个新的Leader服务器，就会从这个Leader服务器上取出其本地日志中最大事务Proposql的ZXID，并从该ZXID中解析出对应的epoch值，然后再对其进行加1的操作，之后就会以此编号作为新的epoch，并降低32位置0来开始新的ZXID。ZAB协议中的这一通过epoch编号来区分Leader周期变化的策略，能够有效地避免不同的Leader服务器错误地使用相同的ZXID编号提出不一样的事务Proposal的异常情况，这对于识别在Leader崩溃恢复后生成的Proposal非常有帮助，大大简化和提升了数据恢复流程。
当一个包含了上一个Leader周期中尚未提交过的事务Proposal的服务器启动时，其肯定无法成为Leader，原因很简单，因为当前集群中一定包含一个Quorum集合，该集合中的机器一定包含了更包epoch的事务Proposal，因此这台机器的事务proposal肯定不是最高的，也就无法成为Leader了。
