1、zookeeper概述
分布式协调技术主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制，让他们有序的去访问某种临界资源，防止造成"脏数据"的后果。
在这图中有三台机器，每台机器各跑一个应用程序。然后我们将这三台机器通过网络将其连接起来，构成一个系统来为用户提供服务，对用户来说这个系统的架构是透明的，他感觉不到我这个系统是一个什么样的架构。那么我们就可以把这种系统称作一个分布式系统。
在这个分布式系统中如何对进程进行调度，我假设在第一台机器上挂载了一个资源，然后这三个物理分布的进程都要竞争这个资源，但我们又不希望他们同时进行访问，这时候我们就需要一个协调器 ，来让他们有序的来访问这个资源。这个协调器就是我们经常提到的那个锁，比如说"进程-1"在使用该资源的时候，会先去获得锁，"进程1"获得锁以后会对该资源保持独占，这样其他进程就无法访问该资源，"进程1"用完该资源以后就将锁释放掉，让其他进程来获得锁，那么通过这个锁机制，我们就能保证了分布式系统中多个进程能够有序的访问该临界资源。那么我们把这个分布式环境下的这个锁叫作分布式锁。这个分布式锁也就是我们分布式协调技术实现的核心内容，那么如何实现这个分布式呢，那就是我们后面要讲的内容。
目前，在分布式协调技术方面做得比较好的就是Google的Chubby还有Apache的ZooKeeper，他们都是分布式锁的实现者。有人会问既然有了Chubby为什么还要弄一个ZooKeeper，难道Chubby做得不够好吗？不是这样的，主要是Chbby是非开源的，Google自家用。后来雅虎模仿Chubby开发出了ZooKeeper，也实现了类似的分布式锁的功能，并且将ZooKeeper作为一种开源的程序捐献给了Apache，那么这样就可以使用ZooKeeper所提供锁服务。而且在分布式领域久经考验，它的可靠性，可用性都是经过理论和实践的验证的。所以我们在构建一些分布式系统的时候，就可以以这类系统为起点来构建我们的系统，这将节省不少成本，而且bug也将更少。
ZooKeeper是一种为分布式应用所设计的高可用、高性能且一致的开源协调服务，它提供了一项基本服务：分布式锁服务。由于ZooKeeper的开源特性，后来我们的开发者在分布式锁的基础上，摸索了出了其他的使用方法：配置维护、组服务、分布式消息队列 、分布式通知**/** 协调 等。
前面提到了那么多的服务，比如分布式锁、配置维护、组服务等，那它们是如何实现的呢？ZooKeeper在实现这些服务时，首先它设计一种新的数据结构****------Znode ，然后在该数据结构的基础上定义了一些原语，也就是一些关于该数据结构的一些操作。有了这些数据结构和原语还不够，因为我们的ZooKeeper是工作在一个分布式的环境下，我们的服务是通过消息以网络的形式发送给我们的分布式应用程序，所以还需要一个通知机制------Watcher机制。那么总结一下，ZooKeeper所提供的服务主要是通过：数据结构+原语+watcher机制，三个部分来实现的。那么我就从这三个方面，给大家介绍一下ZooKeeper。
1.1、zookeeper数据模型znode
ZooKeeper拥有一个层次的命名空间，这个和标准的文件系统非常相似，如下图所示。
从图中可以看出ZooKeeper的数据模型，在结构上和标准文件系统的非常相似，都是采用这种树形层次结构，ZooKeeper树中的每个节点被称为---Znode。和文件系统的目录树一样，ZooKeeper树中的每个节点可以拥有子节点。但也有不同之处：
(1) 引用方式
Zonde通过路径引用，如同Unix中的文件路径。路径必须是绝对的，因此他们必须由斜杠字符来开头。除此以外，他们必须是唯一的，也就是说每一个路径只有一个表示，因此这些路径不能改变。在ZooKeeper中，路径由Unicode字符串组成，并且有一些限制。字符串"/zookeeper"用以保存管理信息，比如关键配额信息。
(2) Znode****结构
ZooKeeper命名空间中的Znode，兼具文件和目录两种特点。既像文件一样维护着数据、元信息、ACL、时间戳等数据结构，又像目录一样可以作为路径标识的一部分。图中的每个节点称为一个Znode。 每个Znode由3部分组成:
① stat：此为状态信息, 描述该Znode的版本, 权限等信息
② data：与该Znode关联的数据
③ children：该Znode下的子节点
ZooKeeper虽然可以关联一些数据，但并没有被设计为常规的数据库或者大数据存储，相反的是，它用来管理调度数据 ，比如分布式应用中的配置文件信息、状态信息、汇集位置等等。这些数据的共同特性就是它们都是很小的数据，通常以KB为大小单位。ZooKeeper的服务器和客户端都被设计为严格检查并限制每个Znode的数据大小至多1M，但常规使用中应该远小于此值。
(3) 数据访问
ZooKeeper中的每个节点存储的数据要被原子性的操作。也就是说读操作将获取与节点相关的所有数据，写操作也将替换掉节点的所有数据。另外，每一个节点都拥有自己的ACL(访问控制列表)，这个列表规定了用户的权限，即限定了特定用户对目标节点可以执行的操作。
(4) 节点类型
ZooKeeper中的节点有两种，分别为临时节点 和永久节点。节点的类型在创建时即被确定，并且不能改变。
① 临时节点： 该节点的生命周期依赖于创建它们的会话。一旦会话(Session)结束，临时节点将被自动删除，当然可以也可以手动删除。虽然每个临时的Znode都会绑定到一个客户端会话，但他们对所有的客户端还是可见的。另外，ZooKeeper的临时节点不允许拥有子节点。
② 永久节点： 该节点的生命周期不依赖于会话，并且只有在客户端显示执行删除操作的时候，他们才能被删除。
(5) 顺序节点
当创建Znode的时候，用户可以请求在ZooKeeper的路径结尾添加一个递增的计数 。这个计数对于此节点的父节点来说是唯一的，它的格式为"%10d"(10位数字，没有数值的数位用0补充，例如"0000000001")。当计数值大于232-1时，计数器将溢出。
(6) 观察
客户端可以在节点上设置watch，我们称之为监视器。当节点状态发生改变时(Znode的增、删、改)将会触发watch所对应的操作。当watch被触发时，ZooKeeper将会向客户端发送且仅发送一条通知，因为watch只能被触发一次，这样可以减少网络流量。
**1.2、**zookeeper中的时间、节点属性和操作
1、zookeeper中的时间
ZooKeeper有多种记录时间的形式，其中包含以下几个主要属性：
(1) Zxid
Leader会广播已经被deliver的Proposal消息。在发出一个Proposal消息前，Leader会分配给Proposal一个单调递增的唯一id，称之为zxid( 个人理解 Zxid 就是一个用来唯一标识 proposal 的 id) 。
致使ZooKeeper节点状态改变的每一个操作都将使节点接收到一个Zxid格式的时间戳，并且这个时间戳全局有序。也就是说，每个对节点的改变都将产生一个唯一的Zxid。如果Zxid1的值小于Zxid2的值，那么Zxid1所对应的事件发生在Zxid2所对应的事件之前。实际上，ZooKeeper的每个节点维护着三个Zxid值，分别为：cZxid、mZxid、pZxid。
① cZxid： 是节点的创建时间所对应的Zxid格式时间戳。
② mZxid：是节点的修改时间所对应的Zxid格式时间戳。
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。
(2) 版本号
对节点的每一个操作都将致使这个节点的版本号增加。每个节点维护着三个版本号，他们分别为：
① version ：节点数据版本号
② cversion：子节点版本号
③ aversion：节点所拥有的ACL(访问控制列表)版本号
2、zookeeper节点属性
通过前面的介绍可以了解到，一个节点自身拥有表示其状态的许多重要属性，如下图所示。
Znode节点属性结构
3、zookeeper服务中的操作
在ZooKeeper中有9个基本操作，如下图所示：
ZooKeeper类方法描述
更新ZooKeeper操作是有限制的。delete或setData必须明确要更新的Znode的版本号，我们可以调用exists找到。如果版本号不匹配，更新将会失败。
更新ZooKeeper操作是非阻塞式的。因此客户端如果失去了一个更新(由于另一个进程在同时更新这个Znode)，他可以在不阻塞其他进程执行的情况下，选择重新尝试或进行其他操作。
尽管ZooKeeper可以被看做是一个文件系统，但是处于便利，摒弃了一些文件系统地操作原语。因为文件非常的小并且是整体读写的，所以不需要打开、关闭或是寻地的操作。
1.3、watch触发器
(1) watch 概述
ZooKeeper可以为所有的读操作设置watch，这些读操作包括：exists()、getChildren()及getData()。watch事件是一次性的触发器，当watch的对象状态发生改变时，将会触发此对象上watch所对应的事件。watch事件将被异步地发送给客户端，并且ZooKeeper为watch机制提供了有序的一致性保证。理论上，客户端接收watch事件的时间要快于其看到watch对象状态变化的时间。
(2) watch 类型
ZooKeeper所管理的watch可以分为两类：
① 数据watch(data watches)：getData 和exists 负责设置数据watch
② 孩子watch(child watches)：getChildren 负责设置孩子watch
我们可以通过操作返回的数据来设置不同的watch：
① getData 和 exists ： 返回关于节点的数据信息
② getChildren**：** 返回孩子列表
因此
① 一个成功的setData 操作 将触发Znode的数据watch
② 一个成功的create 操作 将触发Znode的数据watch以及孩子watch
③ 一个成功的delete 操作 将触发Znode的数据watch以及孩子watch
(3) watch 注册与处触发
watch设置操作及相应的触发器如下图所示。
① exists操作上的watch，在被监视的Znode创建 、删除 或数据更新时被触发。
② getData操作上的watch，在被监视的Znode删除 或数据更新时被触发。在被创建时不能被触发，因为只有Znode一定存在，getData操作才会成功。
③ getChildren操作上的watch，在被监视的Znode的子节点创建 或删除，或是这个Znode自身被删除时被触发。可以通过查看watch事件类型来区分是Znode，还是他的子节点被删除：NodeDelete表示Znode被删除，NodeDeletedChanged表示子节点被删除。
Watch由客户端所连接的ZooKeeper服务器在本地维护，因此watch可以非常容易地设置、管理和分派。当客户端连接到一个新的服务器时，任何的会话事件都将可能触发watch。另外，当从服务器断开连接的时候，watch将不会被接收。但是，当一个客户端重新建立连接的时候，任何先前注册过的watch都会被重新注册。
(4) 需要注意的几点
Zookeeper 的 watch 实际上要处理两类事件：
① 连接状态事件 (type=None, path=null)
这类事件不需要注册，也不需要我们连续触发，我们只要处理就行了。
② 节点事件
节点的建立，删除，数据的修改。它是one time trigger，我们需要不停的注册触发，还可能发生事件丢失的情况。
上面2类事件都在Watch中处理，也就是重载的process(Event event)
节点事件的触发，通过函数 exists ， getData 或 getChildren 来处理这类函数，有双重作用：
① 注册触发事件
② 函数本身的功能
函数的本身的功能又可以用异步的回调函数来实现,重载processResult()过程中处理函数本身的的功能。
2、zookeeper集群服务
Zookeeper是一个由多个Server组成的集群，该集群有一个Leader，多个Follower。客户端可以连接任意ZooKeeper服务节点来读写数据，如下图所示。
ZK集群中每个Server，都保存一份数据副本。Zookeeper使用简单的同步策略，通过以下两条基本保证来实现数据的一致性：
① 全局串行化 所有的写操作
② 保证同一客户端的指令被FIFO执行（以及消息通知的FIFO）
所有的读请求由Zk Server 本地响应，所有的更新请求将转发给Leader，由Leader实施。
2.1、zookeeper运行模式
ZooKeeper服务有两种不同的运行模式。一种是"独立模式 "(standalone mode)，即只有一个ZooKeeper服务器。这种模式较为简单，比较适合于测试环境，甚至可以在单元测试中采用，但是不能保证高可用性和恢复性。在生产环境中的ZooKeeper通常以"复制模式 "(replicated mode)运行于一个计算机集群上，这个计算机集群被称为一个"集合体 "(ensemble)。
Zookeeper的集群模式
ZooKeeper通过复制 来实现高可用性，只要集合体中半数以上的机器处于可用状态，它就能够提供服务。例如，在一个有5个节点的集合体中，每个Follower节点的数据都是Leader节点数据的副本，也就是说我们的每个节点的数据视图都是一样的，这样就可以有五个节点提供ZooKeeper服务。并且集合体中任意2台机器出现故障，都可以保证服务继续，因为剩下的3台机器超过了半数。
注意：6 个节点的集合体也只能够容忍2 台机器出现故障，因为如果3 台机器出现故障，剩下的3 台机器没有超过集合体的半数。出于这个原因，一个集合体通常包含奇数台机器。
从概念上来说，ZooKeeper它所做的就是确保对Znode树的每一个修改都会被复制到集合体中超过半数的 机器上。如果少于半数的机器出现故障，则最少有一台机器会保存最新的状态，那么这台机器就是我们的Leader。其余的副本最终也会更新到这个状态。如果 Leader挂了，由于其他机器保存了Leader的副本，那就可以从中选出一台机器作为新的Leader继续提供服务。
3、zookeeper原理
Zookeeper的核心是原子广播机制，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。
3.1、恢复模式
正常工作时Zab协议会一直处于广播模式，直到Leader故障或失去了指定数量的Followers。 为了保证进度，恢复过程中必须选举出一个新Leader，并且最终让所有的Server拥有一个正确的状态。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。
恢复阶段的保证：
① 我们绝不能遗忘已经被deliver的消息，若一条消息在一台机器上被deliver ，那么该消息必须将在每台机器上deliver 。
② 我们必须丢弃已经被skip(跳过)的消息。
3.2、广播模式
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。
Broadcast 模式 极其类似于分布式事务中的2pc（two-phrase commit 两阶段提交 ）：即Leader提起一个决议，由Followers进行投票，Leader对投票结果进行计算决定是否通过该决议，如果通过执行该决议（事务），否则什么也不做。
两阶段提交
在广播模式ZooKeeper Server会接受Client请求，所有的写请求都被转发给领导者 ，再由领导者将更新广播给跟随者 。当半数以上的跟随者已经将修改持久化之后，领导者才会提交这个更新，然后客户端才会收到一个更新成功的响应。这个用来达成共识的协议被设计成具有原子性，因此每个修改要么成功要么失败。
Zookeeper数据流动图
广播模式 类似一个简单的两阶段提交：Leader发起一个请求，收集选票，并且最终提交，可以简化该两阶段提交协议，因为并没有"aborts"的情况。followers要么确认Leader的Propose，要么丢弃该Leader的Propose。没有"aborts"意味着，只要有指定数量的机器确认了该Propose，而不是等待所有机器的回应。
广播协议在所有的通讯过程中使用TCP的FIFO信道，通过使用该信道，使保持有序性变得非常的容易。通过FIFO信道，消息被有序的deliver。只要收到的消息一被处理，其顺序就会被保存下来。
Leader会广播已经被deliver的Proposal消息。在发出一个Proposal消息前，Leader会分配给Proposal一个单调递增的唯一id，称之为zxid( 个人理解 Zxid 就是一个用来唯一标识 proposal 的 id) 。因为Zab保证了因果有序， 所以递交的消息也会按照zxid进行排序。广播是把Proposal封装到消息当中，并添加到指向Follower的输出队列中，通过FIFO信道发送到 Follower。当Follower收到一个Proposal时，会将其写入到磁盘，可以的话进行批量写入。一旦被写入到磁盘媒介当 中，Follower就会发送一个ACK给Leader。 当Leader收到了指定数量的ACK时，Leader将广播commit消息并在本地deliver该消息。当收到Leader发来commit消息 时，Follower也会递交该消息。
需要注意的是， 该简化的两阶段提交自身并不能解决Leader故障，所以我们 添加恢复模式来解决Leader故障。
3.3、Zab一致性协议
为了达到ZooKeeper所需要的一致性，ZooKeeper采用了Zab协议。Zab做了如下几条保证，来达到ZooKeeper要求的一致性。
(a) Zab要保证同一个leader的发起的事务要按顺序被apply，同时还要保证只有先前的leader的所有事务都被apply之后，新选的leader才能在发起事务。
(b) 一些已经Skip的消息，需要仍然被Skip。
我想对于第一条保证大家都能理解，它主要是为了保证每个Server的数据视图的一致性。我重点解释一下第二条，它是如何实现。为了能够实现，Skip已经被skip的消息。我们
在Zxid中引入了 epoch，如下图所示。每当Leader发生变换时，epoch位就加1，counter位置0。Leader会广播已经被deliver的Proposal消息。在发出一个Proposal消息前，Leader会分配给Proposal一个单调递增的唯一id，称之为zxid(个人理解Zxid就是一个用来唯一标识proposal的id) 。
假设ZK集群由三台机器组成，Server1、Server2、Server3。Server1为Leader，他生成了三条 Proposal，P1、P2、P3。但是在发送完P1之后，Server1就挂了。如下图所示。
Server1挂掉之后，Server3被选举成为 Leader，因为在Server3里只有一条Proposal---P1。所以，Server3在P1的基础之上又发出了一条新Proposal---P2＇， 由于Leader发生了变换，epoch要加1，所以epoch由原来的0变成了1，而counter要置0。那么，P2＇的Zxid为1 0。如下图所示。
Server2发送完P2＇之后，它也挂了。此时Server1已经重启恢复，并再次成为了Leader。那么，Server1将发送还没有被deliver的Proposal---P2和P3。由于Server2中P2 ＇ 的Zxid为10 ， 而Leader-Server1中P2 和P3 的Zxid分别为02 和03 ，P2 ＇ 的epoch位高于P2和P3。所以此时Leader-Server1的P2和P3及其之后所有的proposal都会被拒绝,那么我们Zab的第二条保证也就实现了。如下图所示。
