介绍ZooKeeper
Zookeeper是一个分布式数据管理与协调服务，目标是可以提供高性能、高可用和顺序访问控制的能力，同时也是为了解决分布式环境下数据一致性的问题。
在一致性协议方面，注重CP。
集群
首先，Zookeeper集群中有几个关键的概念，Leader、Follower和Observer，Zookeeper中通常只有Leader节点可以写入，Follower和Observer都只是负责读，但是Follower会参与节点的选举和过半写成功，Observer则不会，他只是单纯的提供读取数据的功能。
通常这样设置的话，是为了避免太多的从节点参与过半写的过程，导致影响性能，这样Zookeeper只要使用一个几台机器的小集群就可以实现高性能了，如果要横向扩展的话，只需要增加Observer节点即可。
ZooKeeper建议集群节点个数为奇数，只要超过一半的机器能够正常提供服务，那么整个集群都是可用的状态。
数据节点Znode
Zookeeper中数据存储于内存之中，这个数据节点就叫做Znode，他是一个树形结构，比如/a/b/c类似。
而Znode又分为持久节点、临时节点、顺序节点三大类。
持久节点是指只要被创建，除非主动移除，否则都应该一直保存在Zookeeper中。
临时节点不同的是，他的生命周期和客户端Session会话一样，会话失效，那么临时节点就会被移除。
还有就是临时顺序节点和持久顺序节点，除了基本的特性之外，子节点的名称还具有有序性。
会话Session
会话自然就是指Zookeeper客户端和服务端之间的通信，他们使用TCP长连接的方式保持通信，通常，肯定会有心跳检测的机制，同时他可以接受来自服务器的Watch事件通知。
事件监听器Wather
用户可以在指定的节点上注册Wather，这样在事件触发的时候，客户端就会收到来自服务端的通知。
权限控制ACL
Zookeeper使用ACL来进行权限的控制，包含以下5种：
CREATE，创建子节点权限
DELETE，删除子节点权限
READ，获取节点数据和子节点列表权限
WRITE，更新节点权限
ADMIN，设置节点ACL权限
所以，ZooKeeper通过集群的方式来做到高可用，通过内存数据节点Znode来达到高性能，但是存储的数据量不能太大，通常适用于读多写少的场景。
应用场景
- 命名服务Name Service，依赖Zookeeper可以生成全局唯一的节点ID，来对分布式系统中的资源进行管理。
- 分布式协调，这是Zookeeper的核心使用了。利用Wather的监听机制，一个系统的某个节点状态发生改变，另外系统可以得到通知。
- 集群管理，分布式集群中状态的监控和管理，使用Zookeeper来存储。
- Master选举，利用Zookeeper节点的全局唯一性，同时只有一个客户端能够创建成功的特点，可以作为Master选举使用，创建成功的则作为Master。
- 分布式锁，利用Zookeeper创建临时顺序节点的特性。
Wather监听机制和原理
Zookeeper可以提供分布式数据的发布/订阅功能，依赖的就是Wather监听机制。
客户端可以向服务端注册Wather监听，服务端的指定事件触发之后，就会向客户端发送一个事件通知。
他有几个特性：
- 一次性：一旦一个Wather触发之后，Zookeeper就会将它从存储中移除
- 客户端串行：客户端的Wather回调处理是串行同步的过程，不要因为一个Wather的逻辑阻塞整个客户端
- 轻量：Wather通知的单位是WathedEvent，只包含通知状态、事件类型和节点路径，不包含具体的事件内容，具体的时间内容需要客户端主动去重新获取数据
主要流程如下：
- 客户端向服务端注册Wather监听；
- 保存Wather对象到客户端本地的WatherManager中；
- 服务端Wather事件触发后，客户端收到服务端通知，从WatherManager中取出对应Wather对象执行回调逻辑。
如何保证数据一致性的(写事件过程)
Zookeeper通过ZAB原子广播协议来实现数据的最终顺序一致性，他是一个类似2PC两阶段提交的过程。
由于Zookeeper只有Leader节点可以写入数据，如果是其他节点收到写入数据的请求，则会将之转发给Leader节点。
主要流程如下：
Leader收到请求之后，将它转换为一个proposal提议，并且为每个提议分配一个全局唯一递增的事务ID：zxid，然后把提议放入到一个FIFO的队列中，按照FIFO的策略发送给所有的Follower
Follower收到提议之后，以事务日志的形式写入到本地磁盘中，写入成功后返回ACK给Leader
Leader在收到超过半数的Follower的ACK之后，即可认为数据写入成功，就会发送commit命令给Follower告诉他们可以提交proposal了
ZAB包含两种基本模式，崩溃恢复和消息广播。
整个集群服务在启动、网络中断或者重启等异常情况的时候，首先会进入到崩溃恢复状态，此时会通过选举产生Leader节点，当集群过半的节点都和Leader状态同步之后，ZAB就会退出恢复模式。之后，就会进入消息广播的模式。
如何进行Leader选举的
Leader的选举可以分为两个方面，同时选举主要包含事务zxid和myid，节点主要包含3个状态
- LEADING
- FOLLOWING
- LOOKING
服务启动期间的选举
首先，每个节点都会对自己进行投票，然后把投票信息广播给集群中的其他节点
节点接收到其他节点的投票信息，然后和自己的投票进行比较，首先zxid较大的优先，如果zxid相同那么则会去选择myid更大者，此时大家都是LOOKING的状态
投票完成之后，开始统计投票信息，如果集群中过半的机器都选择了某个节点机器作为leader，那么选举结束
最后，更新各个节点的状态，leader改为LEADING状态，follower改为FOLLOWING状态
服务运行期间的选举
如果开始选举出来的leader节点宕机了，那么运行期间就会重新进行leader的选举。
leader宕机之后，非observer节点都会把自己的状态修改为LOOKING状态，然后重新进入选举流程
生成投票信息(myid,zxid)，同样，第一轮的投票大家都会把票投给自己，然后把投票信息广播出去
接下来的流程和上面的选举是一样的，都会优先以zxid，然后选择myid，最后统计投票信息，修改节点状态，选举结束。
有可能会出现数据不一致的问题吗
还是会存在的，可以分成3个场景来描述这个问题。
查询不一致
因为ZooKeeper是过半成功即代表成功，假设我们有5个节点，如果123节点写入成功，如果这时候请求访问到4或者5节点，那么有可能读取不到数据，因为可能数据还没有同步到4、5节点中，也可以认为这算是数据不一致的问题。
解决方案可以在读取前使用sync命令。
leader未发送proposal宕机
这也就是数据同步说过的问题。
leader刚生成一个proposal，还没有来得及发送出去，此时leader宕机，重新选举之后作为follower，但是新的leader没有这个proposal。
这种场景下的日志将会被丢弃。
leader发送proposal成功，发送commit前宕机
如果发送proposal成功了，但是在将要发送commit命令前宕机了，如果重新进行选举，还是会选择zxid最大的节点作为leader，因此，这个日志并不会被丢弃，会在选举出leader之后重新同步到其他节点当中。
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