ZooKeeper是一个分布式协调服务的开源框架。主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题。
ZooKeeper本质上是一个分布式的小文件存储系统，提供基于类似文件系统的目录树方式的数据存储。并且可以对树中的节点进行有效管理，从而用来维护和监控你存储的数据的状态变化。通过监控这些数据状态的变化，从而可以达到基于数据的集群管理。诸如：统一命名服务、分布式配置管理、分布式消息队列、分布式锁、分布式协调等功能。
1. 基本概念
角色
一个ZooKeeper集群中的机器角色分为3种：Leader，Follower和Observer。
- Leader：负责整个集群的写操作，保证集群内事务处理的顺序性。并且负责与所有的 Follower进行内部的数据同步。
- Follower：用于接收客户端读请求并向客户端返回结果，对于写请求转交给Leader。并且在选举过程中参与投票。
- Observer：Observer角色不参与投票（Leader写数据时Follewer需要返回ack，而Observer则不需要），其它功能与Follower相同。引入Observer角色的目的是增加ZooKeeper集群的吞吐量。如果单纯的增加Follower，那么ZooKeeper集群的写能力会大大降低（ZooKeeper写数据时Leader会同步给Follower），因此通过引入Observer角色，使得ZooKeeper集群在写能力不降低的情况下，大大提升了读能力。
会话
zookeeper 中客户端启动时会与服务器建立一个 TCP 连接，从第一次连接建立开始，客户端会话的生命周期就开始了，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，也能够向服务器发送请求并接受响应，还能够接收来自服务器的 watch 事件通知。
节点
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。Znode具有原子性操作并且Znode的数据存储大小有限制。
每个Znode由3部分组成：
- stat：此为状态信息，描述该Znode的版本，权限等信息
- data：与该Znode关联的数据
- children：该Znode下的子节点
Znode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。
- 临时节点：该节点的生命周期依赖于创建它们的会话。一旦会话结束，临时节点将被自动删除，当让也可以手动删除。临时节点不允许拥有子节点
- 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时，它们才能被删除。
Znode还有一个序列化的特性，如果创建的时候指定的话，该Znode的名字后面会自动追加一个不断增加的序列号。这样便会存在4种类型的Znode节点，分别对应：
- PERSISTENT：永久节点
- EPHEMERAL：临时节点
- PERSISTENT_SEQUENTIAL：永久节点 序列化
- EPHEMERAL_SEQUENTIAL：临时节点序列化
我们可以通过ZooKeeper系列号临时节点来实现分布式锁。
每个Znode都包含一系列的属性，下面是一些常见的节点的属性：
- dataVersion：数据版本号，每次对节点进行set操作，dataVersion的值都会增加1.
- cversion：子节点的版本号。当znode的子节点有变化时，cversion的值就会增加1
- aclVersion：ACL版本号，用于访问权限控制
- cZxid：Znode创建的事务id
- mZxid：Znode被修改的事务id，即每次对znode的修改都会更新mZxid
- ephemeralOwner：如果该节点为临时节点，ephemeralOwner值表示与该节点绑定的session id，如果不是，ephemeralOwner值为0
2. 读写流程
下图展示了ZooKeeper的读写流程：
ZooKeeper读写流程.PNG
对于读请求，不论client连接的是哪一种角色，ZooKeeper集群都能直接返回（因为每台机器都保存着相同的数据副本）。
消息广播
而对于写请求，如果client请求的是Follower或Observer，那么写请求将被转发到Leader。下面是Leader处理写请求的流程：
- Leader 接收到消息请求后，将消息赋予一个全局唯一的 64 位自增 id，叫做：zxid，通过 zxid 的大小比较即可实现因果有序这一特性。
- Leader 通过先进先出队列（会给每个follower都创建一个队列，保证发送的顺序性，通过 TCP 协议来实现，以此实现了全局有序这一特性）将带有 zxid 的消息作为一个提案（proposal）分发给所有 follower。
- 当 follower 接收到 proposal，先将 proposal 写到本地事务日志，写事务成功后再向 leader 回一个 ACK。
- 当 leader 接收到过半Follower的ACK后，leader 就向所有 follower 发送 COMMIT 命令，并在本地执行事务提交。
- 当 follower 收到消息的 COMMIT 命令时，就会提交事务从而写操作生效。
上面的流程也被称为消息广播。
ZAB协议（ZooKeeper使用的分布式一致性协议）的消息广播过程使用的是一个原子广播协议，类似于一个2PC提交过程，针对每个客户端的事务请求，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。
上面的消息广播过程在Leader宕机时可能会出现两个中间状态：
-
当 leader 收到合法数量 follower 的 ACKs 后，就向各个 follower 广播 COMMIT 命令，同时也会在本地执行 COMMIT 并向连接的客户端返回「成功」。但是如果在各个 follower 在收到 COMMIT 命令前 leader 就挂了，导致剩下的服务器并没有执行都这条消息。
-
当 leader生成 proposal后就挂了，其他 follower 并没有收到此 proposal（或者只有一小部分收到了这条proposal），那么这条消息就是执行失败的。如果之前挂了的 leader重新启动并成为了新的leader，他保留了这条proposal，就可能将这条proposal同步给其他Follower并进行提交，那么这条proposal就是一条脏数据了。
因此，在Leader宕机后，ZooKeeper（ZAB协议）会快速的进行Leader重新选举，即崩溃恢复过程。
崩溃恢复
ZAB协议规定的崩溃恢复过程必须完成以下两件事：
- 对于所有原Leader已经提交了的proposal，新Leader必须能够广播并提交。
- 对于原Leader还未广播或只部分广播成功的proposal，新Leader能够通知原Leader或者已经同步了的Follower删除从而保证集群数据的一致性。
对于要求1，ZAB协议会选举拥有 proposal最大值（即 zxid 最大）的节点作为新的Leader。此时所有的Follower会将自己的最大zxid发送给Leader，Leader对于每一个Follower，将其落后的commit发送给Follower，Follower提交后达成一致性状态。同时，对于落后的proposal，只有当半数Follower都存在这条proposal时，Leader才会将其同步给Follower，否则Leader会通知所有拥有这条proposal的Follower删除。当Follower服务器将所有尚未同步的事务proposal都从Leader服务器同步过来并成功应用到本地后，Leader服务器就会将该Follower加入到真正可用的Follower列表中。如下图所示：
Leader同步.jpg
另外，对于要求2，当Follower存在一条半数机器都不存在的proposal时，Leader会通知其删除。
同时，Zab协议中一个 zxid 是64位，高 32 是纪元（epoch）编号，每经过一次 leader 选举产生一个新的 leader，新 leader 会将 epoch 号 +1。低 32 位是消息计数器，每接收到一条消息这个值 +1，新 leader 选举后这个值重置为 0。ZAB协议通过epoch编号来区分Leader变化周期，能够有效的避免了不同的Leader错误的使用了相同的ZXID编号提出了不一样的proposal的异常情况。
崩溃恢复的流程可以概括如下：
- 首先集群内机器进行投票选举Leader（每台机器都存在三种状态：LOOKING，LEADING和FOLLOWING）
- Leader选举成功后向所有Follower进行proposal同步
- 同步完成后，Leader正式成为Leader开始对外提供服务
3. ZAB协议和RAFT协议的对比
相同点：
- 都使用timeout来重新选择leader，都采用心跳检测存活性
- 采用quorum来确定整个系统的一致性(也就是对某一个值的认可),这个quorum一般实现是集群中半数以上的服务器,zookeeper里还提供了带权重的quorum实现
- 都由leader来发起写操作
不同点：
- zab用的ZXID中的epoch和count的组合来表示选举优先级, 而raft用的是term和index
- Raft中的每个server在某个term轮次内只能投一次票，哪个candidate先请求投票谁就可能先获得投票，这样就可能造成split vote，即各个candidate都没有收到过半的投票，Raft通过candidate设置不同的超时时间，来快速解决这个问题，使得先超时的candidate（在其他人还未超时时）优先请求来获得过半投票。ZooKeeper中的每个server，在某个electionEpoch轮次内，可以投多次票，只要遇到更大的票就更新，然后分发新的投票给所有人。这种情况下不存在split vote现象，同时有利于选出含有更新更多的日志的server，但是选举时间理论上相对Raft要花费的多。
- raft协议的心跳是从leader到follower，而zab协议则相反
Raft协议请参考我的文章：https://www.jianshu.com/p/d5ac9eaeab30
4. ZooKeeper一致性
首先强一致性（strong consistency）表示任何时刻，任何用户都能读取到最近一次成功更新的数据。由于ZooKeeper在写数据时超过过半Follower的ACK后就返回，因此ZooKeeper可能读取到旧数据，因此显然不是强一致性。
ZooKeeper支持顺序一致性，即来自任意特定客户端的更新都会按其发送顺序被提交。也就是说，如果一个客户端将Znode z的值更新为a，在之后的操作中，它又将z的值更新为b，则没有客户端能够在看到z的值是b之后再看到值a（如果没有其他对z的更新）。
但是有可能client首先连接已经更新为b的机器，读取出值为b，然后再次连接了更新较慢的机器读出值为a。这样就不满足顺序一致性了。ZooKeeper为了解决这个问题，使用了单一视图的概念。
单一视图：Zookeeper 会为每个消息打上递增的 zxid(zookeeper transactioin id)，客户端会维护一个 lastZxid，存放最后一次读取数据对应的 zxid，当客户端连接时，节点会判断 lastZxid 是不是比自己的 zxid 更大，如果是，说明节点的数据比客户端老，拒绝连接。
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