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(千锋教育)Java微服务架构Dubbo篇之后所做的记录的
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Zookeeper简介
Zookeeper是一种分布式协调服务，用于管理大型主机。在分布式环境中协调和管理服务是一个复杂的过程。Zookeeper通过其简单的架构和API解决了这个问题。Zookeeper允许开发人员专注于核心应用程序逻辑，而不必担心应用程序的分布式特性
Zookeeper 的数据模型
Zookeeper 的数据模型
- 树是由节点所组成，Zookeeper 的数据存储也同样是基于节点，这种节点叫做 Znode
但是，不同于树的节点，Znode 的引用方式是路径引用，类似于文件路径：
/动物/猫
/汽车/宝马
这样的层级结构，让每一个 Znode 节点拥有唯一的路径，就像命名空间一样对不同信息作出清晰的隔离。
Znode 包含哪些元素
Znode 包含的元素
- data：Znode 存储的数据信息。
- ACL：记录 Znode 的访问权限，即哪些人或哪些 IP 可以访问本节点。
- stat：包含 Znode 的各种元数据，比如事务 ID、版本号、时间戳、大小等等。
- child：当前节点的子节点引用
这里需要注意一点，Zookeeper 是为读多写少的场景所设计。Znode 并不是用来存储大规模业务数据，而是用于存储少量的状态和配置信息，每个节点的数据最大不能超过 1MB。
Zookeeper 的基本操作
创建节点
create
删除节点
delete
判断节点是否存在
exists
获得一个节点的数据
getData
设置一个节点的数据
setData
获取节点下的所有子节点
getChildren
- 这其中，exists，getData，getChildren 属于读操作。Zookeeper 客户端在请求读操作的时候，可以选择是否设置 Watch
- Zookeeper
-------------------只要涉及到写操作，就会涉及到事务
Zookeeper 的事件通知
我们可以把 Watch 理解成是注册在特定 Znode 上的触发器。当这个 Znode 发生改变，也就是调用了 create，delete，setData 方法的时候，将会触发 Znode 上注册的对应事件，请求 Watch 的客户端会接收到异步通知。
具体交互过程如下：
- 客户端调用
getData方法，watch参数是true。服务端接到请求，返回节点数据，并且在对应的哈希表里插入被 Watch 的 Znode 路径，以及 Watcher 列表。
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- 当被 Watch 的 Znode 已删除，服务端会查找哈希表，找到该 Znode 对应的所有 Watcher，异步通知客户端，并且删除哈希表中对应的 Key-Value。
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Zookeeper 的一致性
Zookeeper 身为分布式系统协调服务，如果自身挂了如何处理呢？为了防止单机挂掉的情况，Zookeeper 维护了一个集群。如下图：
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Zookeeper Service 集群是一主多从结构。
在更新数据时，首先更新到主节点（这里的节点是指服务器，不是 Znode），再同步到从节点。
在读取数据时，直接读取任意从节点。
为了保证主从节点的数据一致性，Zookeeper 采用了 ZAB 协议，这种协议非常类似于一致性算法 Paxos和 Raft。
什么是 ZAB
Zookeeper Atomic Broadcast，有效解决了 Zookeeper 集群崩溃恢复，以及主从同步数据的问题。
ZAB 协议定义的三种节点状态
- Looking ：选举状态。
- Following ：Follower 节点（从节点）所处的状态。
- Leading ：Leader 节点（主节点）所处状态。
#最大 ZXID
最大 ZXID 也就是节点本地的最新事务编号，包含 epoch 和计数两部分。epoch 是纪元的意思，相当于 Raft 算法选主时候的 term。
#ZAB 的崩溃恢复
假如 Zookeeper 当前的主节点挂掉了，集群会进行崩溃恢复。ZAB 的崩溃恢复分成三个阶段：
Leader election
选举阶段，此时集群中的节点处于 Looking 状态。它们会各自向其他节点发起投票，投票当中包含自己的服务器 ID 和最新事务 ID（ZXID）。
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接下来，节点会用自身的 ZXID 和从其他节点接收到的 ZXID 做比较，如果发现别人家的 ZXID 比自己大，也就是数据比自己新，那么就重新发起投票，投票给目前已知最大的 ZXID 所属节点。
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每次投票后，服务器都会统计投票数量，判断是否有某个节点得到半数以上的投票。如果存在这样的节点，该节点将会成为准 Leader，状态变为 Leading。其他节点的状态变为 Following。
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Discovery
发现阶段，用于在从节点中发现最新的 ZXID 和事务日志。或许有人会问：既然 Leader 被选为主节点，已经是集群里数据最新的了，为什么还要从节点中寻找最新事务呢？
这是为了防止某些意外情况，比如因网络原因在上一阶段产生多个 Leader 的情况。
所以这一阶段，Leader 集思广益，接收所有 Follower 发来各自的最新 epoch 值。Leader 从中选出最大的 epoch，基于此值加 1，生成新的 epoch 分发给各个 Follower。
各个 Follower 收到全新的 epoch 后，返回 ACK 给 Leader，带上各自最大的 ZXID 和历史事务日志。Leader 选出最大的 ZXID，并更新自身历史日志。
Synchronization
同步阶段，把 Leader 刚才收集得到的最新历史事务日志，同步给集群中所有的 Follower。只有当半数 Follower 同步成功，这个准 Leader 才能成为正式的 Leader。
自此，故障恢复正式完成。
#ZAB 的数据写入
Broadcast
ZAB 的数据写入涉及到 Broadcast 阶段，简单来说，就是 Zookeeper 常规情况下更新数据的时候，由 Leader 广播到所有的 Follower。其过程如下：
- 客户端发出写入数据请求给任意 Follower。
- Follower 把写入数据请求转发给 Leader。
- Leader 采用二阶段提交方式，先发送 Propose 广播给 Follower。
- Follower 接到 Propose 消息，写入日志成功后，返回 ACK 消息给 Leader。
- Leader 接到半数以上ACK消息，返回成功给客户端，并且广播 Commit 请求给 Follower
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ZAB 协议既不是强一致性，也不是弱一致性，而是处于两者之间的单调一致性（顺序一致性）。它依靠事务 ID 和版本号，保证了数据的更新和读取是有序的。
-
ZAB写入过程
ZAB写入过程.png
如何实现分布式锁
1.分布式锁
三个核心:
- 加锁
- 解锁
- 锁超时
三个问题:
要保证原子性操作，加锁和锁超时的操作要一次性执行
防止误删锁
在误删的基础上，加一个守护线程，为锁续命
2.Zookeeper分布式锁呢:
临时顺序节点:
- Znode有四种状态：
持久节点状态
持久节点有序节点状态
临时节点状态
临时节点有序节点
3.分布式协调
对临界资源的有序访问:
什么是临时顺序节点？
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Zookeeper 的数据存储结构就像一棵树，这棵树由节点组成，这种节点叫做 Znode。
Znode 分为四种类型：
#持久节点（PERSISTENT）
默认的节点类型。创建节点的客户端与 Zookeeper 断开连接后，该节点依旧存在。
#持久节点顺序节点（PERSISTENT_SEQUENTIAL）
所谓顺序节点，就是在创建节点时，Zookeeper 根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号：
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#临时节点（EPHEMERAL）
和持久节点相反，当创建节点的客户端与 Zookeeper 断开连接后，临时节点会被删除：
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#临时顺序节点（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）
顾名思义，临时顺序节点结合和临时节点和顺序节点的特点：在创建节点时，Zookeeper 根据创建的时间顺序给该节点名称进行编号；当创建节点的客户端与 Zookeeper 断开连接后，临时节点会被删除。
#Zookeeper 分布式锁的原理
Zookeeper 分布式锁恰恰应用了临时顺序节点。具体如何实现呢？让我们来看一看详细步骤：
#获取锁
首先，在 Zookeeper 当中创建一个持久节点 ParentLock。当第一个客户端想要获得锁时，需要在 ParentLock 这个节点下面创建一个临时顺序节点 Lock1。
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之后，Client1 查找 ParentLock 下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点 Lock1 是不是顺序最靠前的一个。如果是第一个节点，则成功获得锁。
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这时候，如果再有一个客户端 Client2 前来获取锁，则在 ParentLock 下载再创建一个临时顺序节点 Lock2。
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Client2 查找 ParentLock 下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点 Lock2 是不是顺序最靠前的一个，结果发现节点 Lock2 并不是最小的。
于是，Client2 向排序仅比它靠前的节点 Lock1 注册 Watcher，用于监听 Lock1 节点是否存在。这意味着 Client2 抢锁失败，进入了等待状态。
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这时候，如果又有一个客户端 Client3 前来获取锁，则在 ParentLock 下载再创建一个临时顺序节点 Lock3。
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Client3 查找 ParentLock 下面所有的临时顺序节点并排序，判断自己所创建的节点 Lock3 是不是顺序最靠前的一个，结果同样发现节点 Lock3 并不是最小的。
于是，Client3 向排序仅比它靠前的节点 Lock2 注册 Watcher，用于监听 Lock2 节点是否存在。这意味着 Client3 同样抢锁失败，进入了等待状态。
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这样一来，Client1 得到了锁，Client2 监听了 Lock1，Client3 监听了 Lock2。这恰恰形成了一个等待队列，
#释放锁
释放锁分为两种情况：
#任务完成，客户端显示释放
当任务完成时，Client1 会显示调用删除节点 Lock1 的指令。
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#任务执行过程中，客户端崩溃
获得锁的 Client1 在任务执行过程中，如果崩溃，则会断开与 Zookeeper 服务端的链接。根据临时节点的特性，相关联的节点 Lock1 会随之自动删除。
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由于 Client2 一直监听着 Lock1 的存在状态，当 Lock1 节点被删除，Client2 会立刻收到通知。这时候 Client2 会再次查询 ParentLock 下面的所有节点，确认自己创建的节点 Lock2 是不是目前最小的节点。如果是最小，则 Client2 顺理成章获得了锁。
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同理，如果 Client2 也因为任务完成或者节点崩溃而删除了节点 Lock2，那么 Client3 就会接到通知。
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最终，Client3 成功得到了锁。
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#Zookeeper 和 Redis 分布式锁的比较
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