1、 Zookeeper概述

Zookeeper是源代码开放的分布式协调服务，是一个高性能的分布式数据一致性的解决方案，它将那些复杂的，容易出错的分布式一致性服务封装起来。用户可以通过调用Zookeeper提供的接口来解决一些分布式应用中的实际问题。

2、特点

1. Zookeeper：一个领袖者，多个随从者组成的集群。
2. 集群中如果有一半以上节点存活的话，集群就能正常服务。
3. 全局数据一致：每个Server保存一份相同的数据副本，Client无论连接到哪个Server，数据都是一致的。
4. 更新请求顺序进行，来自同一个Client的更新请求按其发送顺序依次执行。
5. 数据更新原子性，要么成功，要么失败。
6. 实时性，在一定时间范围内，Client能读到最新数据。

3、数据结构

Zookeeper数据模型的结构与Unix文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树， 每个节点称作一个ZNode。每一个ZNode默认能够存储1MB的数据， 每个ZNode都可以通过其路径唯一标识。

和文件系统一样，我们能够自由地增加、删除znode，在一个znode下增加、删除子znode，唯一的不同在于znode是可以存储数据的。

有四种类型的znode：

• PERSISTENT-持久化目录节点 客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在
• PERSISTENT_SEQUENTIAL-持久化顺序编号目录节点 客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
• EPHEMERAL-临时目录节点 客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除
• EPHEMERAL_SEQUENTIAL-临时顺序编号目录节点 客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号

说明：创建znode时设置顺序标识，znode名称后会附加一个值，顺序号是一个单调递增的计数器，由父节点维护

注意：在分布式系统中，顺序号可以被用于为所有的事件进行全局排序， 这样客户端可以通过顺序号推断事件的顺序

4、应用场景

4.1 统一命名服务

在分布式环境下，经常需要对应用/服务进行统一命名，便于识别。

例如：IP不容易记住，而域名容易记住。

4.2 统一配置管理

1. 分布式环境下，配置文件同步非常常见
2. （1）一般要求一个集群中，所有节点的配置信息是一致的，比如Kafka集群
3. （2）对配置文件修改后，希望能够快速同步到各个节点上
4. 配置管理可交由ZooKeeper实现
5. （1）可将配置信息写入ZooKeeper上的一个Znode
6. （2）各个客户端服务器监听这个Znode
7. （3）一旦Znode中的数据被修改， ZooKeeper将通知各个客户端服务器

假设我们的程序是分布式部署在多台机器上，如果我们要改变程序的配置文件，需要逐台机器去修改，非常麻烦，现在把这些配置全部放到zookeeper上去，保存在 zookeeper 的某个目录节点中，然后所有相关应用程序对这个目录节点进行监听，一旦配置信息发生变化，每个应用程序就会收到 zookeeper 的通知，然后从 zookeeper 获取新的配置信息应用到系统中。

4.3 统一集群管理

1. 分布式环境中，实时掌握每个节点的状态是必要的
2. （1）可根据节点实时状态做出一些调整
3. ZooKeeper可以实现实时监控节点状态变化
4. （1）可将节点信息写入ZooKeeper上的一个ZNode
5. （2）监听这个ZNode可获取它的实时状态变化

4.4 软负载均衡

在Zookeeper中记录每台服务器的访问数， 让访问数最少的服务器去处理最新的客户端请求。

5、选举机制

1. 半数机制：集群中半数以上机器存活，集群可用。所以 Zookeeper 适合安装奇数台服务器。例如，5台服务器有3台存活，集群可用，而只有2台存活，集群不可用。
2. Zookeeper 虽然在配置文件中并没有指定 Master 和 Slave。 但是， Zookeeper 工作时，是有一个节点为 Leader，其他则为 Follower， Leader 是通过内部的选举机制临时产生的。

假设有五台服务器组成的 Zookeeper 集群，它们的 id 从 1-5，同时它们都是最新启动的，也就是没有历史数据，在存放数据量这一点上，都是一样的。假设这些服务器依序启动：

1. 服务器 1 启动， 发起一次选举。服务器 1 投自己一票。此时服务器 1 票数一票，不够半数以上（3 票），选举无法完成，服务器 1 状态保持为 LOOKING；
2. 服务器 2 启动， 再发起一次选举。服务器 1 和 2 分别投自己一票并交换选票信息：此时服务器 1 发现服务器 2 的 ID 比自己目前投票推举的（服务器 1）大，更改选票为推举服务器 2。此时服务器 1 票数 0 票，服务器 2 票数 2 票，没有半数以上结果，选举无法完成，服务器 1， 2 状态保持 LOOKING
3. 服务器 3 启动， 发起一次选举。此时服务器 1 和 2 都会更改选票为服务器 3。此次投票结果：服务器 1 为 0 票，服务器 2 为 0 票，服务器 3 为 3 票。此时服务器 3 的票数已经超过半数，服务器 3 当选 Leader。服务器 1， 2 更改状态为 FOLLOWING，服务器 3 更改状态为 LEADING；
4. 服务器 4 启动， 发起一次选举。此时服务器 1， 2， 3 已经不是 LOOKING 状态，不会更改选票信息。交换选票信息结果：服务器 3 为 3 票，服务器 4 为 1 票。此时服务器 4服从多数，更改选票信息为服务器 3，并更改状态为 FOLLOWING；
5. 服务器 5 启动，同 4 一样更改状态为 FOLLOWING。

6、监听器原理

1. 首先要有一个main()线程
2. 在main线程中创建Zookeeper客户端， 这时就会创建两个线程， 一个负责网络连接通信（ connet ）， 一个负责监听（ listener ）。
3. 通过connect线程将注册的监听事件发送给Zookeeper。
4. 在Zookeeper的注册监听器列表中将注册的监听事件添加到列表中。
5. Zookeeper监听到有数据或路径变化， 就会将这个消息发送给listener线程。
6. listener线程内部调用了process()方法。

常见的监听:

1. 监听节点数据的变化get path [watch]
2. 监听子节点增减的变化ls path [watch]

7、写数据流程

1. Client 向 ZooKeeper 的Server1 上写数据，发送一个写请求。
2. 如果Server1不是Leader，那么Server1 会把接受到的请求进一步转发给Leader，因为每个ZooKeeper的Server里面有一个是Leader。这个Leader 会将写请求广播给各个Server， 比如Server1和Server2，各个Server会将该写请求加入待写队列，并向Leader发送成功信息。
3. 当Leader收到半数以上 Server 的成功信息， 说明该写操作可以执行。Leader会向各个Server 发送提交信息，各个Server收到信息后会落实队列里的写请求， 此时写成功。
4. Server1会进一步通知 Client 数据写成功了，这时就认为整个写操作成功。