几句话理解Zookeeper工作原理

1、Zookeeper的角色

领导者（leader），负责进行投票的发起和决议，升级系统状态。

学习者（learner），包括跟随者（follower）和观察者（observer），follower用于接受用户端请求并想用户端返回结果，在选主过程中参加投票Observer可以接受用户端连接，将写请求转发给leader，但observer不参与投票过程，只同步leader的状态，observer的目的是为了扩展系统，提高读取速度。

?用户端（client），请求发起方。

? Zookeeper的核心是原子广播，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（选主）和广播模式（同步）。当服务启动或者者在领导者崩溃后，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具备相同的系统状态。

? 为了保证事务的顺序一致性，zookeeper采用了递增的事务id号（zxid）来标识事务。所有的提议（proposal）都在被提出的时候加上了zxid。实现中zxid是一个64位的数字，它高32位是epoch用来标识leader关系能否改变，每次一个leader被选出来，它都会有一个新的epoch，标识当前属于那个leader的统治时期。低32位用于递增计数。

? 每个Server在工作过程中有三种状态：

LOOKING：当前Server不知道leader是谁，正在搜寻。

LEADING：当前Server即为选举出来的leader。

FOLLOWING：leader已经选举出来，当前Server与之同步。

其余文档：http://www.cnblogs.com/lpshou/archive/2013/06/14/3136738.html

2、Zookeeper 的读写机制

Zookeeper是一个由多个server组成的集群

?一个leader，多个follower

每个server保存一份数据副本

全局数据一致

分布式读写

升级请求转发，由leader实施

3、Zookeeper 的保证　

升级请求顺序进行，来自同一个client的升级请求按其发送顺序依次执行。

?数据升级原子性，一次数据升级要么成功，要么失败。

全局唯一数据视图，client无论连接到哪个server，数据视图都是一致的。

?实时性，在肯定事件范围内，client能读到最新数据。

4、Zookeeper节点数据操作流程

注：1.在Client向Follwer发出一个写的请求

2.Follwer把请求发送给Leader

3.Leader接收到以后开始发起投票并通知Follwer进行投票

4.Follwer把投票结果发送给Leader

5.Leader将结果汇总后假如需要写入，则开始写入同时把写入操作通知给Leader，而后commit;

6.Follwer把请求结果返回给Client

? Follower主要有四个功能：

? 1. 向Leader发送请求（PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息）；

? 2 .接收Leader消息并进行解决；

? 3 .接收Client的请求，假如为写请求，发送给Leader进行投票；

? 4 .返回Client结果。

? Follower的消息循环解决如下几种来自Leader的消息：

? 1 .PING消息： 心跳消息；

? 2 .PROPOSAL消息：Leader发起的提案，要求Follower投票；

? 3 .COMMIT消息：服务器端最新一次提案的信息；

? 4 .UPTODATE消息：表明同步完成；

? 5 .REVALIDATE消息：根据Leader的REVALIDATE结果，关闭待revalidate的session还是允许其接受消息；

? 6 .SYNC消息：返回SYNC结果到用户端，这个消息最初由用户端发起，用来强制得到最新的升级。

5、Zookeeper leader 选举　

? 半数通过

– 3台机器 挂一台 2>3/2

– 4台机器 挂2台 2！>4/2

? A提案说，我要选自己，B你同意吗？C你同意吗？B说，我同意选A；C说，我同意选A。(注意，这里超过半数了，其实在现实世界选举已经成功了。但是计算机世界是很严格，另外要了解算法，要继续模拟下去。)

? 接着B提案说，我要选自己，A你同意吗；A说，我已经超半数同意入选，你的提案无效；C说，A已经超半数同意入选，B提案无效。

? 接着C提案说，我要选自己，A你同意吗；A说，我已经超半数同意入选，你的提案无效；B说，A已经超半数同意入选，C的提案无效。

? 选举已经产生了Leader，后面的都是follower，只能服从Leader的命令。而且这里还有个小细节，就是其实谁先启动谁当头。

6、zxid

? znode节点的状态信息中包含czxid, 那么什么是zxid呢?

? ZooKeeper状态的每一次改变, 都对应着一个递增的Transaction id, 该id称为zxid. 因为zxid的递增性质, 假如zxid1小于zxid2, 那么zxid1一定先于zxid2发生.

创立任意节点, 或者者升级任意节点的数据, 或者者删除任意节点, 都会导致Zookeeper状态发生改变, 从而导致zxid的值添加.

7、Zookeeper工作原理

Zookeeper的核心是原子广播，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。

当服务启动或者者在领导者崩溃后，Zab就进入了恢复模式，当领导者被选举出来，且大多数server的完成了和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具备相同的系统状态，一旦leader已经和多数的follower进行了状态同步后，他即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，它也参加消息广播。Zookeeper服务一直维持在Broadcast状态，直到leader崩溃了或者者leader失去了大部分的followers支持。

广播模式需要保证proposal被按顺序解决，因而zk采用了递增的事务id号(zxid)来保证。所有的提议(proposal)都在被提出的时候加上zxid。

实现中zxid是一个64为的数字，它高32位是epoch用来标识leader关系能否改变，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。

当leader崩溃或者者leader失去大多数的follower，这时候zk进入恢复模式，恢复模式需要重新选举出一个新的leader，让所有的server都恢复到一个正确的状态。

每个Server启动以后都讯问其它的Server它要投票给谁。

对于其余server的讯问，server每次根据自己的状态都回复自己推荐的leader的id和上一次解决事务的zxid（系统启动时每个server都会推荐自己）

收到所有Server回复以后，就计算出zxid最大的哪个Server，并将这个Server相关信息设置成下一次要投票的Server。

计算这过程中取得票数最多的的sever为获胜者，假如获胜者的票数超过半数，则改server被选为leader。否则，继续这个过程，直到leader被选举出来。

?leader就会开始等待server连接。

Follower连接leader，将最大的zxid发送给leader。

?Leader根据follower的zxid确定同步点。

?完成同步后通知follower 已经成为uptodate状态。

Follower收到uptodate消息后，又可以重新接受client的请求进行服务了。

8、数据一致性与paxos 算法

? 据说Paxos算法的难了解与算法的知名度一样令人敬仰，所以我们先看如何保持数据的一致性，这里有个准则就是：

? 在一个分布式数据库系统中，假如各节点的初始状态一致，每个节点都执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。

? Paxos算法处理的什么问题呢，处理的就是保证每个节点执行相同的操作序列。好吧，这还不简单，master维护一个全局写队列，所有写操作都必需 放入这个队列编号，那么无论我们写多少个节点，只需写操作是按编号来的，就能保证一致性。没错，就是这样，可是假如master挂了呢。

? Paxos算法通过投票来对写操作进行全局编号，同一时刻，只有一个写操作被批准，同时并发的写操作要去争取选票，只有取得过半数选票的写操作才会被 批准（所以永远只会有一个写操作得到批准），其余的写操作竞争失败只好再发起一轮投票，就这样，在日复一日年复一年的投票中，所有写操作都被严格编号排 序。编号严格递增，当一个节点接受了一个编号为100的写操作，之后又接受到编号为99的写操作（由于网络推迟等很多不可预见起因），它马上能意识到自己 数据不一致了，自动中止对外服务并重启同步过程。任何一个节点挂掉都不会影响整个集群的数据一致性（总2n+1台，除非挂掉大于n台）。

总结

?Zookeeper 作为 Hadoop 项目中的一个子项目，是 Hadoop 集群管理的一个必不可少的板块，它主要用来控制集群中的数据，如它管理 Hadoop 集群中的 NameNode，还有 Hbase 中 Master Election、Server 之间状态同步等。

关于Paxos算法可以查看文章 Zookeeper全解析——Paxos作为灵魂

9、Observer　

? Zookeeper需保证高可用和强一致性；

? 为了支持更多的用户端，需要添加更多Server；

? Server增多，投票阶段推迟增大，影响性能；

? 权衡伸缩性和高吞吐率，引入Observer

? Observer不参加投票；

? Observers接受用户端的连接，并将写请求转发给leader节点；

? 加入更多Observer节点，提高伸缩性，同时不影响吞吐率

10、 为什么zookeeper集群的数目，一般为奇数个？

?Leader选举算法采用了Paxos协议；

?Paxos核心思想：当多数Server写成功，则任务数据写成功假如有3个Server，则两个写成功就可；假如有4或者5个Server，则三个写成功就可。

?Server数目一般为奇数（3、5、7）假如有3个Server，则最多允许1个Server挂掉；假如有4个Server，则同样最多允许1个Server挂掉由此，

我们看出3台服务器和4台服务器的的容灾能力是一样的，所以为了节省服务器资源，一般我们采用奇数个数，作为服务器部署个数。

11、Zookeeper 的数据模型　

层次化的目录结构，命名符合常规文件系统规范。

每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识。

节点Znode可以包含数据和子节点，但是EPHEMERAL类型的节点不能有子节点。

Znode中的数据可以有多个版本，比方某一个路径下存有多个数据版本，那么查询这个路径下的数据就需要带上版本。

用户端应用可以在节点上设置监视器。

节点不支持部分读写，而是一次性完整读写。

12、Zookeeper 的节点

Znode有两种类型，短暂的（ephemeral）和持久的（persistent）

Znode的类型在创立时确定并且之后不能再修改

短暂znode的用户端会话结束时，zookeeper会将该短暂znode删除，短暂znode不可以有子节点

持久znode不依赖于用户端会话，只有当用户端明确要删除该持久znode时才会被删除

Znode有四种形式的目录节点

PERSISTENT（持久的）

EPHEMERAL(暂时的)

PERSISTENT_SEQUENTIAL（持久化顺序编号目录节点）

EPHEMERAL_SEQUENTIAL（暂时化顺序编号目录节点）

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