Zookeeper 是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的 Apache 项目。

Zookeeper工作机制

Zookeeper从设计模式角度来理解：是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应。

Zookeeper特点

1. Zookeeper：一个领导者（Leader），多个跟随者（Follower）组成的集群。
2. 集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。
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. 更新请求顺序执行，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，一次数据更新要么成功，要么失败。
6. 实时性，在一定时间范围内，Client能读到最新数据。

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，每个节点称做一个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。

应用场景

提供的服务包括：统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡等。

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。

统一配置管理

1. 分布式环境下，配置文件同步非常常见。

1. 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
   2. 对配置文件修改后，希望能够快速同步到各个节点上。

1. 配置管理可交由ZooKeeper实现

1. 1. 可将配置信息写入ZooKeeper上的一个Znode。
   2. 各个客户端服务器监听这个Znode。
   3. 一旦Znode中的数据被修改，ZooKeeper将通知各个客户端服务器。

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。

1. 1. 可根据节点实时状态做出一些调整。

1. ZooKeeper可以实现实时监控节点状态变化

1. 1. 可将节点信息写入ZooKeeper上的一个ZNode。
   2. 监听这个ZNode可获取它的实时状态变化。

服务器动态上下线

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。

选举机制

第一次启动

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myid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4一样当小弟。

非第一次启动

1. 当ZooKeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，就会开始进入Leader选举：

• 服务器初始化启动。
• 服务器运行期间无法和Leader保持连接。

1. 而当一台机器进入Leader选举流程时，当前集群也可能会处于以下两种状态：

1. 1. 集群中本来就已经存在一个Leader。

对于第一种已经存在Leader的情况，机器试图去选举Leader时，会被告知当前服务器的Leader信息，对于该机器来说，仅仅需要和Leader机器建立连接，并进行状态同步即可。

1. 1. 集群中确实不存在Leader。

假设ZooKeeper由5台服务器组成，SID分别为1、2、3、4、5，ZXID分别为8、8、8、7、7，并且此时SID为3的服务器是Leader。某一时刻，

3和5服务器出现故障，因此开始进行Leader选举。

（EPOCH，ZXID，SID）（EPOCH，ZXID，SID）（EPOCH，ZXID，SID）

ID为1、2、4的机器投票情况： （1，8，1） (1，8，2） (1，7，4）

选举Leader规则： ①EPOCH大的直接胜出 ②EPOCH相同，事务id大的胜出 ③事务id相同，服务器id大的胜出

节点类型

1. 持久（Persistent）：客户端和服务器端断开连接后，创建的节点不删除

1. 1. 持久化目录节点：客户端与Zookeeper断开连接后，该节点依旧存在
   2. 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

1. 短暂（Ephemeral）：客户端和服务器端断开连接后，创建的节点自己删除

1. 1. 临时目录节点 ：客户端与Zookeeper断开连接后，该节点被删除
   2. 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

监听器原理

监听原理详解

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]

get -w [nodeName]

1. 监听子节点增减的变化：ls path [watch]

ls -w [nodeName]

客户端向服务端写数据流程

写流程之写入请求直接发送给Leader节点

写流程之写入请求发送给follower节点