1 Zookeeper简介
ZooKeeper最为主要的使?场景，是作为分布式系统的分布式协同服务。
分布式系统的协调?作就是通过某种?式，让每个节点的信息能够同步和共享。这依赖于服务进程之间 的通信。通信?式有两种：
ZooKeeper对分布式系统的协调，使?的是第?种?式，共享存储。其实共享存储，分布式应?也需要 和存储进??络通信。
注：Slave节点要想获取ZooKeeper的更新通知，需事先在关?的数据节点上设置观察点。
?多数分布式系统中出现的问题，都源于信息的共享出了问题。如果各个节点间信息不能及时共享和同 步，那么就会在协作过程中产?各种问题。ZooKeeper解决协同问题的关键，就是在于保证分布式系统 信息的?致性。
zookeeper的基本概念
Zookeeper是?个开源的分布式协调服务，其设计?标是将那些复杂的且容易出错的分布式?致性服务 封装起来，构成?个?效可靠的原语集，并以?些简单的接?提供给?户使?。
zookeeper是?个典型 的分布式数据?致性的解决?案，分布式应?程序可以基于
它实现诸如数据订阅/发布、负载均衡、命名 服务、集群管理、分布式锁和分布式队列等功能
基本概念
2 Zookeeper基本使?
2.1 ZooKeeper系统模型
在ZooKeeper中，数据信息被保存在?个个数据节点上，这些节点被称为znode。ZNode 是 Zookeeper 中最?数据单位，在 ZNode 下??可以再挂 ZNode，这样?层层下去就形成了?个层次化 命名空间 ZNode 树，我们称为 ZNode Tree，它采?了类似?件系统的层级树状结构进?管理。?下图 示例：
在 Zookeeper 中，每?个数据节点都是?个 ZNode，上图根?录下有两个节点，分别是：app1 和 app2，其中 app1 下??有三个?节点,所有ZNode按层次化进?组织，形成这么?颗树，ZNode的节 点路径标识?式和Unix?件系统路径?常相似，都是由?系列使?斜杠（/）进?分割的路径表示，开 发?员可以向这个节点写?数据，也可以在这个节点下?创建?节点。
ZNode 的状态信息
Watcher–数据变更通知
Zookeeper使?Watcher机制实现分布式数据的发布/订阅功能
?个典型的发布/订阅模型系统定义了?种 ?对多的订阅关系，能够让多个订阅者同时监听某?个主题 对象，当这个主题对象?身状态变化时，会通知所有订阅者，使它们能够做出相应的处理。
在 ZooKeeper 中，引?了 Watcher 机制来实现这种分布式的通知功能。ZooKeeper 允许客户端向服务 端注册?个 Watcher 监听，当服务端的?些指定事件触发了这个 Watcher，那么就会向指定客户端发 送?个事件通知来实现分布式的通知功能。
整个Watcher注册与通知过程如图所示。
Zookeeper的Watcher机制主要包括客户端线程、客户端WatcherManager、Zookeeper服务器三部 分。
具体?作流程为：客户端在向Zookeeper服务器注册的同时，会将Watcher对象存储在客户端的 WatcherManager当中。当Zookeeper服务器触发Watcher事件后，会向客户端发送通知，客户端线程 从WatcherManager中取出对应的Watcher对象来执?回调逻辑。
ACL–保障数据的安全
Zookeeper作为?个分布式协调框架，其内部存储了分布式系统运?时状态的元数据，这些元数据会直 接影响基于Zookeeper进?构造的分布式系统的运?状态，因此，如何保障系统中数据的安全，从?避 免因误操作所带来的数据随意变更?导致的数据库异常?分重要，在Zookeeper中，提供了?套完善的 ACL（Access Control List）权限控制机制来保障数据的安全。
我们可以从三个??来理解ACL机制：权限模式（Scheme）、授权对象（ID）、权限 （Permission），通常使?"scheme: id : permission"来标识?个有效的ACL信息。
权限
权限就是指那些通过权限检查后可以被允许执?的操作。在ZooKeeper中，所有对数据的操作权限分为 以下五?类：
· CREATE（C）：数据节点的创建权限，允许授权对象在该数据节点下创建?节点。
· DELETE（D）： ?节点的删除权限，允许授权对象删除该数据节点的?节点。
· READ（R）：数据节点的读取权限，允 许授权对象访问该数据节点并读取其数据内容或?节点列表等。
· WRITE（W）：数据节点的更新权 限，允许授权对象对该数据节点进?更新操作。
· ADMIN（A）：数据节点的管理权限，允许授权对象 对该数据节点进? ACL 相关的设置操作。
2.2 ZooKeeper命令?操作
创建顺序节点
使? create -s /zk-test 123 命令创建zk-test顺序节点
创建临时节点
使? create -e /zk-temp 123 命令创建zk-temp临时节
创建永久节点
使? create /zk-permanent 123 命令创建zk-permanent永久节点
读取节点
更新节点
使?set命令，可以更新指定节点的数据内容，?法如下
set path data [version]
其中，data就是要更新的新内容，version表示数据版本，在zookeeper中，节点的数据是有版本概 念的，这个参数?于指定本次更新操作是基于Znode的哪?个数据版本进?的，如将/zk-permanent节 点的数据更新为456，可以使?如下命令：set /zk-permanent 456
删除节点
使?delete命令可以删除Zookeeper上的指定节点，?法如下
delete path [version]
其中version也是表示数据版本，使?delete /zk-permanent 命令即可删除/zk-permanent节点
2.3 Zookeeper-开源客户端
2.3.1 ZkClient
ZkClient是Github上?个开源的zookeeper客户端，在Zookeeper原?API接?之上进?了包装，是?个 更易?的Zookeeper客户端，同时，zkClient在内部还实现了诸如Session超时重连、Watcher反复注册 等功能
pom.xml增加
<dependency>
<groupId>com.101tec</groupId>
<artifactId>zkclient</artifactId> <version>0.2</version>
</dependency>
创建会话
ZkClient zkClient = new ZkClient("127.0.0.1:2181");
创建节点
ZkClient提供了递归创建节点的接?，即其帮助开发者先完成?节点的创建，再创建?节点
ZkClient zkClient = new ZkClient("127.0.0.1:2181");
//createParents的值设置为true，可以递归创建节点
zkClient.createPersistent("/test-Client/test-c1",true);
删除节点
ZkClient提供了递归删除节点的接?，即其帮助开发者先删除所有?节点（存在），再删除?节点。
String path = "/test-Client/test-c1";
ZkClient zkClient = new ZkClient("127.0.0.1:2181", 5000);
zkClient.deleteRecursive(path);
获取?节点
ZkClient zkClient = new ZkClient("127.0.0.1:2181", 5000);
//判断节点是否存在
boolean exists = zkClient.exists(path);
if (!exists){
zkClient.createEphemeral(path, "123");
}
//注册监听
zkClient.subscribeDataChanges(path, new IZkDataListener() {
public void handleDataChange(String path, Object data) throwsException {
System.out.println(path+"该节点内容被更新，更新后的内容"+data);
}
public void handleDataDeleted(String s) throws Exception {
System.out.println(s+" 该节点被删除");
}
});
//获取节点内容
Object o = zkClient.readData(path);
System.out.println(o);
//更新
zkClient.writeData(path,"4567");
Thread.sleep(1000);
//删除
zkClient.delete(path);
Thread.sleep(1000);
2.3.2 Curator客户端
curator是Net?ix公司开源的?套Zookeeper客户端框架，和ZKClient?样，Curator解决了很多 Zookeeper客户端?常底层的细节开发?作，包括连接重连，反复注册Watcher和
NodeExistsException异常等，是最流?的Zookeeper客户端之?。从编码?格上来讲，它提供了基于 Fluent的编程?格?持
pom.xml
<dependency>
<groupId>org.apache.curator</groupId>
<artifactId>curator-framework</artifactId>
<version>2.12.0</version>
</dependency>
创建会话
创建节点
删除节点
获取数据
更新数据
更新数据，如果未传?version参数，那么更新当前最新版本，如果传?version则更新指定version，如 果version已经变更，则抛出异常。
3 Zookeeper应?场景
ZooKeeper是?个典型的发布/订阅模式的分布式数据管理与协调框架，我们可以使?它来进?分布式 数据的发布与订阅。另???，通过对ZooKeeper中丰富的数据节点类型进?交叉使?，配合Watcher 事件通知机制，可以?常?便地构建?系列分布式应?中都会涉及的核?功能，如数据发布/订阅、命名 服务、集群管理、Master选举、分布式锁和分布式队列等。
数据发布/订阅
数据发布/订阅（Publish/Subscribe）系统，即所谓的配置中?，顾名思义就是发布者将数据发布到 ZooKeeper的?个或?系列节点上，供订阅者进?数据订阅，进?达到动态获取数据的?的，实现配置 信息的集中式管理和数据的动态更新。
发布/订阅系统?般有两种设计模式，分别是推（Push）模式和拉（Pull）模式。在推模式中，服务端 主动将数据更新发送给所有订阅的客户端；?拉模式则是由客户端主动发起请求来获取最新数据，通常 客户端都采?定时进?轮询拉取的?式。
ZooKeeper 采?的是推拉相结合的?式：客户端向服务端注册??需要关注的节点，?旦该节点的数据 发?变更，那么服务端就会向相应的客户端发送Watcher事件通知，客户端接收到这个消息通知之后， 需要主动到服务端获取最新的数据。
如果将配置信息存放到ZooKeeper上进?集中管理，那么通常情况下，应?在启动的时候都会主动到 ZooKeeper服务端上进??次配置信息的获取，同时，在指定节点上注册?个Watcher监听，这样? 来，但凡配置信息发?变更，服务端都会实时通知到所有订阅的客户端，从?达到实时获取最新配置信 息的?的。
命名服务
命名服务（Name Service）也是分布式系统中?较常?的?类场景，是分布式系统最基本的公共服务之 ?。在分布式系统中，被命名的实体通常可以是集群中的机器、提供的服务地址或远程对象等——这些 我们都可以统称它们为名字（Name），其中较为常?的就是?些分布式服务框架（如RPC、RMI）中 的服务地址列表，通过使?命名服务，客户端应?能够根据指定名字来获取资源的实体、服务地址和提 供者的信息等。
ZooKeeper 提供的命名服务功能能够帮助应?系统通过?个资源引?的?式来实现对资源的定位与使 ?。另外，?义上命名服务的资源定位都不是真正意义的实体资源——在分布式环境中，上层应?仅仅 需要?个全局唯?的名字，类似于数据库中的唯?主键。
集群管理
随着分布式系统规模的?益扩?，集群中的机器规模也随之变?，那如何更好地进?集群管理也显得越 来越重要了。所谓集群管理，包括集群监控与集群控制两?块，前者侧重对集群运?时状态的收集，后 者则是对集群进?操作与控制。
Master选举
Master选举是?个在分布式系统中?常常?的应?场景。分布式最核?的特性就是能够将具有?计算 能?的系统单元部署在不同的机器上，构成?个完整的分布式系统。?与此同时，实际场景中往往也需 要在这些分布在不同机器上的?系统单元中选出?个所谓的“??”，在计算机中，我们称之为 Master。
在分布式系统中，Master往往?来协调集群中其他系统单元，具有对分布式系统状态变更的决定权。例 如，在?些读写分离的应?场景中，客户端的写请求往往是由 Master来处理的；?在另?些场景中， Master则常常负责处理?些复杂的逻辑，并将处理结果同步给集群中其他系统单元。Master选举可以 说是ZooKeeper最典型的应?场景了
分布式锁
分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的?种?式。如果不同的系统或是同?个系统的不同 主机之间共享了?个或?组资源，那么访问这些资源的时候，往往需要通过?些互斥?段来防?彼此之 间的?扰，以保证?致性，在这种情况下，就需要使?分布式锁了。
排他锁
排他锁（Exclusive Locks，简称 X 锁），?称为写锁或占锁，是?种基本的锁类型。如果事务 T1对 数据对象 O1加上了排他锁，那么在整个加锁期间，只允许事务 T1对 O1进?读取和更新操作，其他任 何事务都不能再对这个数据对象进?任何类型的操作——直到T1释放了排他锁
共享锁
共享锁（Shared Locks，简称S锁），?称为读锁，同样是?种基本的锁类型。
如果事务T1对数据对象O1加上了共享锁，那么当前事务只能对O1进?读取操作，其他事务也只能对这 个数据对象加共享锁——直到该数据对象上的所有共享锁都被释放。
共享锁和排他锁最根本的区别在于，加上排他锁后，数据对象只对?个事务可?，?加上共享锁后，数 据对所有事务都可?。
分布式队列
分布式队列可以简单分为两?类：?种是常规的FIFO先?先出队列模型，还有?种是 等待队列元素聚 集后统?安排处理执?的Barrier模型。
FIFO先?先出
FIFO（First Input First Output，先?先出）， FIFO 队列是?种?常典型且应??泛的按序执?的队列 模型：先进?队列的请求操作先完成后，才会开始处理后?的请求。
Barrier：分布式屏障
Barrier原意是指障碍物、屏障，?在分布式系统中，特指系统之间的?个协调条件，规定了?个队列的 元素必须都集聚后才能统?进?安排，否则?直等待。这往往出现在那些?规模分布式并?计算的应? 场景上：最终的合并计算需要基于很多并?计算的?结果来进?。这些队列其实是在 FIFO 队列的基础 上进?了增强，?致的设计思想如下：开始时，/queue_barrier 节点是?个已经存在的默认节点，并且 将其节点的数据内容赋值为?个数字n来代表Barrier值，例如n=10表示只有当/queue_barrier节点下的 ?节点个数达到10后，才会打开Barrier。之后，所有的客户端都会到/queue_barrie节点下创建?个临 时节点，例如/queue_barrier/host1，如图所示。
4 Zookeeper深?进阶
ZAB协议
ZAB协议并不像Paxos算法那样 是?种通?的分布式?致性算法，它是?种特别为zookeeper专?设计 的?种?持崩溃恢复的原??播协议
在zookeeper中，主要就是依赖ZAB协议来实现分布式数据的?致性，基于该协议，Zookeeper实现了 ?种主备模式的系统架构来保持集群中各副本之间的数据的?致性，表现形式就是 使??个单?的主进 程来接收并处理客户端的所有事务请求，并采?ZAB的原??播协议，将服务器数据的状态变更以事务 Proposal的形式?播到所有的副本进程中，ZAB协议的主备模型架构保证了同?时刻集群中只能够有? 个主进程来?播服务器的状态变更，因此能够很好地处理客户端?量的并发请求。但是，也要考虑到主 进程在任何时候都有可能出现崩溃退出或重启现象，因此,ZAB协议还需要做到当前主进程当出现上述异 常情况的时候，依旧能正常?作。
ZAB与Paxos的联系和区别
服务器??
Leader服务器是Zookeeper集群?作的核?，其主要?作有以下两个：
(1) 事务请求的唯?调度和处理者，保证集群事务处理的顺序性。
(2) 集群内部各服务器的调度者。
Follower服务器是Zookeeper集群状态中的跟随者，其主要?作有以下三个：
(1) 处理客户端?事务性请求（读取数据），转发事务请求给Leader服务器。
(2) 参与事务请求Proposal的投票。
(3) 参与Leader选举投票。
Observer是ZooKeeper?3.3.0版本开始引?的?个全新的服务器??。从字?意思看，该服务器充当 了?个观察者的??——其观察ZooKeeper集群的最新状态变化并将这些状态变更同步过来。 Observer服务器在?作原理上和Follower基本是?致的，对于?事务请求，都可以进??的处理，? 对于事务请求，则会转发给Leader服务器进?处理。和Follower唯?的区别在于，Observer不参与任 何形式的投票，包括事务请求Proposal的投票和Leader选举投票。简单地讲，Observer服务器只提供 ?事务服务，通常?于在不影响集群事务处理能?的前提下提升集群的?事务处理能?。
leader选举
Leader选举是zookeeper最重要的技术之?，也是保证分布式数据?致性的关键所在。 当Zookeeper集群中的?台服务器出现以下两种情况之?时，需要进?Leader选举。
(1) 服务器初始化启动。
(2) 服务器运?期间?法和Leader保持连接。