Zookeeper基本知识
ZooKeeper概述
Zookeeper是一个分布式协调服务的开源框架。主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题。
ZooKeeper本质上是一个分布式的小文件存储系统。提供基于类似于文件系统的目录树方式的数据存储，并且可以对树中的节点进行有效管理。从而用来维护和监控你存储的数据的状态变化。通过监控这些数据状态的变化，从而可以达到基于数据的集群管理。
ZooKeeper特性
1.全局数据一致：集群中每个服务器保存一份相同的数据副本，client无论连接到哪个服务器，展示的数据都是一致的，这是最重要的特征；
2.可靠性：如果消息被其中一台服务器接受，那么将被所有的服务器接受。
3.顺序性：包括全局有序和偏序两种：对于服务器，全局有序是指如果在一台服务器上消息a在消息b前发布，则在所有Server上消息a都将在消息b前被发布；对于发布者，偏序是指如果一个消息b在消息a后被同一个发送者发布，a必将排在b前面。
4.数据更新原子性：一次数据更新要么成功（半数以上节点成功），要么失败，不存在中间状态；
5.实时性：Zookeeper保证客户端将在一个时间间隔范围内获得服务器的更新信息，或者服务器失效的信息。
ZooKeeper集群角色
Leader:
Zookeeper集群工作的核心
事务请求（写操作）的唯一调度和处理者，保证集群事务处理的顺序性；
集群内部各个服务器的调度者。
管理投票工作
对于create，setData，delete等有写操作的请求，则需要统一转发给leader处理，leader需要决定编号、执行操作，这个过程称为一个事务。
Follower:
处理客户端非事务（读操作）请求，转发事务请求给Leader；
参与集群Leader选举投票。
此外，针对访问量比较大的zookeeper集群，还可新增观察者角色。
Observer:
观察者角色，观察Zookeeper集群的最新状态变化并将这些状态同步过来，其对于非事务请求可以进行独立处理，对于事务请求，则会转发给Leader服务器进行处理。
不会参与任何形式的投票只提供非事务服务，通常用于在不影响集群事务处理能力的前提下提升集群的非事务处理能力。
Zookeeper数据模型
图中的每个节点称为一个Znode。 每个Znode由3部分组成:
ZooKeeper的数据模型，在结构上和标准文件系统的非常相似，拥有一个层次的命名空间，都是采用树形层次结构，ZooKeeper树中的每个节点被称为—Znode。和文件系统的目录树一样，ZooKeeper树中的每个节点可以拥有子节点。但也有不同之处：
- Znode 兼具文件和目录两种特点。既像文件一样维护着数据、元信息、ACL、 时间戳等数据结构，又像目录一样可以作为路径标识的一部分，并可以具有子Znode。用户对 Znode 具有增、删、改、查等操作（权限允许的情况下）。
- Znode 存储数据大小有限制。ZooKeeper 虽然可以关联一些数据，但并没有 被设计为常规的数据库或者大数据存储，相反的是，它用来管理调度数据， 比如分布式应用中的配置文件信息、状态信息、汇集位置等等。这些数据的 共同特性就是它们都是很小的数据，通常以 KB 为大小单位。ZooKeeper 的服 务器和客户端都被设计为严格检查并限制每个 Znode 的数据大小至多 1M，常规使用中应该远小于此值。
- Znode 通过路径引用，如同 Unix 中的文件路径。路径必须是绝对的，因此他 们必须由斜杠字符来开头。除此以外，他们必须是唯一的，也就是说每一个路径只有一个表示，因此这些路径不能改变。在 ZooKeeper 中，路径由 Unicode 字符串组成，并且有一些限制。字符串"/zookeeper"用以保存管理 信息，比如关键配额信息。
- 每个 Znode 由 3 部分组成:
- stat：此为状态信息, 描述该 Znode 的版本, 权限等信息
- data：与该 Znode 关联的数据
- children：该 Znode 下的子节点
Zookeeper节点类型
Znode有两种，分别为临时节点和永久节点。
节点的类型在创建时即被确定，并且不能改变。
临时节点：该节点的生命周期依赖于创建它们的会话。一旦会话结束，临时节点将被自动删除，当然可以也可以手动删除。临时节点不允许拥有子节点。
永久节点：该节点的生命周期不依赖于会话，并且只有在客户端显示执行删除操作的时候，他们才能被删除。
Znode还有一个序列化的特性，如果创建的时候指定的话，该Znode的名字后面会自动追加一个不断增加的序列号。序列号对于此节点的父节点来说是唯一的，这样便会记录每个子节点创建的先后顺序。它的格式为“%10d”(10位数字，没有数值的数位用0补充，例如“0000000001”)。
这样便会存在四种类型的Znode节点，分别对应：
PERSISTENT：永久节点
EPHEMERAL：临时节点
PERSISTENT_SEQUENTIAL：永久节点、序列化
EPHEMERAL_SEQUENTIAL：临时节点、序列化
ZooKeeper选举机制
zookeeper默认的算法是FastLeaderElection，采用投票数大于半数则胜出的逻辑。
概念
服务器ID
比如有三台服务器，编号分别是1,2,3。
编号越大在选择算法中的权重越大。
选举状态
LOOKING，竞选状态。
FOLLOWING，随从状态，同步leader状态，参与投票。
OBSERVING，观察状态,同步leader状态，不参与投票。
LEADING，领导者状态。
数据ID
服务器中存放的最新数据version。
mzxid值越大说明数据越新，在选举算法中数据越新权重越大。
逻辑时钟
也叫投票的次数，同一轮投票过程中的逻辑时钟值是相同的。每投完一次票这个数据就会增加，然后与接收到的其它服务器返回的投票信息中的数值相比，根据不同的值做出不同的判断。
全新集群选举
假设目前有5台服务器，每台服务器均没有数据，它们的编号分别是1,2,3,4,5,按编号依次启动，它们的选择举过程如下：
服务器1启动，给自己投票，然后发投票信息，由于其它机器还没有启动所以它收不到反馈信息，服务器1的状态一直属于Looking。
服务器2启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器1交换结果，由于服务器2的编号大所以服务器2胜出，但此时投票数没有大于半数，所以两个服务器的状态依然是LOOKING。
服务器3启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器1,2交换信息，由于服务器3的编号最大所以服务器3胜出，此时投票数正好大于半数，所以服务器3成为领导者，服务器1,2成为小弟。
服务器4启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器1,2,3交换信息，尽管服务器4的编号大，但之前服务器3已经胜出，所以服务器4只能成为小弟。
服务器5启动，后面的逻辑同服务器4成为小弟。
非全新集群选举
对于运行正常的zookeeper集群，中途有机器down掉，需要重新选举时，选举过程就需要加入数据ID、服务器ID和逻辑时钟。
数据ID：数据新的version就大，数据每次更新都会更新version。
服务器ID：就是我们配置的myid中的值，每个机器一个。
逻辑时钟：这个值从0开始递增,每次选举对应一个值。 如果在同一次选举中,这个值是一致的。
这样选举的标准就变成：
1、统一逻辑时钟后，数据id大的胜出；
2、数据id相同的情况下，服务器id大的胜出；
根据这个规则选出leader。