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
- Zookeeper：一个领导者（Leader），多个跟随者（Follower）组成的集群。
- 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。
- 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。
- 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。
- 数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败。
- 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
- 分布式环境下，配置文件同步非常常见。
-
- 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
- 对配置文件修改后，希望能够快速同步到各个节点上。
- 配置管理可交由ZooKeeper实现
-
- 可将配置信息写入ZooKeeper上的一个Znode。
- 各个客户端服务器监听这个Znode。
- 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
- 分布式环境中，实时掌握每个节点的状态是必要的。
-
- 可根据节点实时状态做出一些调整。
- ZooKeeper可以实现实时监控节点状态变化
-
- 可将节点信息写入ZooKeeper上的一个ZNode。
- 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
- 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；
- 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
- 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；
- 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；
- 服务器5启动，同4一样当小弟。
非第一次启动
- 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。
- 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：
-
- 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。
-
- 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
- 持久（Persistent）：客户端和服务器端断开连接后，创建的节点不删除
-
- 持久化目录节点：客户端与Zookeeper断开连接后，该节点依旧存在
- 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
- 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
-
- 临时目录节点 ：客户端与Zookeeper断开连接后，该节点被删除
- 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
- 首先要有一个main()线程
- 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）。
- 通过connect线程将注册的监听事件发送给Zookeeper。
- 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。
- 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。
- listener线程内部调用了process()方法。
常见的监听
- 监听节点数据的变化：get path [watch]
get -w [nodeName]
- 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
原文地址:https://blog.csdn.net/xuonline4196/article/details/135621035
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