Java分布式注册中心之Zookeeper
Zookeeper是什么
ZooKeeper是一个用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务的集中式服务，它常作为一个注册中心服务用于分布式项目。
Zookeeper拥有以下几个重要特性
顺序一致性：来自客户端的相关指令会按照顺序执行，不会出现乱序的情况，客户端发送到服务的指令1->2->3->4，那个这些指令就会按照顺序执行；
原子性：更新只有成功和失败，没有中间状态；
可靠性：也可以称之为持久性，节点更新以后，在下次更新之前，它的数据不会发生变更；
准实时性：也可以称之为最终一致性，在zk集群中，一个客户端修改了其中的一个节点，一定时间以后，所有可用的服务对应的节点都会变成更新以后的值。
Zookeeper如何保证数据一致性
Zookeeper的数据一致性是通过ZAP（原子广播）协议来保证的且zk的数据一致性为最终一致性，意思是zk只保证数据在事务前后是一致的并不能保证在过程中全程一致（这是因为zk的数据同步是一个二阶段提交的过程，后面会讲zk数据同步过程）。
整个ZAB协议一共定义了三个阶段
1) 发现：要求zookeeper集群必须选举出一个 Leader 进程，同时 Leader 会维护一个 Follower 可用客户端列表。将来客户端可以和这些 Follower节点进行通信。
2) 同步：Leader 要负责将本身的数据与 Follower 完成同步，做到多副本存储。这样也是体现了CAP中的一致性（C）和分区容错（P）。Follower将队列中未处理完的请求消费完成后，写入本地事务日志中。
3) 广播：Leader 可以接受客户端新的事务Proposal请求，将新的Proposal请求广播给所有的 Follower。
补充：CAP原则
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）。CAP 原则指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。
一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）
可用性（A）：保证每个请求不管成功或者失败都有响应。
分区容忍性（P）：系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作。
ZAB协议有两种模式：一种是消息广播模式，另一种是崩溃恢复模式
- 消息广播模式：
当集群中已经有过半的Follower服务器完成了和Leader服务器的状态同步，那么整个服务框架就可以进入消息广播模式， 当一台同样遵守ZAB协议的服务器启动后加入到集群中，如果此时集群中已经存在一个Leader服务器在负责进入消息广播，那么加入的服务器就会自觉地进入数据恢复模式：找到Leader所在的服务器，并与其进⾏数据同步，然后⼀起参与到消息⼴播流程中去。 Zookeeper只允许唯一的一个Leader服务器来进⾏事务请求的处理， Leader服务器在接收到客户端的事务请求后，会生成对应的事务提议并发起一轮广播协议，而如果集群中的其他机器收到客户端的事务请求后，那么这些非Leader服务器会首先将这个事务请求转发给Leader服务器。
- 崩溃恢复模式：
当整个服务框架启动过程中，或者是Leader服务器出现网络中断、崩溃退出或重启等异常情况时， ZAB协议就会进入崩溃恢复模式，同时选举产生新的Leader服务器。当选举产生了新的Leader服务器，同时集群中已经有过半的机器与该Leader服务器完成了状态同步之后， ZAB协议就会退出恢复模式，其中，所谓的状态同步 就是指数据同步，用来保证集群中过半的机器能够和Leader服务器的数据状态保持一致。
Zookeeper数据结构
ZK内部的存储方式十分类似于文件存储结构，采用了分层存储结构。但是它和文件存储结构的区别是，它的各个节点中是允许存储数据的，需要注意的是zk的每个节点存储数据不能超过1M。每个节点被称为ZNode。Zookeeper中创建的节点分为两种：永久性节点和临时性节点。
临时节点：临时节点的生命周期和客户端会话绑定在一起，客户端会话失效，则这个节点就会被自动清除。
非临时节点（永久节点）：该数据节点被创建后，就会一直存在于zookeeper服务器上，直到有删除操作来主动删除这个节点。
Zookeeper数据同步过程
- leader接收到消息请求后，将消息赋予一个全局唯一的64位自增id(zxid)。
- leader为每个follower准备了一个FIFO队列(通过TCP协议来实现，以实现了全局有序这一个特点)将带有 zxid的消息作为一个提案(proposal)分发给所有的follower。
- 当follower接收到proposal，先把proposal写到磁盘，写入成功以后再向leader回复一个ack。
- 当leader接收到合法数量(超过半数节点，大于N/2)的ACK后，leader就会向这些follower发送commit命令，同时会在本地执行该消息。
- 当follower收到消息的commit命令以后，会提交该消息。
Zookeeper选举机制
集群机器ID
集群机器ID是指myid，它是每一个集群机器中的编号文件，代表Zookeeper集群服务器的标识，手动生成，全局全一。
事务ID
事务ID是指zxid，Zookeeper会给每个更新请求分配一个事务ID，它是一个64位的数字，由Leader统一进行分配，全局唯一，不断递增，在一个节点的状态信息中可以查看到最新的事务ID信息。
集群服务器角色
Zookeeper集群服务器有以下 3 种角色：
Leader（主）
Follower（从，参与投票）
Observer（观察者，不参与投票）
集群服务器状态
LOOKING：寻找 Leader 状态，当服务器处于该状态时，表示当前集群没有 Leader，因此会进入 Leader 选举状态。
FOLLOWING：跟随者状态，表示当前服务器角色是 Follower。
LEADING：领导者状态，表示当前服务器角色是 Leader。
OBSERVING：观察者状态，表示当前服务器角色是 Observer。
选举场景
1、Zookeeper 集群启动初始化时进行选举：
2、Zookeeper 集群 Leader 失联时重新选举
选举前提条件
1、Zookeeper 服务器处于 LOOKING 竞选状态
此时说明 Zookeeper 服务器集群处于群龙无首状态，另外，观察者状态不能参与竞选投票。
2、Zookeeper集群规模至少要3台机器或以上
集群规则为：2N+1台，N>0，即最少需要3台，因为Zookeeper集群的机制是只要超过半数的节点正常，集群就能正常提供服务。只有在ZK 节点挂得太多，只剩一半或不到一半节点能工作时，集群才会失效。
3个节点的 Cluster 可以挂掉1个节点，此时Leader 可以得到2票，仍然满足大于N/2票（此时为3/2=1.5）
2个节点的 Cluster 就不能挂掉任何 1 个节点了，此时Leader可以得到1票，不满足大于N/2票(此时为2/2=1)
Zookeeper选举流程
1.初始化选举
Zookeeper 在集群启动时会进行选举，这里拿 3 台服务器进行举例：
依次启动3台服务器 zk1, zk2, zk3，初始情况下事务 ID 都为 0。
选举大致流程：
a、初始投票
服务器启动后，每个 Server 都会给自己投上一票，每次投票会包含所投票服务器的 myid 和 zxid，这里使用 Server（myid, zxid）的方式表示，此时的投票结果为：zk1（1, 0），zk2（2, 0），zk3（3, 0）
b、同步投票结果
集群中的服务器在投票后，会将各自的投票结果同步给集群中其他服务器。
c、检查投票有效性
各服务器在收到投票后会检查投票的有效性，如：是否本轮投票，是否来自 LOOKING 状态的服务器的投票等。
d、处理投票
服务器之间会进行投票比对，规则如下：
优先检查 zxid，较大的服务器优先作为 Leader
如果 zxid 相同，则 myid 较大的服务器作为 Leader
如：zk1 和 zk2 进行比对，此时 zk2 胜出，zk1 更新自己的投票为：zk1（2, 0）
e、统计投票结果
每轮投票比对之后都会统计投票结果，确认是否有超过半数的机器都得到相同的投票结果，如果是，则选出 Leader，否则继续投票。
本轮选举中，zk1 和 zk2 都得到了相同的投票结果（2, 0），2 指 zk2，并且超过了半数的机器（2 > 1.5），所以此时 zk2 就成为了本轮选举的 Leader。
所以，即使 zk3 启动了，因为集群已经有了 Leader，所以选举也结束了，zk3 不再参与选举，后面进来的都是小弟。
f、更改服务器状态
一旦选出 Leader，每个服务器就会各自更新自己的状态：
zk1 --> LEADING
zk2 --> FOLLOWING
zk3 --> FOLLOWING
2.集群重新选举
Zookeeper 集群运行期间无法和 Leader 保持正常连接时，即如果 Leader 挂了，或者 Leader 服务器故障都会进行新一轮的 Leader 选举。
这里还是拿 3 台服务器进行举例：
如果作为初始选举的 Leader zk2 挂了，集群就会暂停对外提供服务，从而进行新的 Leader 选举。
选举大致过程：
a、状态变更
既然过去的老大 Leader 不可用了，那所有的 Follower 服务器就需要从 FOLLOWING 状态变更为：LOOKING，开始新的一轮 Leader 选举。
b、开始投票
投票逻辑和启动初始时一致。
zk1, zk3 第一轮投票默认还是会先投给自己，zk2 挂了不能进行投票。
第一轮投票结果为：zk1（1, 66）、zk3（3, 28），zk1 和 zk3 各得一票，这里假设 zk1 事务 ID 比 zk3 更大一点。
c、同步投票结果
同步投票逻辑和启动初始时一致。
d、检查投票有效性
检查投票逻辑和启动初始时一致。
e、处理投票
处理投票逻辑和启动初始时一致。
此时 zk1 和 zk3 进行比对，根据规则，由于 zk1 的事务 ID 更大一点，所以 zk1 胜出，zk3 也更新自己的投票为：zk3（1, 28）
f、统计投票结果
统计投票逻辑和启动初始时一致。
本轮选举中，zk1 和 zk3 都得到了相同的投票结果 zk1，并且超过了半数的机器（2 > 3 / 2），所以此时 zk1 就成为了本轮选举的 Leader。
g、更改服务器状态
更改状态逻辑和启动初始时一致。
总结
Zookeeper 集群按 myid 从小到大依次启动初始化时，在超过半数机器的投票的情况下，谁的 myid 最后，谁就是 Leader，知道这个定律，不同的集群规模我们都可以推算出谁是 Leader。
集群重新选举时，根据 myid 和 zxid 的大小共同决断，zxid 更大的优先成为 Leader。
Watch机制
ZooKeeper 提供了分布式数据发布/订阅功能，一个典型的发布/订阅模型系统定义了一种一对多的订阅关系，能让多个订阅者同时监听某一个主题对象，当这个主题对象自身状态变化时，会通知所有订阅者，使他们能够做出相应的处理。
Watch机制的特点：
1、一次性触发数据发生改变时，一个 watcher event 会被发送到 client，但是 client只会收到一次这样的信息。
2、watcher event 异步发送 watcher 的通知事件从 server 发送到 client 是异步的，这就存在一个问题，不同的客户端和服务器之间通过 socket进行通信，由于网络延迟或其他因素导致客户端在不通的时刻监听到事件，由于 Zookeeper 本身提供了 ordering guarantee，即客户端监听事件后，才会感知它所监视 znode发生了变化。所以我们使用Zookeeper不能期望能够监控到节点每次的变化。Zookeeper 只能保证最终的一致性，而无法保证强一致性。
3、数据监视 Zookeeper 有数据监视和子数据监视 getdata() and exists()设置数据监视，getchildren()设置了子节点监视。
4、注册 watcher getData、exists、getChildren
5、触发 watcher create、delete、setData
6、setData()会触发 znode 上设置的 data watch（如果 set 成功的话）。一个成功的create()操作会触发被创建的 znode 上的数据 watch，以及其父节点上的 child watch。而一个成功的 delete()操作将会同时触发一个 znode 的 data watch 和 child watch（因为这样就没有子节点了），同时也会触发其父节点的 child watch。
7、当一个客户端连接到一个新的服务器上时，watch 将会被以任意会话事件触发。当与一个服务器失去连接的时候，是无法接收到 watch 的。而当 client 重新连接时，如果需要的话，所有先前注册过的 watch，都会被重新注册。通常这是完全透明的。只有在一个特殊情况下，watch 可能会丢失：对于一个未创建的 znode 的 exist watch，如果在客户端断开连接期间被创建了，并且随后在客户端连接上之前又删除了，这种情况下，这个 watch事件可能会被丢失。
8、Watch 是轻量级的，其实就是本地 JVM 的 Callback，服务器端只是存了是否有设置了 Watcher 的布尔类型。
Zookeeper如何实现分布式锁
1、指定一个节点，作为存放节点的根节点。
2、使用临时有序节点，然后每次线程进来就有序创建临时节点。
3、每个节点都去监听前一个节点是否存在，存在则说明还没释放锁。
4、因为有序，所以最小的节点持有锁，用完以后删除临时节点，释放锁。
5、下一节点通过watch机制监控到上级已经删除即释放掉锁，所以可以获取到锁，后续以此类推。
