ZooKeeper 增加Observer部署模式提高性能

Observer：在不伤害写性能的情况下扩展ZooKeeper。

虽然通过Client直接连接到ZooKeeper集群的性能已经很好了，可是这样的架构假设要承受超大规模的Client，就必须添加ZooKeeper集群的Server数量，随着Server的添加，ZooKeeper集群的写性能必定下降。我们知道ZooKeeper的ZNode变更是要过半数投票通过，随着机器的添加，因为网络消耗等原因必定导致投票成本添加，从而导致写性能的下降。

Observer是一种新型的ZooKeeper节点。能够帮助解决上述问题，提供ZooKeeper的可扩展性。Observer不參与投票，仅仅是简单的接收投票结果。因此我们添加再多的Observer，也不会影响集群的写性能。除了这个区别，其它的和Follower基本上全然一样。比如：Client都能够连接到他们，而且都能够发送读写请求给他们，收到写请求都会上报到Leader。

Observer有另外一个优势，由于它不參与投票，所以他们不属于ZooKeeper集群的关键部位，即使他们Failed，或者从集群中断开，也不会影响集群的可用性。

Observer和Follower在一些方面是一样的。详细点来讲，他们都向Leader提交proposal（投票）。但与Follower不同，Observer不参与投票的过程。它简单的通过接收Leader发过来的INFORM（通知）消息来learn已经Commit的proposal。因为Leader都会给Follower和Observer发送INFORM消息，所以它们都被称为Learner。

INFORM消息背后的原理

因为Observer不会接收proposal并参与投票，Leader不会发送proposal给Observer。Leader发送给Follower的Commit消息只包含zxid，并没有proposal本身。所以，只发送Commit消息给Observer则不会让Observer得知已提交的proposal。这就是使用INFORM消息的原因，此消息本质上是一个包含了已被Commit的proposal的Commit消息。

简而言之，Follower会得到两个消息，而Observer只会得到一个。Follower通过广播得到proposal的内容，接下来获得一个简单Commit消息，此消息只包含了zxid。相反，Observer得到一个包含了已被Commit的proposal的INFORM消息。

参与了决定是否Commit一个proposal的投票的server就称为PARTICIPANT Server，Leader和Follower都属于这种Server。Observer则称为OBSERVER Server。

使用Observer模式的一个主要的理由就是对读请求进行扩展。通过增加更多的Observer，可以接收更多的请求的流量，却不会牺牲写操作的吞吐量。注意到写操作的吞吐量取决于quorum的Size。如果增加更多的Server进行投票，quorum会变大，这会降低写操作的吞吐量。然而增加Observer并不会完全没有损耗，每一个新的Observer在每提交一个事务后收到一条额外的消息，这就是前面提到的INFORM消息。这个损耗比起加入Follower来投票来说损耗更少。

使用Observer的另一个原因是跨数据中心部署。把participant分散到多个数据中心可能会极大拖慢系统，因为数据中心之间的网络的延迟。使用Observer的话，更新操作都在一个单独的数据中心来处理，并发送到其他数据中心，让其他数据中心的client消费数据。阿里开源的跨机房同步系统Otter就使用了Observer模式，可以参考。

注意Observer的使用并无法完全消除数据中心之间的网络延迟，因为Observer不得不把更新请求转发到另一个数据中心的Leader，并处理INFORM消息，网络速度极慢的话也会有影响，它的优势是为本地读请求提供快速响应。

场景应用：

依据Observer的特点。我们能够使用Observer做跨数据中心部署。假设把Leader和Follower分散到多个数据中心的话，由于数据中心之间的网络的延迟。势必会导致集群性能的大幅度下降。使用Observer的话，将Observer跨机房部署。而Leader和Follower部署在单独的数据中心，这样更新操作会在同一个数据中心来处理，并将数据发送的其它数据中心（包括Observer的），然后Client就能够在其它数据中心查询数据了。可是使用了Observer并不是就能全然消除数据中心之间的延迟，由于Observer还得接收Leader的同步结果合Observer有更新请求也必须转发到Leader，所以在网络延迟非常大的情况下还是会有影响的，它的优势就为了本地读请求的高速响应。

大致的架构例如以下图：