Zookeeper介绍一
Zookeeper是什么
ZooKeeper是一个开放源码的分布式协调服务，它是集群的管理者，监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。最终，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
分布式应用程序可以基于Zookeeper实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master选举、分布式锁和分布式队列等功能。
Zookeeper保证了如下分布式一致性特性：
- 顺序一致性
- 原子性
- 单一视图
- 可靠性
- 实时性（最终一致性）
客户端的读请求可以被集群中的任意一台机器处理，如果读请求在节点上注册了监听器，这个监听器也是由所连接的zookeeper机器来处理。对于写请求，这些请求会同时发给其他zookeeper机器并且达成一致后，请求才会返回成功。因此，随着zookeeper的集群机器增多，读请求的吞吐会提高但是写请求的吞吐会下降。
有序性是zookeeper中非常重要的一个特性，所有的更新都是全局有序的，每个更新都有一个唯一的时间戳，这个时间戳称为zxid（Zookeeper Transaction Id）。而读请求只会相对于更新有序，也就是读请求的返回结果中会带有这个zookeeper最新的zxid。
Zookeeper提供了什么
1、文件系统
2、通知机制
Zookeeper文件系统
zookeeper提供一个多层级的节点命名空间（节点称为znode），与文件系统不同的是，这些节点都可以设置关联的数据，而文件系统只有节点可以存放数据而目录节点不行
zookeeper为了保证高通吐和低延迟，在内存中维护了这个树桩的目录结构，这种特性使得zookeeper不能用于存放大量的数据，每个节点的存放数据上限为1M
ZAB协议
ZAB协议是为分布式协调服务zookeeper专门设计的一种支持崩溃状态恢复的原子广播协议
ZAB协议包括两种基本的模式：崩溃恢复和消息广播
当整个zookeeper集群刚刚启动或者Leader服务器宕机、重启或者网络故障导致不存在过半的服务器与Leader服务器保证正常通信时，所有进程进入崩溃恢复模式，
首先选举产生新的leader服务器，然后集群中的Follower服务器开始与新的leader服务器进行数据同步，当集群中超过半数服务器完成数据同步之后，退出恢复模式
进入消息广播模式，leader服务器开始接受客户端的事务请求生成事务提案来进行事务请求处理
四种类型的数据节点Znode
persistent-持久节点
除非手动删除，否则节点一直存在于Zookeeper上
ephemeral-临时节点
临时节点的声明周期与客户端回话绑定，一旦客户端回话失效（客户端与zookeeper连接断开不一定回话失效），那么这个客户端创建的所有临时节点都会被移除
persistent_sequential---持久顺序节点
基本特性同持久节点，只是增加了顺序属性，节点名后边会追加一个由父节点维护的自增整型数字
ephenmeal_sequential---临时顺序节点
基本特性同临时节点，增加了顺序属性，节点名后边会追加一个由父节点维护的自增整型数字
Zookeeper Watcher机制---数据变更通知
Zookeeper允许客户端向服务端的某个Znode注册一个Watcher监听，当服务端的一些指定事件触发了这个Watcher，服务端会向指定客户端发送一个事件通知来实现分布式的通知功能，然后客户端根据Watcher通知状态和事件类型做出业务上的改变。
工作机制：
- 客户端注册watcher
- 服务端处理watcher
- 客户端回调watcher
Watcher特性总结：
一次性
无论是服务端还是客户端，一旦一个Watcher被触发，Zookeeper都会将其从相应的存储中移除。这样的设计有效的减轻了服务端的压力，
不然对于更新非常频繁的节点，服务端会不断的向客户端发送事件通知，无论对于网络还是服务端的压力都非常大。
客户端串行执行
客户端Watcher回调的过程是一个串行同步的过程。
轻量
Watcher通知非常简单，只会告诉客户端发生了事件，而不会说明事件的具体内容。
客户端向服务端注册Watcher的时候，并不会把客户端真实的Watcher对象实体传递到服务端，仅仅是在客户端请求中使用boolean类型属性进行了标记。
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。
注册watcher getData、exists、getChildren
触发watcher create、delete、setData
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。
客户端注册Watcher实现
调用getData()/getChildren()/exist()三个API，传入Watcher对象
标记请求request，封装Watcher到WatchRegistration
封装成Packet对象，发服务端发送request
收到服务端响应后，将Watcher注册到ZKWatcherManager中进行管理
请求返回，完成注册。
服务端处理Watcher实现
服务端接收Watcher并存储
接收到客户端请求，处理请求判断是否需要注册Watcher，需要的话将数据节点的节点路径和ServerCnxn（ServerCnxn代表一个客户端和服务端的连接，
实现了Watcher的process接口，此时可以看成一个Watcher对象）存储在WatcherManager的WatchTable和watch2Paths中去。
Watcher触发
以服务端接收到 setData() 事务请求触发NodeDataChanged事件为例：
封装WatchedEvent
将通知状态（SyncConnected）、事件类型（NodeDataChanged）以及节点路径封装成一个WatchedEvent对象
查询Watcher
从WatchTable中根据节点路径查找Watcher
没找到；说明没有客户端在该数据节点上注册过Watcher
找到；提取并从WatchTable和Watch2Paths中删除对应Watcher（从这里可以看出Watcher在服务端是一次性的，触发一次就失效了）
调用process方法来触发Watcher
这里process主要就是通过ServerCnxn对应的TCP连接发送Watcher事件通知。
数据同步
整个集群完成Leader选举之后，Learner（Follower和Observer的统称）回向Leader服务器进行注册。当Learner服务器想Leader服务器完成注册后，进入数据同步环节。
数据同步流程：（均以消息传递的方式进行）
i. Learner向Learder注册
ii. 数据同步
iii. 同步确认
Zookeeper的数据同步通常分为四类：
- 直接差异化同步（DIFF同步）
- 先回滚再差异化同步（TRUNC+DIFF同步）
- 仅回滚同步（TRUNC同步）
- 全量同步（SNAP同步）
在进行数据同步前，Leader服务器会完成数据同步初始化：
- peerLastZxid：从learner服务器注册时发送的ACKEPOCH消息中提取lastZxid（该Learner服务器最后处理的ZXID）
- minCommittedLog：Leader服务器Proposal缓存队列committedLog中最小ZXID
- maxCommittedLog：Leader服务器Proposal缓存队列committedLog中最大ZXID
先回滚再差异化同步（TRUNC+DIFF同步）
场景：当新的Leader服务器发现某个Learner服务器包含了一条自己没有的事务记录，那么就需要让该Learner服务器进行事务回滚--回滚到Leader服务器上存在的，同时也是最接近于peerLastZxid的ZXID
仅回滚同步（TRUNC同步）
场景：peerLastZxid 大于 maxCommittedLog
全量同步（SNAP同步）
场景一：peerLastZxid 小于 minCommittedLog
场景二：Leader服务器上没有Proposal缓存队列且peerLastZxid不等于lastProcessZxid
zookeeper是如何保证事务的顺序一致性的？
zookeeper采用了全局递增的事务Id来标识，所有的proposal（提议）都在被提出的时候加上了zxid，zxid实际上是一个64位的数字，高32位是epoch（时期; 纪元; 世; 新时代）用来标识leader周期，如果有新的leader产生出来，epoch会自增，低32位用来递增计数。当新产生proposal的时候，会依据数据库的两阶段过程，首先会向其他的server发出事务执行请求，如果超过半数的机器都能执行并且能够成功，那么就会开始执行。
