zookeeper核心知识与投票机制详解

Zookeeper数据模型与session机制：
zookeeper的数据模型有点类似于文件夹的树状结构，每一个节点都叫做znode，每一个节点都可以有子节点和数据，就好像文件夹下面可以有文件和子文件夹。
　* 每一个节点存储的数据不宜过大。
　* 我们可以为节点设置相应的控制权限。
　* 每个节点都带有版本号，数据变更时，版本号(乐观锁)变更。
　  zookeeper的客户端与服务端建立连接就会存在session机制，通过客户端向服务端ping包请求的心跳机制来检查session是否过期，session过期的时候，该session创建的所有临时节点都会被抛弃。

 　　

Zookeeper的四种类型节点：
　　persistent：                  持久化节点
　　persistent_sequential： 持久化顺序节点
　　ephemeral：                 临时节点
　　ephemeral_sequential：临时顺序节点
　　  * 持久化节点只能主动调用detele方法删除
　　  * 临时节点在创建者超时或失去连接后节点就会被删除，临时节点下面没有子节点
　　  * 顺序节点在创建后会自动在后面添加序列号

Zookeeper集群的三种角色：
　　leader：一个集群有且只有一个leader节点，处理写请求，并负责进行发起投票和决议，更新系统状态。每次处理写请求的时候都会发起投票，只有过半的节点通过才能写入数据。
　　follower：用来处理读请求，leader会根据算法落实到某个follower节点。follower除了有投票权还具有选举权，当leader挂掉之后，follower之间就会发起投票，选举出下一任的leader。
　　observer：用来处理读请求，可以当成没有投票和选举资格的follower。其存在的目的就是为了协助follower来处理读请求。因为一个集群只有leader和follower的话每次节点变化都需要投票，这是很耗时间的；有这么一个只干活不投票的打酱油角色可以提高读取的吞吐量。
　　* zookeeper集群必须有过半的节点存活才能提供服务。那么5台的集群最多能挂2台机，6台的集群最多也只能挂2台。那么5台和6台没区别，为了节约服务器成本通常集群为奇数。而不是别人网上说的奇数台这样投票就会有一个最大值，这是错误的说法。

zookeeper的选举状态变化：
　　looking，   选举中状态(集群刚启动或leader宕机时，查找leader的状态)
　　leading，   领导者状态(若节点为leader,那么它就是leading状态)
　　following， 随从者状态(若节点为follower,它就会同步leader数据,成为following状态)
　　observing,  观察者状态(若节点为observer，它就会同步leader数据,成为observing状态)

Zookeeper如和实现数据一致性的：
　　zk的核心是广播机制，该机制保证了各个zk之间的数据同步(数据一致性)。zk实现的机制为ZAB协议(zk原子广播协议)，主要原理是下面3中模式。
　　　广播模式：leader写入数据时会发起提议，当大多数follower都同意之后，leader就会更新数据并广播给其他follower。
　　　恢复模式：如果leader崩溃，这个时候就会进入恢复模式，使得整个zk集群恢复到正常的工作状态。
　　　同步模式：新的leader选举出来后，就会进入同步模式，各个follower会去同步新的leader上的数据，当大多数节点完成了状态同步，恢复模式就结束。

Zookeeper集群的选举算法：
　　zookeeper集群的机器有两个核心的属性，myid和zxid。
　　myid：是zk集群中服务器的唯一标识，例如有3台zkserver，那么编号分别为1,2,3。
　　zxid：是一个64位的long类型。它会拆分成2部分，高32位表示epoch(leader标识), 低第32位表示xid(事务id)。

现在我们以3台机器的集群模拟选举过程：
　　1. 由于是集群初始化,前面几个节点都是投自己的票.这个时候集群还没启动过半,则这个zkserver的选举状态是looking。这时候假定epoch为123,则第一个机器的票数,epoch,myid为 1:123:1。然后将投票信息广播出去。
　　2. 启动第二台机器,它还是投自己的票(n台机器的集群,前面几台机器都是自己投自己)。此时它的票数,epoch,myid为 1:124:2。广播给其他节点自己的投票消息。
　　2.1 此时集群已经启动过半,可以提供服务了。首先会比较票数,票数多的为leader;票数一样就比较epoch,值大者(大表示数据越新)胜出;epoch相等就比较myid,myid大的胜出。
　　2.2 此时第二台机器就是leader,第一台机器就是follower。
　　3. 启动第三台机器,由于集群已经产生出leader了,所以节点三也是follower。
　　3.1 leader选举出来之后就会产生一个新的zxid,然后所有follower都去同步leader的zxid.其中高32的epoch表示一个新纪元(改朝换代会有新的国号嘛),低32位的xid事务id用来leader提议写操作(可以理解成一个国家的法律)。你不能拿明朝的尚方宝剑来斩清朝的官嘛！
　　4. 若leader无法保持连接的时候就会开始新一轮的投票, 产生新的leader和zxid,然后进行同步 .....
　　5.1如果之前的leader重启,那么他会成为一个follower,去同步新的leader信息
　　5.2如果刚才的leader只是假死，现在它复活之后还会以为自己是leader,那么它向其它follower发生请求会被拒绝。
　　注意: 因为ZooKeeper维护了一个叫epoch的变量, 每当新leader产生时, epoch都会递增, followers如果确认了新的leader存在, 同时也会知道其epoch的值。
　　它们会拒绝epoch小于现任leader的epoch的所有旧leader的任何请求.仍然会存在有部分followers不知道新leader的存在, 但肯定不是大多数, 否则新leader将无法产生.