随着计算机系统的规模越来越大，业务量的迅速提升和互联网的爆炸式增长，集中式系统采用大型主机单机部署带来了一系列问题：系统大而复杂、难于维护、发生单点故障引起雪崩、扩展性差等。这些都使业务面临巨大的压力和严重的风险，为了解决集中式系统架构面临的痛点，分布式系统架构逐步走上舞台。分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统，可以很好的解决系统扩容、可用性以及降低成本。
“天下没有免费的午餐”，分布式系统架构带来了优点的同时，也提出了一系列的挑战：
（1）由于多节点甚至多地部署，节点之间的数据一致性如何保证？
（2）在并发场景下如何保证任务只被执行一次？
（3）一个节点挂掉不能提供服务时如何被集群知晓并由其他节点接替任务？
（4）存在资源共享时，资源的安全性和互斥性如何保证？
以上列举了分布式系统中面临的一些挑战，需要一个协调机制来解决分布式集群中的问题，使得开发者更专注于应用本身的逻辑而不是关注分布式系统处理。
为解决分布式系统中面临的这些问题，开发者们通过工程实践创造了很多非常优秀的分布式系统协调组件，这些组件可以在分布式环境下，保证分布式系统的数据一致性和容错性等。其中为我们熟知的有：ZooKeeper、ETCD、Consul 等。ZooKeeper 作为 Apache 的顶级开源项目，基于 Google Chubby 开源实现，在 Hadoop，Hbase，Kafka 等技术中充当核心组件的角色。虽然历史悠久，但就像陈酿一样，其设计思想和实现不论何时还是值得仔细学习和品味。
从理论概念角度解释：ZooKeeper 是一个分布式的，开源的分布式应用程序协调服务，它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
从数据读写角度解释：ZooKeeper 是一个分布式的开源协调服务，用于分布式系统。ZooKeeper 允许你读取、写入数据和发现数据更新。数据按层次结构组织在文件系统中，并复制到 ensemble（一个 ZooKeeper 服务器的集合）中所有的 ZooKeeper 服务器。对数据的所有操作都是原子的和顺序一致的。ZooKeeper 通过 Zab 一致性协议在 ensemble 的所有服务器之间复制一个状态机来确保这个特性。
“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，学习一个新的组件，我们先通过安装使用，对配置、API 等有一个直观的认识，也为后面动手实现一些功能部署好开发环境基础。
（1）ZooKeeper 使用 JAVA 语言开发，使用前需要先安装 JDK(读者自行安装)，安装 JDK 后可在终端命令行中使用 java -version 命令查看版本（注意：本文均在 Linux 环境下指导演示）。
在下载页面分为最新的 Release 版本和最近的稳定 Release 版本，这里生产环境使用推荐稳定版本，点击下载并上传 apache-zookeeper-3.7.0-bin.tar.gz 到 Linux 服务器上。
/Users/newboy/ZooKeeper/zk1
/Users/newboy/ZooKeeper/zk2
/Users/newboy/ZooKeeper/zk3 tar -xzvf apache-zookeeper-3.7.0-bin.tar.gz
mkdir data logs
此时 zk1 文件夹目录结构如下所示：
echo "1" >> /Users/newboy/ZooKeeper/zk1/data/myid // 实例zk1的myid赋值为1
echo "2" >> /Users/newboy/ZooKeeper/zk2/data/myid // 实例zk2的myid赋值为2
echo "3" >> /Users/newboy/ZooKeeper/zk3/data/myid // 实例zk3的myid赋值为3 tickTime=2000 # 单位时间，其他时间都是以这个倍数来表示
initLimit=10 # 节点初始化时间，10倍单位时间(即十倍tickTime)
syncLimit=5 # 心跳最大延迟周期
dataDir=/Users/newboy/ZooKeeper/zk1/data # 该实例对应的数据目录（上文步骤3创建）
dataLogDir=/Users/newboy/ZooKeeper/zk1/logs # 该实例对应的日志目录（上文步骤3创建）
clientPort=2181 # 端口（每个实例不同）
// 集群配置
server.1=127.0.0.1:8881:7771 # server.id=host:port:port
server.2=127.0.0.1:8882:7772 # server.id=host:port:port
server.3=127.0.0.1:8883:7773 # server.id=host:port:port集群配置中模版为 server.id=host:port:port，id 是上面 myid 文件中配置的 id；ip 是节点的 ip，第一个 port 是节点之间通信的端口，第二个 port 用于选举 leader 节点（在真正的集群模式下，不同服务器可以共用同一个 port，这里单机上演示为了避免端口冲突，选择不同的端口）。
cp -R zk1 zk2
cp -R zk1 zk3zk2 对应的 zoo.cfg：
tickTime=2000 # 单位时间，其他时间都是以这个倍数来表示
initLimit=10 # 节点初始化时间，10倍单位时间(即十倍tickTime)
syncLimit=5 # 心跳最大延迟周期
dataDir=/Users/newboy/ZooKeeper/zk2/data # 该实例对应的数据目录（上文步骤3创建）
dataLogDir=/Users/newboy/ZooKeeper/zk2/logs # 该实例对应的日志目录（上文步骤3创建）
clientPort=2182 # 端口（每个实例不同）
// 集群配置
server.1=127.0.0.1:8881:7771 # server.id=host:port:port
server.2=127.0.0.1:8882:7772 # server.id=host:port:port
server.3=127.0.0.1:8883:7773 # server.id=host:port:portzk3 对应的 zoo.cfg：
tickTime=2000 # 单位时间，其他时间都是以这个倍数来表示
initLimit=10 # 节点初始化时间，10倍单位时间(即十倍tickTime)
syncLimit=5 # 心跳最大延迟周期
dataDir=/Users/newboy/ZooKeeper/zk3/data # 该实例对应的数据目录（上文步骤3创建）
dataLogDir=/Users/newboy/ZooKeeper/zk3/logs # 该实例对应的日志目录（上文步骤3创建）
clientPort=2183 # 端口（每个实例不同）
// 集群配置
server.1=127.0.0.1:8881:7771 # server.id=host:port:port
server.2=127.0.0.1:8882:7772 # server.id=host:port:port
server.3=127.0.0.1:8883:7773 # server.id=host:port:port至此 zk 伪集群模式的安装配置已经完成，整体目录结构纵览如下：
.
├── zk1
│ ├── data
│ │ └── myid
│ ├── logs
│ └── apache-zookeeper-3.7.0-bin
├── zk2
│ ├── data
│ │ └── myid
│ ├── logs
│ └── apache-zookeeper-3.7.0-bin
└── zk3
│ ├── data
│ │ └── myid
├── logs
└── apache-zookeeper-3.7.0-bin（4）ZooKeeper 实例启动及使用客户端交互：
1 . 启动刚刚创建的三个 zk 实例 (1) 启动 zk1 实例，命令行运行下面命令：
// 启动命令
/Users/newboy/ZooKeeper/zk1/apache-zookeeper-3.7.0-bin/bin/zkServer.sh start
// 启动结果
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /Users/newboy/ZooKeeper/zk1/apache-zookeeper-3.7.0-bin/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED(2) 同样启动 zk2 和 zk3 实例，命令行运行下面命令：
// 启动zk2命令
/Users/newboy/ZooKeeper/zk2/apache-zookeeper-3.7.0-bin/bin/zkServer.sh start
// 启动zk3命令
/Users/newboy/ZooKeeper/zk3/apache-zookeeper-3.7.0-bin/bin/zkServer.sh start2 . 连接实例 所有实例全部启动过后，选择任一实例进行连接，这里选择实例 zk2，命令行输入如下命令：
/Users/newboy/ZooKeeper/zk2/apache-zookeeper-3.7.0-bin/bin/zkCli.sh -server 127.0.0.1:2182
3 . 创建节点 连接之后，可以在当前实例上创建节点，类似于创建一个 kv 值或者文件夹（ZK 的命令和可选参数读者可以自行查看用户手册）
// 创建节点 create表示创建命令，/zk-demo为节点名称 123为节点值
[zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 1] create /zk-demo 123
Created /zk-demo
// 获取节点值 get表示获取 /zk-demo为需要获取的节点名称
[zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 2] get /zk-demo
1234 . 在其他实例上获取 zk2 实例创建的节点 由于 zk 会将节点写入的值同步到集群中每个节点，从而保证数据的一致性，那么其他节点理论上也可以访问到刚刚 zk2 创建的值。下面连接 zk1 来验证下:
// 连接zk1
/Users/newboy/ZooKeeper/zk1/apache-zookeeper-3.7.0-bin/bin/zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181
// 获取zk2上创建的节点/zk-demo
[zk: 127.0.0.1:2183(CONNECTED) 0] get /zk-demo
123可以看到，我们成功的在实例 zk1 上获取到了实例 zk2 创建的节点，说明数据写入 zk2 后，在各个节点间同步并实现了一致，zk 的下载、安装和基本命令操作也就讲完了。
前文中，我们了解了 ZooKeeper 出现的背景，它是分布式系统中非常重要的中间件，分布式应用程序可以基于 ZooKeeper 实现：
可以看到 ZooKeeper 可以实现非常多的功能，之所以能够实现各种不同的能力，源于 ZooKeeper 底层的数据结构和数据模型。
ZooKeeper 的数据节点可以视为树状结构，树中的各节点被称为 Znode（即 ZooKeeper node），一个 Znode 可以有多个子节点，ZooKeeper 中的所有存储的数据是由 znode 组成，并以 key/value 形式存储数据。整体结构类似于 linux 文件系统的模式以树形结构存储，其中根路径以 / 开头：
命令行下使用 ZooKeeper 客户端工具创建节点的过程如下：首先连接一个 zk 实例：
// 连接zk1
/Users/newboy/ZooKeeper/zk1/apache-zookeeper-3.7.0-bin/bin/zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181创建节点：
[zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 5] create /Dog
Created /Dog
[zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 6] create /Cat
Created /Cat
[zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 7] create /Cat/TomCat
Created /Cat/TomCat使用 ls 命令查看各个目录下的节点数据：
[zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 8] ls /
[Cat, Dog, zk-demo, zookeeper]
[zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 10] ls /Cat
[TomCat]Znode 节点类似于 Unix 文件系统，但也有自己的特性：
（1）Znode 兼具文件和目录特点 既像文件一样维护着数据、信息、时间戳等数据，又像目录一样可以作为路径标识的一部分，并可以具有子 Znode。用户对 Znode 具有增、删、改、查等操作；
（2）Znode 具有原子性操作 读操作将获取与节点相关的所有数据，写操作也将替换掉节点的所有数据；
（3） Znode 存储数据大小有限制 每个 Znode 的数据大小至多 1M，但是常规使用中应该远小于此值；
（4）Znode 通过路径引用 如同 Unix 中的文件路径。路径必须是绝对的，因此他们必须由斜杠字符来开头。除此以外，他们必须是唯一的，也就是说每一个路径只有一个表示，因此这些路径不能改变。
Znode 有两种，分别为临时节点和永久节点，节点的类型在创建时即被确定，并且不能改变。
临时节点：该节点的生命周期依赖于创建它们的会话。一旦会话结束，临时节点将被自动删除，当然可以也可以手动删除。临时节点不允许拥有子节点。
永久节点：该节点的生命周期不依赖于会话，并且只有在客户端显式执行删除操作的时候，才能被删除。
Znode 还有一个序列化的特性，如果创建的时候指定的话，该 Znode 的名字后面会自动追加一个递增的序列号。序列号对于此节点的父节点来说是唯一的，这样便会记录每个子节点创建的先后顺序。因此组合之后，Znode 有四种节点类型：
为了对节点类型有更清楚的认识，在命令行下来模拟创建一个临时节点：（1）首先连接 zk1 实例：
// 连接zk1
/Users/newboy/ZooKeeper/zk1/apache-zookeeper-3.7.0-bin/bin/zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181（2）创建一个临时节点：
// -e 表示该节点为临时节点
[zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 12] create -e /Dog/Puppy 123
Created /Dog/Puppy（3）连接 zk2 实例，查看该临时节点是否同步：
// 连接zk2
/Users/newboy/ZooKeeper/zk2/apache-zookeeper-3.7.0-bin/bin/zkCli.sh -server 127.0.0.1:2182
// 查询/Dog/Puppy节点值
[zk: 127.0.0.1:2182(CONNECTED) 2] get /Dog/Puppy
123（4）断开 zk1 实例的会话
[zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 16] quit
WATCHER::
WatchedEvent state:Closed type:None path:null
2022-03-15 15:39:55,807 [myid:] - INFO [main:ZooKeeper@1232] - Session: 0x1000c3279ae0000 closed
2022-03-15 15:39:55,807 [myid:] - INFO [main-EventThread:ClientCnxn$EventThread@570] - EventThread shut down for session: 0x1000c3279ae0000
2022-03-15 15:39:55,810 [myid:] - ERROR [main:ServiceUtils@42] - Exiting JVM with code 0（5）在 zk2 上查看该节点
[zk: 127.0.0.1:2182(CONNECTED) 3] get /Dog/Puppy
org.apache.zookeeper.KeeperException$NoNodeException: KeeperErrorCode = NoNode for /Dog/Puppy可以看到/Dog/Puppy 临时节点随着 zk1 实例会话的退出消失了，这就是临时节点的特性，zk1 创建的临时节点会随着 zk1 实例连接的退出而消失，永久节点则只能通过 delete /Dog(节点名)删除才会消失。
ZooKeeper 可以用来做数据的发布和订阅，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，能够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，使它们能够做出相应的处理。在 ZooKeeper 中，引入了Watcher 机制来实现这种分布式的通知功能。
ZooKeeper 允许 ZK 客户端向服务端注册一个 Watcher 监听，当服务端的一些指定事件触发了这个 Watcher，那么就会向指定客户端发送一个事件通知。例如 ZK 客户端监听临时节点/Cat,当该临时节点消失时，则会由服务端触发调用客户端 WatchManager，客户端从 WatchManager 中取出对应的 Watcher 对象来进行处理逻辑。
1、临时顺序节点：在介绍 Znode 节点时，我们提到过 Znode 节点有“临时节点”这个类型，它会随着客户端连接的断开而消失，同时节点类型可以选择顺序性，组合起来就是“临时顺序节点”，如下图所示：
2、分布式锁实现的具体流程 （1）如下图，客户端 A、B 同时在"/Lock"节点下创建临时顺序子节点，可以理解为同时抢占分布式锁，A 先于 B 创建成功，此时分配的节点为“/Lock/seq-0000001”，由于 A 创建成功，并且临时顺序节点的顺序值序号最小，代表它是最先获取到该锁，此时加锁成功。
这里使用临时顺序节点和 Watcher 机制实现了一个公平分布式锁，还有很多其他用法，如只使用临时节点实现非公平分布式锁，篇幅所限，读者可以自行探索。
1、早期的 ZooKeeper 集群服务运行过程中，只有Leader服务器和Follow服务器 2、随着集群规模扩大，follower变多，ZK在创建节点和选主等事务性请求时，需要一半以上节点AC，所以导致性能下降写入操作越来越耗时，follower之间通信越来越耗时 3、为了解决这个问题，就引入了观察者，可以处理读，但是不参与投票。既保证了集群的扩展性，又避免过多服务器参与投票导致的集群处理请求能力下降`
ZooKeeper 为了保证集群中各个节点读写数据的一致性和可用性，设计并实现了 ZAB 协议，ZAB 全称是 ZooKeeper Atomic Broadcast，也就是 ZooKeeper 原子广播协议。这种协议支持崩溃恢复，并基于主从模式，同一时刻只有一个 Leader，所有的写操作都由 Leader 节点主导完成，而读操作可通过任意节点完成，因此 ZooKeeper 读性能远好于写性能，更适合读多写少的场景。
一旦 Leader 节点宕机，ZAB 协议的崩溃恢复机制能自动从 Follower 节点中重新选出一个合适的替代者，即新的 Leader，该过程即为领导选举。领导选举过程，是 ZAB 协议中最为重要和复杂的过程。
注意Leader并不需要得到Observer的ACK，即Observer无投票权
Leader不需要得到所有Follower的ACK，只要收到过半的ACK即可，同时Leader本身对自己有一个ACK。上图中有4个Follower，只需其中两个返回ACK即可，因为(2+1) / (4+1) > 1/2
Observer虽然无投票权，但仍须同步Leader的数据从而在处理读请求时可以返回尽可能新的数据`
ZooKeeper官方文档数据，Client数量1000时，读写性能比10:1
ZooKeeper 中默认的并建议使用的 Leader 选举算法是：基于 TCP 的 FastLeaderElection，其他选举算法被废弃。集群模式下 zoo.cfg 配置文件中有参数可配选举算法：
（1）选举算法参数myid：每个 ZooKeeper 服务器，都需要在数据文件夹下创建一个名为 myid 的文件，该文件包含整个 ZooKeeper 集群唯一的 ID（整数）。例如，我们第二章中部署的 zk1/zk2/zk3 三个实例，其 myid 分别为 1、2 和 3，在配置文件中其 ID 与 hostname 必须一一对应，如下所示。在该配置文件中，server.后面的 id 即为 myid。该参数在选举时如果无法通过其他判断条件选择 Leader，那么将该 ID 的大小来确定优先级。
// 集群配置
server.1=127.0.0.1:8881:7771 # server.id=host:port:port
server.2=127.0.0.1:8882:7772 # server.id=host:port:port
server.3=127.0.0.1:8883:7773 # server.id=host:port:portzxid：用于标识一次更新操作的 ID。为了保证顺序性，该 zxid 必须单调递增，因此 ZooKeeper 使用一个 64 位的数来表示，高 32 位是 Leader 的 epoch，从 1 开始，每次选出新的 Leader，epoch 加一。低 32 位为该 epoch 内的序号，每次有写操作低 32 位加一，每次 epoch 变化，都将低 32 位的序号重置。这样保证了 zxid 的全局递增性。之前看到过有博主使用中国古代的年号来解释这个字段，非常形象：万历十五年，万历是 epoch，十五年是序号选票数据结构，每个服务器在进行选举时，发送的选票包含如下关键信息：
struct Vote {
logicClock // 逻辑时钟，表示该服务器发起的第多少轮投票
state // 当前服务器的状态 （LOOKING-不确定Leader状态 FOLLOWING-跟随者状态 LEADING-领导者状态 OBSERVING-观察者状态）
self_myid // 当前服务器的myid
self_zxid // 当前服务器上所保存的数据的最大zxid
vote_myid // 被推举的服务器的myid
vote_zxid // 被推举的服务器上所保存的数据的最大zxid
}节点服务器状态，每个服务器所处的状态时下面状态中的一种：
（1）外部投票的 logicClock 大于自己的 logicClock，则将自己的 logicClock 及自己的选票的 logicClock 变更为收到的 logicClock；
（2）若 logicClock 一致，则对比二者的 vote_zxid，若外部投票的 vote_zxid 比较大，则将自己的票中的 vote_zxid 与 vote_myid 更新为收到的票中的 vote_zxid 与 vote_myid 并广播出去，另外将收到的票及自己更新后的票放入自己的票箱。如果票箱内已存在(self_myid, self_zxid)相同的选票，则直接覆盖；
（3）若二者 vote_zxid 一致，则比较二者的 vote_myid，若外部投票的 vote_myid 比较大，则将自己的票中的 vote_myid 更新为收到的票中的 vote_myid 并广播出去，另外将收到的票及自己更新后的票放入自己的票箱。 7. 统计选票：如果已经确定有过半服务器认可了自己的投票（可能是更新后的投票），则终止投票。否则继续接收其它服务器的投票。 8. 更新服务器状态：投票终止后，服务器开始更新自身状态。若过半的票投给了自己，则将自己的服务器状态更新为 LEADING，否则将自己的状态更新为 FOLLOWING。
同时还需要注意的一点是，即使选票超过半数了，选出 Leader 服务实例了，也不是立刻结束，而是等待 200ms，确保没有丢失其他服务的更优的选票。
1、各自推选自己：ZooKeeper 集群刚启动时，所有服务器的 logicClock 都为 1，zxid 都为 0。各服务器初始化后，先把第一票投给自己并将它存入自己的票箱，同时广播给其他服务器。此时各自的票箱中只有自己投给自己的一票，如下图所示：
（1）Server1 收到 Server2 和 Server3 的广播选票后，由于 logicClock 和 zxid 都相等，此时就比较 myid；
（2）Server1 收到的两张选票中 Server3 的 myid 最大，此时 Server1 判断应该遵从 Server3 的投票决定，将自己的票改投给 Server3。接下来 Server1 先清空自己的票箱(票箱中有第一步中投给自己的选票)，然后将自己的新投票(1->3)和接收到的 Server3 的(3->3)投票一起存入自己的票箱，再把自己的新投票决定(1->3)广播出去,此时 Server1 的票箱中有两票：(1->3),(3->3)；
（3）同理，Server2 收到 Server3 的选票后也将自己的选票更新为（2->3）并存入票箱然后广播。此时 Server2 票箱内的选票为(2->3)，(3->3)；
（4）Server3 根据上述规则，无须更新选票，自身的票箱内选票仍为（3->3）；
（5）Server1 与 Server2 重新投给 Server3 的选票广播出去后，由于三个服务器最新选票都相同，最后三者的票箱内都包含三张投给服务器 3 的选票。
本节讨论 Follower 节点发生故障重启或网络产生分区恢复后如何进行选举。1、Follower 重启投票给自己：Follower 重启，或者发生网络分区后找不到 Leader，会进入 LOOKING 状态并发起新的一轮投票。
1、Follower 发起新投票：Leader（Server3）宕机后，Follower（Server1 和 2）发现 Leader 不工作了，因此进入 LOOKING 状态并发起新的一轮投票，并且都将票投给自己，同时将投票结果广播给对方。
ZK 的数据写入都是通过 Leader，一条数据写入过程中，ZK 服务集群中只有超过一半的服务器返回给 Leader ACK 后，Leader 服务器才会 Commit 这条消息，同步到每一个节点。已经被过 Leader commit，也就是被过半节点同步过的消息，在 Leader 宕机之后，重新选举出 Leader 这个消息也不会丢失。但是未被 commit 也就是未被过半节点复制到的消息则会丢失。
本文由哈喽比特于2年以前收录，如有侵权请联系我们。
文章来源：https://mp.weixin.qq.com/s/tiAQQXbh7Tj45_1IQmQqZg
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