一文带你透析zookeeper原理

一：Zookeeper集群组成

1.1 Leader领导者

zookeeper是基于读写分离设计的，leader既可以进行读操作，也可以进行写操作，而其它的follower和Observer只能处理client的读操作。

一个Zookeeper集群中有且只能有一个leader，而且必须有leader。zookeeper数据一致性采用的是最终一致性，所以一旦leader发生了单点故障，为了避免client从zk集群中取出错误的数据，整个服务器会进行不可用状态。所以如何在原先的leader挂掉之后快速选举一个新的leader是zk集群可靠性的关键，这点之后会讲。

1.2 Follower跟随者

Follower是作为leader的从属出现的，由于zk的最终一致性，follower最终会具备全量数据即zk特性中的统一视图，完全可以来降低leader的读压力，解决client的读操作。当leader挂掉之后，集群会进行选主工作，会从follower中选举出一个新的leader，从中可以看成follower还具备发起选举leader，以及投票权。

1.3 Observer观察者

observer的功能比follower更加单一，它不具备像follower选举新的leader的权利，它仅仅只有接收client读操作的权力。

如何配置Observer:
大家可以去zookeeper中文网上看教程:zookeeper中文网

二：zookeeper的数据结构–目录树

zookeeper和redis一样也可以储存数据，redis是以kv结构和五大基础数据类型来储存数据的，那zookeeper是如何来储存数据的呢？
图片摘自zookeeper中文网
zk储存数据类似于kv结构，key是路径path，value是data
zk是以节点为单位来储存数据的，但是zk是作为分布式协调服务出现的，虽然zk能够储存数据且数据可靠，但是一定不要将zk当作数据库用，zk在以读为主的系统中效率最高，如果频繁的写数据，或者写占用内存大的数据会降低zk的性能，zk更多的是储存ip，config配置中心，以及一些简单的数据，也可以做分布式锁，但一定不要把它当数据库用。
zk中node最多储存1M的数据。

2.1 Node节点的分类

持久节点:永久储存的节点

临时节点:zk和redis等中间件不一样，zk是没有连接池这种概念的，客户端通过session与zk server进行连接，我们可以选择将节点保存在session中，但保存在session中的节点会随着client断开或者session有效期过期而丢失。

2.2 并发写同名path覆盖问题-序列节点

我们可以通过create path date 向指定目录下创建一个节点，但如果是并发环境下，多个客户端向zookeeper同一个目录下设置相同名称的节点就会产生覆盖问题，后面执行的会把前面执行的覆盖掉。如果我们不想覆盖的话，只需要为每一个名称后面拼接一个唯一标识的后缀即可。
在zookeeper中可以通过 create -s path data 来创建一个名称序列化节点

注意：实际存入的是序列化后的节点，所以get的时候要用序列化后的文件目录路径。

注意这个拼接的后缀id是递增且不会回退的，也就是说我们可以利用这种机制来设置按照时间先后对这个同名的key进行排序，这个会在zk实现分布式锁的时候用到，后面会讲。

2.3 server宕机导致session切换问题

如果客户端连接zookeeper集群其中任意一台server，并向session中写入临时节点数据，这时，如果这台server发生宕机，那么在zookeeper集群任然可用的前提下，会自动切换到另一台server，并且储存在server中的数据并不会发生数据丢失，会与新的server建立一个同sessionid的session并保留之前的数据。

一开始连接 155机

手动关闭155server后切换到154服务器

发现其session id没有发生变化，在故障转移时，session也会跟着转移并保留内部数据。

2.4 总结

目录树的结构可以帮我们完成很多功能

1. 小于等于1M的数据统一配置管理
2. 按不同的path目录来完成节点的分类管理
3. sequential序列化可以完成统一命名管理
4. 可以利用临时节点来完成分布式锁

三： zookeeper的选主机制

前置知识:在学习zk选主之前我们先来了解一下zk自增永不回退的事务id--Zxid

3.1 zk的事务id–Zxid

Zxid是一个64位的数字，其高32位代表者当前leader的版本(每更换一个leader其版本+1),其低32位代表当前当前zk写操作的版本，每一次写操作都为导致其低32位+1。
具体细节可参考这篇博客:Zookeeper的zxid

前置知识：zk的重要端口

3.2 zk集群的2888和3888端口

我们先看一看zk的配置文件 zoo.cfg

我们可以观察到在每一个zk server都配置了2888和3888两个端口，那么这两个端口具体有什么含义呢？
在zookeeper集群中所有节点都会开启3888端口，3888端口用来leader发生故障时，投票选举出新的leader。
所有节点都会与其它节点的3888端口建立TCP连接

但只有leader才会开启2888端口，其它节点都会与leader2888端口建立TCP连接， 其主要功能是接收其它follwoer和observer节点发送过来的写事务并执行。

通过上述条件我们可以知道任何两台follower之间均可通过3888端口进行通信。这是在leader挂了之后能够快速选主的基础条件。

3.3 zk集群选主的规则

每一个zk server都会有自己的Zxid与myid，而具体要选哪个follower称为leader呢？毫无疑问，选最有经验最老道的(即保存数据最全，Zxid最大)，如果Zxid相同都拥有原先leader的全量数据，那就选myid最大的。

1. 先按Zxid比较
2. Zxid相同则按myid比较
3. 只有一个follower获得过半的支持票，它才能称为新的leader

zk集群选主规则简单吧？但实际上确有一系列的问题。接下来我们通过一个例子，带大家深入了解zk的选主规则。

3.4 zk集群选主案例

本案例是四台server组建的zk集群，其中leader挂了之后，另三台follower集群选主的过程。

首先我们要考虑一件事情，我们要进行集群选主，那么必定要到集群属于无主状态才能选主，那么follower怎么知道它的leader有没有挂？对了，可以通过定时心跳去看看主有没有挂，或者follower主动去向zk同步数据/发送写事务时发现连接不上leader，从而得知leader挂了。而这种机制是具有延时性的比如某个follower刚和leader心跳完leader就挂了，那么它可能会到下一次心跳时才会发觉leader挂了，这种延时性是难以接收的。

那么如何去解决leader挂了之后可能只有部分follower意识到的情况下，要让所有网络通信正常的follower全部参加集群选主的过程中。

最差的情况:举例即便在最差的情况下zk选举机制也能让所有通信正常的server参加选举。如上图假设只有node3节点发现leader挂了，那么node3说我要当leader便把自己相当leader的消息与Zxid，myid两个参数一并广播给其它所有的follower节点，node3自己肯定会投自己一票，其它节点根据Zxid和myid两个参数进行比较，如果发现其中节点node1比你牛逼，那么node3你当啥leader，你应该给我投票于是将该消息传回node3，node3修改选票投给node1,node1发现自己干过node3于是也想当ledaer也像node3当初一样广播给其它所有节点；如果node1发现自己干不过node3老老实实给node3投票。

通过上面的选举机制，只要有任何一个follower发现leader挂了，广播自己当leader的消息，一定会触发准ledaer(所有的follower中按Zxid和myid比较最大的节点为准leader)给自己投票并广播出去，由于投票中存在的纠正机制(即原本以为自己牛逼给自己投票广播自己，结果比你更牛逼的节点收到了你要当leader的消息，不服让你去纠正),最终一定会让其它所有节点投给准leader，准leader最终会收到所有的票数。

但实际上任何一个节点只要获得的票数过半，他就会直接成为leader且不需要通知，很迅速。也就是说准leader获得的票数过半就直接宣称自己是真正的新任leader。

3.5 zk集群不可用状态

zk集群进入不可用状态通常有以下两个原因：

1. zk集群中server的数量不足总量的一半
2. zk集群的leader挂了
   如果server的数目不足集群总量server的一半，那么连leader都无法选举出来，集群自然进入不可用状态。

四：zk中的数据一致性协议ZAB

4.1 示例

图示：任何一个follower在接收到client的写事务时，会将该写事务交由leader处理，图示leader处理写事务时和follower之间的数据同步。

想要实现分布式数据一致性就需要先保证zk集群处理write操作时的原子性。

原子性：要么失败要么成功，没有中间状态。如图leader在收到write操作后，广播给其它所有的follower最终必须要有过半的follower保存数据成功，否则事务将被撤销。

ZAB协议为了实现事务操作的有序性，即将一个事务中的指令按顺序放入队列中，最终这个事务将被有序的执行，能保证其有序性。

ZAB协议中的leader广播其它所有follower节点是不需要所有follower收到并给予反馈的，只要过半即可。正因为如此就可能会导致部分follower的Zxid版本偏低，在集群选主时会出现Zxid不同的现象，但实际生产环境中，很少会出现这种Zxid延后的情况，因为ZAB广播后，follower接收不到leader的消息，多半是因为网络通信问题。而如果运维人员连三五台机子的集群都会时常出现连接不上，就可以开了整个运维团队(太菜了)。而由于ZAB实现的是最终一致性，leader会把所有要让follow干的事放进队列中去，最终follower网络通信正常后会从队列中消费到leader让它干的事，最终完成数据一致性。

4.2 为啥leader挂了进入无主状态后要停止服务

讲到这里，不得不思考一个问题，在前面说了zk集群有不可用和可用两种状态，一旦leader挂了进入无主状态就之间停止对外的服务。那为什么集群的其它的follower和observer不能继续提供服务？
首先zookeeper是具有高可用且具有很高可靠性的提供分布式协调服务的框架。一旦leader挂了，就不能保证从follower和observer中取出的数据是正确的。因为zk是最终一致性，可能有部分follower和observer版本延后，其中储存的数据是旧的甚至是错误数据，而此时又不能向leader中要正确的数据，就会导致zookeeper集群连数据一致性都无法保证，自然需要对外停止服务。

**clinet向zookeeper集群取数据时可以主动要求去leader中取真正正确的数据**
client向zk中取数据，zk server从机接收到取数据的请求，在自己的目录树中拿出数据返回给client，并提前声明我这里的数据不一定正确，如果你需要一定正确的数据，请等我一下我去leader同步数据，然后返回给你。也就是说client可以通过sync指令要求zk从机读数据时跟leader同步数据。那么一旦leader挂了，自然就无法确保数据一致性啦！

最后

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