一场面试已经进行了许久，几番“交战”下来，程序员Y已经是满头大汗…
面试官：这样吧，你再来说说Zookeeper的工作原理
程序员Y（终于按捺不住自己心头的怒火）：有事没事问底层，有事没事问原理，我TMD写代码又不是做学术，会用就行了，知道底层原理有屁用啊？
面试官：小伙子啊！你如果连某个技术的底层原理都搞不懂的话，那你又怎么能把它运用自如呢？你又怎么会知道在不同的场景下应该使用什么样的框架呢？
程序员Y：那我不管，我觉得我能在我所在的岗位做好我自己要做的事情就行了，熟知原理这些还浪费时间，工作中有用不到…
面试官：好了，既然你这样想，你先回家等通知吧…（朝着门口）下一位…
程序员Y：凭什么啊？我就面试一个7K的岗位，基础的我都答上来了，来，你来跟我讲讲Zookeeper的工作原理，要是能说出来，我转身就走…
面试官：行，小伙子啊，听我娓娓道来…
首先，通俗来讲，Zookeeper 的核心是原子广播，这个机制保证了各个 server 之间的同步。实现这个机制的协议叫做 Zab 协议。Zab 协议有两种模式，它们分别是恢复模式和广播模式。
当服务启动或者在领导者崩溃后，Zab 就进入了恢复模式，当领导者被选举出来，且大多数 server 的完成了和 leader 的状态同步以后，恢复模式就结束了。
状态同步保证了 leader 和 server 具有相同的系统状态。
一旦 leader 已经和多数的 follower 进行了状态同步后，他就可以开始广播消息了，即进入广播状态。这时候当一个 server 加入 zookeeper 服务中，它会在恢复模式下启动，发现 leader，并和 leader 进行状态同步。待到同步结束，它也参与消息广播。Zookeeper服务一直维持在 Broadcast 状态，直到 leader 崩溃了或者 leader 失去了大部分的followers 支持。
广播模式需要保证 proposal 被按顺序处理，因此 zk 采用了递增的事务 id 号(zxid)来保证。所有的提议(proposal)都在被提出的时候加上了 zxid。
实现中 zxid 是一个 64 为的数字，它高 32 位是 epoch 用来标识 leader 关系是否改变，每次一个 leader 被选出来，它都会有一个新的 epoch。低 32 位是个递增计数。
当 leader 崩溃或者 leader 失去大多数的 follower，这时候 zk 进入恢复模式，恢复模式需要重新选举出一个新的 leader，让所有的 server 都恢复到一个正确的状态。
如果往多了来讲，它内部原理具体分为以下十项：
- 请求、事务和标识符
- 群首选举
- Zab：状态更新的广播协议
- 观察者
- 服务器的构成
- 本地存储
- 服务器与会话
- 服务器与监视点
- 客户端
- 序列化
面试官：怎么样小伙子？知道了吗？
程序员Y：虽然听了半天我也没有听懂你说的什么，但是感觉很有道理的样子，告辞！
程序员Y头也没回的走出了面试房间…
面试官赶忙擦了一把汗：还好是我知道的zk，要是前面几个什么kafka、RabbitMQ，就出丑大了
面试官（拿出手机，拨出一个电话）：喂，是人事吗？你们怎么回事？我这里招的是中高级程序员，给出的薪资是24K，你们是不是把隔壁部门的初级岗位应聘者丢我这里来了？
…
看完上面的小故事，小on就来给大家分享Zookeeper的相关知识了。
注意：以下内容摘自一份283页的pdf，《Java核心技术点》↓
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Zookeeper 概念
Zookeeper 是一个分布式协调服务，可用于服务发现，分布式锁，分布式领导选举，配置管理等。Zookeeper 提供了一个类似于 Linux 文件系统的树形结构（可认为是轻量级的内存文件系统，但只适合存少量信息，完全不适合存储大量文件或者大文件），同时提供了对于每个节点的监控与通知机制。
Zookeeper 角色
Zookeeper 集群是一个基于主从复制的高可用集群，每个服务器承担如下三种角色中的一种
Leader
- 一个 Zookeeper 集群同一时间只会有一个实际工作的 Leader，它会发起并维护与各 Follwer及Observer间的心跳。
- 所有的写操作必须要通过 Leader 完成再由 Leader 将写操作广播给其它服务器。只要有超过半数节点（不包括 observeer 节点）写入成功，该写请求就会被提交（类 2PC 协议）。
Follower
- 一个 Zookeeper 集群可能同时存在多个 Follower，它会响应 Leader 的心跳；
- Follower 可直接处理并返回客户端的读请求，同时会将写请求转发给 Leader 处理；
- 并且负责在 Leader 处理写请求时对请求进行投票。
Observer
- 角色与 Follower 类似，但是无投票权。Zookeeper 需保证高可用和强一致性，为了支持更多的客户端，需要增加更多 Server；Server 增多，投票阶段延迟增大，影响性能；引入 Observer，Observer 不参与投票； Observers 接受客户端的连接，并将写请求转发给 leader 节点； 加入更多 Observer 节点，提高伸缩性，同时不影响吞吐率。
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