转载自：https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/blob/master/docs/system-design/distributed-system/zookeeper/zookeeper-intro.md
简述
ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，它的设计目标是将那些复杂且容易出错的分布式一致性服务封装起来，构成一个高效可靠的原语集，并以一系列简单易用的接口提供给用户使用。
ZooKeeper 为我们提供了高可用、高性能、稳定的分布式数据一致性解决方案，通常被用于实现诸如数据发布/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。
另外，ZooKeeper 将数据保存在内存中，性能是非常棒的。 在“读”多于“写”的应用程序中尤其地高性能，因为“写”会导致所有的服务器间同步状态。（“读”多于“写”是协调服务的典型场景）。
应用场景
- 分布式锁
- 命名服务
- 数据发布/订阅
数据模型
ZooKeeper 数据模型采用层次化的多叉树形结构，每个节点上都可以存储数据，这些数据可以是数字、字符串或者是二级制序列。并且。每个节点还可以拥有 N 个子节点，最上层是根节点以“/”来代表。每个数据节点在 ZooKeeper 中被称为 znode，它是 ZooKeeper 中数据的最小单元。并且，每个 znode 都一个唯一的路径标识。
强调一句：ZooKeeper 主要是用来协调服务的，而不是用来存储业务数据的，所以不要放比较大的数据在 znode 上，ZooKeeper 给出的上限是每个结点的数据大小最大是 1M。
数据节点
类型
- 持久节点：一旦创建就一直存在，即使zk集群宕机，直到将其删除
- 临时节点：与客户端会话绑定，会话消失则节点消失，并且临时节点只能做叶子节点，不能创建子节点
- 持久顺序节点：与持久节点相同，但增加了顺序性
- 临时顺序节点：与临时节点相同，但增加了顺序性
数据结构
- stat：状态信息
- data：节点存放数据的具体内容
权限控制
对于znode操作的五种权限：
- CREATE
- READ
- WRITE
- DELETE
- ADMIN
对于身份认证的权限：
- world
- auth
- digest
- ip
Watcher（事件监听器）
Watcher事件监听器是zk的一个很重要的特性，zk允许用户在指定节点上注册一些Watcher，并且在一些特定事件触发的时候，zk服务器会将事件推送到感兴趣的客户端上去，该机制是zk分布式协调服务的重要特性
会话
Session可以看做是zk服务器与客户端之间的一个TCP长连接，通过这个连接，客户端能够通过心跳检测与服务器保持有效的会话，也能够向 ZooKeeper 服务器发送请求并接受响应，同时还能够通过该连接接收来自服务器的 Watcher 事件通知。
Session 有一个属性叫做：sessionTimeout ，sessionTimeout 代表会话的超时时间。当由于服务器压力太大、网络故障或是客户端主动断开连接等各种原因导致客户端连接断开时，只要在sessionTimeout规定的时间内能够重新连接上集群中任意一台服务器，那么之前创建的会话仍然有效。
另外，在为客户端创建会话之前，服务端首先会为每个客户端都分配一个 sessionID。由于 sessionID是 ZooKeeper 会话的一个重要标识，许多与会话相关的运行机制都是基于这个 sessionID 的，因此，无论是哪台服务器为客户端分配的 sessionID，都务必保证全局唯一。
集群
三种角色：
- Leader
- Follower
- Observer
ZooKeeper 集群中的所有机器通过一个 Leader 选举过程 来选定一台称为 “Leader” 的机器，Leader 既可以为客户端提供写服务又能提供读服务。除了 Leader 外，Follower 和 Observer 都只能提供读服务。Follower 和 Observer 唯一的区别在于 Observer 机器不参与 Leader 的选举过程，也不参与写操作的“过半写成功”策略，因此 Observer 机器可以在不影响写性能的情况下提升集群的读性能。
选举过程
- Leader election（选举阶段）：节点在一开始都处于选举阶段，只要有一个节点得到超半数节点的票数，它就可以当选准 leader。
- Discovery（发现阶段）：在这个阶段，followers 跟准 leader 进行通信，同步 followers 最近接收的事务提议。
- Synchronization（同步阶段）：同步阶段主要是利用 leader 前一阶段获得的最新提议历史，同步集群中所有的副本。同步完成之后 准 leader 才会成为真正的 leader。
- Broadcast（广播阶段）：到了这个阶段，ZooKeeper 集群才能正式对外提供事务服务，并且 leader 可以进行消息广播。同时如果有新的节点加入，还需要对新节点进行同步。
集群中的服务器状态：
- LOOKING：寻找 Leader。
- LEADING：Leader 状态，对应的节点为 Leader。
- FOLLOWING：Follower 状态，对应的节点为 Follower。
- OBSERVING：Observer 状态，对应节点为 Observer，该节点不参与 Leader 选举。
ZAB协议
Paxos 算法应该可以说是 ZooKeeper 的灵魂了。但是，ZooKeeper 并没有完全采用 Paxos算法 ，而是使用 ZAB 协议作为其保证数据一致性的核心算法。另外，在ZooKeeper的官方文档中也指出，ZAB协议并不像 Paxos 算法那样，是一种通用的分布式一致性算法，它是一种特别为Zookeeper设计的崩溃可恢复的原子消息广播算法。
ZAB协议介绍
ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast 原子广播） 协议是为分布式协调服务 ZooKeeper 专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议。 在 ZooKeeper 中，主要依赖 ZAB 协议来实现分布式数据一致性，基于该协议，ZooKeeper 实现了一种主备模式的系统架构来保持集群中各个副本之间的数据一致性。
ZAB协议两种基本的模式：崩溃恢复和消息广播
- 崩溃恢复 ：当整个服务框架在启动过程中，或是当 Leader 服务器出现网络中断、崩溃退出与重启等异常情况时，ZAB 协议就会进入恢复模式并选举产生新的Leader服务器。当选举产生了新的 Leader 服务器，同时集群中已经有过半的机器与该Leader服务器完成了状态同步之后，ZAB协议就会退出恢复模式。其中，所谓的状态同步是指数据同步，用来保证集群中存在过半的机器能够和Leader服务器的数据状态保持一致。
- 消息广播 ：当集群中已经有过半的Follower服务器完成了和Leader服务器的状态同步，那么整个服务框架就可以进入消息广播模式了。 当一台同样遵守ZAB协议的服务器启动后加入到集群中时，如果此时集群中已经存在一个Leader服务器在负责进行消息广播，那么新加入的服务器就会自觉地进入数据恢复模式：找到Leader所在的服务器，并与其进行数据同步，然后一起参与到消息广播流程中去。