ZooKeeper是一种分布式协调服务，用于管理大型主机.框架开发者始于Yahoo公司,之后捐给apache公司.
2.什么是Apache Zookeeper?
Apache ZooKeeper是由集群（节点组）使用的一种服务，用于在自身之间协调，并通过稳健的同步技术维护共享数据。ZooKeeper本身是一个分布式应用程序，为写入分布式应用程序提供服务。ZooKeeper提供的常见服务如下 :
命名服务 - 按名称标识集群中的节点。它类似于DNS，但仅对于节点。
配置管理 - 加入节点的最近的和最新的系统配置信息。
集群管理 - 实时地在集群和节点状态中加入/离开节点。
选举算法 - 选举一个节点作为协调目的的leader。
锁定和同步服务 - 在修改数据的同时锁定数据。此机制可帮助你在连接其他分布式应用程序（如Apache HBase）时进行自动故障恢复。
高度可靠的数据注册表 - 即使在一个或几个节点关闭时也可以获得数据。
分布式应用程序提供了很多好处，但它们也抛出了一些复杂和难以解决的挑战。ZooKeeper框架提供了一个完整的机制来克服所有的挑战。竞争条件和死锁使用故障安全同步方法进行处理。另一个主要缺点是数据的不一致性，ZooKeeper使用原子性解析。
ZooKeeper的好处:
简单的分布式协调过程
同步 - 服务器进程之间的相互排斥和协作。此过程有助于Apache HBase进行配置管理。
有序的消息
序列化 - 根据特定规则对数据进行编码。确保应用程序运行一致。这种方法可以在MapReduce中用来协调队列以执行运行的线程。
可靠性
原子性 - 数据转移完全成功或完全失败，但没有事务是部分的。
3.Zookeeper基础
1)、Architecture（架构）
2)、Hierarchical namespace（层次命名空间）
3)、Session（会话）
4)、Watches（监视）
架构
看看下面的图表。它描述了ZooKeeper的“客户端-服务器架构”。
作为ZooKeeper架构的一部分的每个组件在下表中进行了说明。
| 部分 | 描述 |
|---|---|
| Client（客户端） | 客户端，我们的分布式应用集群中的一个节点，从服务器访问信息。对于特定的时间间隔，每个客户端向服务器发送消息以使服务器知道客户端是活跃的。 类似地，当客户端连接时，服务器发送确认码。如果连接的服务器没有响应，客户端会自动将消息重定向到另一个服务器。 |
| Server（服务器） | 服务器，我们的ZooKeeper总体中的一个节点，为客户端提供所有的服务。向客户端发送确认码以告知服务器是活跃的。 |
| Ensemble | ZooKeeper服务器组。形成ensemble所需的最小节点数为3。 |
| Leader | 服务器节点，如果任何连接的节点失败，则执行自动恢复。Leader在服务启动时被选举。 (领导者) |
| Follower | 跟随leader指令的服务器节点。(跟随者) |
层次命名空间
下图描述了用于内存表示的ZooKeeper文件系统的树结构。ZooKeeper节点称为 znode 。每个znode由一个名称标识，并用路径(/)序列分隔。
在图中，首先有一个由“/”分隔的znode。在根目录下，你有两个逻辑命名空间 config 和 workers 。
config 命名空间用于集中式配置管理，workers 命名空间用于命名。
在 config 命名空间下，每个znode最多可存储1MB的数据。这与UNIX文件系统相类似，除了父znode也可以存储数据。这种结构的主要目的是存储同步数据并描述znode的元数据。此结构称为 ZooKeeper数据模型。
ZooKeeper数据模型中的每个znode都维护着一个 stat 结构。一个stat仅提供一个znode的元数据。它由版本号，操作控制列表(ACL)，时间戳和数据长度组成。
版本号 - 每个znode都有版本号(version)，这意味着每当与znode相关联的数据发生变化时，其对应的版本号也会增加。当多个zookeeper客户端尝试在同一znode上执行操作时，版本号的使用就很重要。
操作控制列表(ACL) - ACL基本上是访问znode的认证机制。它管理所有znode读取和写入操作。
时间戳 - 时间戳表示创建和修改znode所经过的时间。它通常以毫秒为单位。ZooKeeper从“事务ID"(zxid)标识znode的每个更改。Zxid 是唯一的，并且为每个事务保留时间，以便你可以轻松地确定从一个请求到另一个请求所经过的时间。
数据长度 - 存储在znode中的数据总量是数据长度。你最多可以存储1MB的数据。
Znode的类型
echo conf|nc warwick01 2181 //查看zookeeper配置echo stat|nc 127.0.0.1 2181 //查看zookeeper节点详情
skipACL=true
权限字符串缩写 crdwa ：
CREATE：创建子节点权限
READ：访问节点/子节点权限
WRITE：设置节点数据权限
DELETE：删除子节点权限
ADMIN：管理员权限
acl的构成-scheme，scheme有以下几种类型：
world：world下只有一个id，即只有一个用户，也就是anyone，那么组合的写法就是 world:anyone:[permissions]
ip：当设置为ip指定的ip地址，此时限制ip进行访问，比如ip:192.168.77.130:[permissions]
auth：代表认证登录，需要注册用户获取权限后才可以登录访问，形式为 auth:userpassword:[permissions]
digest：需要对密码加密才能访问，组合形式为：digest:username:BASE64(SHA1(password)):[permissions]
auth与digest的区别就是，前者使用明文密码进行登录，后者使用密文密码进行登录。setAcl /path auth:lee:lee:cdrwa 与 setAcl /path digest:lee:BASE64(SHA1(password)):cdrwa是等价的，在通过 addauth digest lee:lee 后都能操作指定节点的权限。在实际情况中，digest要更为常用一些。
super：代表超级管理员，拥有所有的权限
Znode被分为持久（persistent）节点(节点更新是原子的)，顺序（sequential）节点和临时（ephemeral）节点。
持久节点 - 即使在创建该特定znode的客户端断开连接后，持久节点仍然存在。默认情况下，除非另有说明，否则所有znode都是持久的。 create /a
临时节点 - 客户端活跃时，临时节点就是有效的。当客户端与ZooKeeper集合断开连接时，临时节点会自动删除。因此，只有临时节点不允许有子节点。如果临时节点被删除，则下一个合适的节点将填充其位置。临时节点在leader选举中起着重要作用。 create -e /a
顺序节点 - 顺序节点可以是持久的或临时的。当一个新的znode被创建为一个顺序节点时，ZooKeeper通过将10位的序列号附加到原始名称来设置znode的路径。例如，如果将具有路径 /myapp 的znode创建为顺序节点，则ZooKeeper会将路径更改为 /myapp0000000001 ，并将下一个序列号设置为0000000002。如果两个顺序节点是同时创建的，那么ZooKeeper不会对每个znode使用相同的数字。顺序节点在锁定和同步中起重要作用。 create -s /a
Sessions（会话）
会话对于ZooKeeper的操作非常重要。会话中的请求按FIFO(先进先出)顺序执行。一旦客户端连接到服务器，将建立会话并向客户端分配会话ID 。
客户端以特定的时间间隔发送心跳以保持会话有效。如果ZooKeeper集合在超过服务器开启时指定的期间（会话超时）都没有从客户端接收到心跳，则它会判定客户端死机。
会话超时通常以毫秒为单位。当会话由于任何原因结束时，在该会话期间创建的临时节点也会被删除。
注:
- zookeeper server挂了，对应的session是否会丢失?
- zookeeper client发生了failover后(出现了Connection Loss异常)，对应的session是否会丢失?
- 在服务端，zookeeper中session的存储是有进行持久化的, 具体可见perist机制的描述。 一个新节点启动后，会从leader中同步对应的session数据
- 在客户端，zookeeper在每次出现failover后(出现了Connection Loss异常)，会重新带上sessionId,sessionPasswd发起一次链接请求。接收到该请求的server，会返回内存中的session信息
session expired机制
zookeeper中session expired机制和node数据一致性的保证原理类似，对应的follower都是受控于leader。
Watches（监视）
监视是一种简单的机制，使客户端收到关于ZooKeeper集合中的更改的通知。客户端可以在读取特定znode时设置Watches。Watches会向注册的客户端发送任何znode（客户端注册表）更改的通知。
Znode更改是与znode相关的数据的修改或znode的子项中的更改。只触发一次watches。如果客户端想要再次通知，则必须通过另一个读取操作来完成。当连接会话过期时，客户端将与服务器断开连接，相关的watches也将被删除。
4.zookeeeper工作流
一旦ZooKeeper集合启动，它将等待客户端连接。客户端将连接到ZooKeeper集合中的一个节点。它可以是leader或follower节点。一旦客户端被连接，节点将向特定客户端分配会话ID并向该客户端发送确认。如果客户端没有收到确认，它将尝试连接ZooKeeper集合中的另一个节点。 一旦连接到节点，客户端将以有规律的间隔向节点发送心跳，以确保连接不会丢失。
如果客户端想要读取特定的znode，它将会向具有znode路径的节点发送读取请求，并且节点通过从其自己的数据库获取来返回所请求的znode。为此，在ZooKeeper集合中读取速度很快。
如果客户端想要将数据存储在ZooKeeper集合中，则会将znode路径和数据发送到服务器。连接的服务器将该请求转发给leader，然后leader将向所有的follower重新发出写入请求。如果只有大部分节点成功响应，而写入请求成功，则成功返回代码将被发送到客户端。 否则，写入请求失败。绝大多数节点被称为 Quorum 。
ZooKeeper集合中的节点
让我们分析在ZooKeeper集合中拥有不同数量的节点的效果。
如果我们有单个节点，则当该节点故障时，ZooKeeper集合将故障。它有助于“单点故障"，不建议在生产环境中使用。
如果我们有两个节点而一个节点故障，我们没有占多数，因为两个中的一个不是多数。
如果我们有三个节点而一个节点故障，那么我们有大多数，因此，这是最低要求。ZooKeeper集合在实际生产环境中必须至少有三个节点。
如果我们有四个节点而两个节点故障，它将再次故障。类似于有三个节点，额外节点不用于任何目的，因此，最好添加奇数的节点，例如3，5，7。
我们知道写入过程比ZooKeeper集合中的读取过程要贵，因为所有节点都需要在数据库中写入相同的数据。因此，对于平衡的环境拥有较少数量（例如3，5，7）的节点比拥有大量的节点要好。
下图描述了ZooKeeper工作流，后面的表说明了它的不同组件。
| 组件 | 描述 |
|---|---|
| 写入（write） | 写入过程由leader节点处理。leader将写入请求转发到所有znode，并等待znode的回复。如果一半的znode回复，则写入过程完成。 |
| 读取（read） | 读取由特定连接的znode在内部执行，因此不需要与集群进行交互。 |
| 复制数据库（replicated database） | 它用于在zookeeper中存储数据。每个znode都有自己的数据库，每个znode在一致性的帮助下每次都有相同的数据。 |
| Leader | Leader是负责处理写入请求的Znode。 |
| Follower | follower从客户端接收写入请求，并将它们转发到leader znode。 |
| 请求处理器（request processor） | 只存在于leader节点。它管理来自follower节点的写入请求。 |
| 原子广播（atomic broadcasts） | 负责广播从leader节点到follower节点的变化。 |
5.Zookeeper leader选举
对于以上提到的场景，传统的解决方式是采用一个备用节点，这个备用节点定期给当前主节点发送ping包，主节点收到ping包后会向备用节点发送应答ack，当备用节点收到应答，就认为主节点还活着，让它继续提供服务，否则就认为主节点挂掉了，自己将开始行使主节点职责。如图1所示：
图1
但这种方式会存在一个隐患，就是网络故障问题。看一下图2：
图2
也就是说，我们的主节点并没有挂掉，只是在备用节点ping主节点，请求应答的时候发生网络故障，这样我们的备用节点同样收不到应答，就会认为主节点挂掉，然后备机会启动自己的master实例。这样就会导致系统中有两个主节点，也就是双master。出现双master以后，我们的从节点会将它做的事情一部分汇报给主节点，一部分汇报给备用节点，这样服务就乱套了。为了防止这种情况出现，我们可以考虑采用zookeeper，虽然它不能阻止网络故障的出现，但它能保证同一时刻系统中只存在一个主节点。我们来看zookeeper是怎么实现的：
在此处，抢主程序是包含在服务程序中，需要程序员来手动写抢主逻辑的，比如当当开源框架elastic-job中，就有关于选主的部分，参见：elastic-job-core/main/java/com/dangdang/ddframe/job/internal/election文件夹下的选主代码。
一点额外的话：zookeeper自己在集群环境下的抢主算法有三种，可以通过配置文件来设定，默认采用FastLeaderElection，不作赘述；此处主要讨论集群环境中，应用程序利用master的特点，自己选主的过程。程序自己选主，每个人都有自己的一套算法，有采用“最小编号”的，有采用类似“多数投票”的，各有优劣，本文的算法仅作演示理解使用：
结构图：
结构图解释：左侧树状结构为zookeeper集群，右侧为程序服务器。所有的服务器在启动的时候，都会订阅zookeeper中master节点的删除事件，以便在主服务器挂掉的时候进行抢主操作；所有服务器同时会在servers节点下注册一个临时节点（保存自己的基本信息），以便于应用程序读取当前可用的服务器列表。
选主原理介绍：zookeeper的节点有两种类型，持久节点跟临时节点。临时节点有个特性，就是如果注册这个节点的机器失去连接(通常是宕机)，那么这个节点会被zookeeper删除。选主过程就是利用这个特性，在服务器启动的时候，去zookeeper特定的一个目录下注册一个临时节点(这个节点作为master，谁注册了这个节点谁就是master)，注册的时候，如果发现该节点已经存在，则说明已经有别的服务器注册了(也就是有别的服务器已经抢主成功)，那么当前服务器只能放弃抢主，作为从机存在。同时，抢主失败的当前服务器需要订阅该临时节点的删除事件，以便该节点删除时(也就是注册该节点的服务器宕机了或者网络断了之类的)进行再次抢主操作。从机具体需要去哪里注册服务器列表的临时节点，节点保存什么信息，根据具体的业务不同自行约定。选主的过程，其实就是简单的争抢在zookeeper注册临时节点的操作，谁注册了约定的临时节点，谁就是master。
6.leader选举
总结:(zxid指事务id,sid值服务器标示符id)(一句话说明问题就是zxid有限考虑,只有再考虑sid)
1.将接受的voteId和voteZxid作为一个标识符,并获取接收方当前的投票中的zxid,用myZxid和mySid表示接收方服务器自己的值.
2.如果(voteZxid > myZxid) 或者 (voteZxid = myZxid 且 voteId > mySid),保留当前的投票信息.
3.否则,修改自己的投票信息,讲voteZxid赋值给myZxid,讲voteId赋值给mySid.
简而言之,只有最新的服务器讲赢得选举,因为起拥有最近一次的zxid, 如果多个服务器拥有最新的zxid值,则其中sid值最大的将赢得选举.
2.1 Leader选举概述
Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在。当Zookeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，需要进入Leader选举。
(1) 服务器初始化启动。
(2) 服务器运行期间无法和Leader保持连接。
下面就两种情况进行分析讲解。
1. 服务器启动时期的Leader选举
若进行Leader选举，则至少需要两台机器，这里选取3台机器组成的服务器集群为例。在集群初始化阶段，当有一台服务器Server1启动时，其单独无法进行和完成Leader选举，当第二台服务器Server2启动时，此时两台机器可以相互通信，每台机器都试图找到Leader，于是进入Leader选举过程。选举过程如下
(1) 每个Server发出一个投票。由于是初始情况，Server1和Server2都会将自己作为Leader服务器来进行投票，每次投票会包含所推举的服务器的myid和ZXID，使用(myid, ZXID)来表示，此时Server1的投票为(1, 0)，Server2的投票为(2, 0)，然后各自将这个投票发给集群中其他机器。
(2) 接受来自各个服务器的投票。集群的每个服务器收到投票后，首先判断该投票的有效性，如检查是否是本轮投票、是否来自LOOKING状态的服务器。
(3) 处理投票。针对每一个投票，服务器都需要将别人的投票和自己的投票进行PK，PK规则如下
· 优先检查ZXID。ZXID比较大的服务器优先作为Leader。
· 如果ZXID相同，那么就比较myid。myid较大的服务器作为Leader服务器。
对于Server1而言，它的投票是(1, 0)，接收Server2的投票为(2, 0)，首先会比较两者的ZXID，均为0，再比较myid，此时Server2的myid最大，于是更新自己的投票为(2, 0)，然后重新投票，对于Server2而言，其无须更新自己的投票，只是再次向集群中所有机器发出上一次投票信息即可。
(4) 统计投票。每次投票后，服务器都会统计投票信息，判断是否已经有过半机器接受到相同的投票信息，对于Server1、Server2而言，都统计出集群中已经有两台机器接受了(2, 0)的投票信息，此时便认为已经选出了Leader。
(5) 改变服务器状态。一旦确定了Leader，每个服务器就会更新自己的状态，如果是Follower，那么就变更为FOLLOWING，如果是Leader，就变更为LEADING。
2. 服务器运行时期的Leader选举
在Zookeeper运行期间，Leader与非Leader服务器各司其职，即便当有非Leader服务器宕机或新加入，此时也不会影响Leader，但是一旦Leader服务器挂了，那么整个集群将暂停对外服务，进入新一轮Leader选举，其过程和启动时期的Leader选举过程基本一致。假设正在运行的有Server1、Server2、Server3三台服务器，当前Leader是Server2，若某一时刻Leader挂了，此时便开始Leader选举。选举过程如下
(1) 变更状态。Leader挂后，余下的非Observer服务器都会讲自己的服务器状态变更为LOOKING，然后开始进入Leader选举过程。
(2) 每个Server会发出一个投票。在运行期间，每个服务器上的ZXID可能不同，此时假定Server1的ZXID为123，Server3的ZXID为122；在第一轮投票中，Server1和Server3都会投自己，产生投票(1, 123)，(3, 122)，然后各自将投票发送给集群中所有机器。
(3) 接收来自各个服务器的投票。与启动时过程相同。
(4) 处理投票。与启动时过程相同，此时，Server1将会成为Leader。
(5) 统计投票。与启动时过程相同。
(6) 改变服务器的状态。与启动时过程相同。
2.2 Leader选举算法分析
在3.4.0后的Zookeeper的版本只保留了TCP版本的FastLeaderElection选举算法。当一台机器进入Leader选举时，当前集群可能会处于以下两种状态
· 集群中已经存在Leader。
· 集群中不存在Leader。
对于集群中已经存在Leader而言，此种情况一般都是某台机器启动得较晚，在其启动之前，集群已经在正常工作，对这种情况，该机器试图去选举Leader时，会被告知当前服务器的Leader信息，对于该机器而言，仅仅需要和Leader机器建立起连接，并进行状态同步即可。而在集群中不存在Leader情况下则会相对复杂，其步骤如下
(1) 第一次投票。无论哪种导致进行Leader选举，集群的所有机器都处于试图选举出一个Leader的状态，即LOOKING状态，LOOKING机器会向所有其他机器发送消息，该消息称为投票。投票中包含了SID（服务器的唯一标识）和ZXID（事务ID），(SID, ZXID)形式来标识一次投票信息。假定Zookeeper由5台机器组成，SID分别为1、2、3、4、5，ZXID分别为9、9、9、8、8，并且此时SID为2的机器是Leader机器，某一时刻，1、2所在机器出现故障，因此集群开始进行Leader选举。在第一次投票时，每台机器都会将自己作为投票对象，于是SID为3、4、5的机器投票情况分别为(3, 9)，(4, 8)， (5, 8)。
(2) 变更投票。每台机器发出投票后，也会收到其他机器的投票，每台机器会根据一定规则来处理收到的其他机器的投票，并以此来决定是否需要变更自己的投票，这个规则也是整个Leader选举算法的核心所在，其中术语描述如下
· vote_sid：接收到的投票中所推举Leader服务器的SID。
· vote_zxid：接收到的投票中所推举Leader服务器的ZXID。
· self_sid：当前服务器自己的SID。
· self_zxid：当前服务器自己的ZXID。
每次对收到的投票的处理，都是对(vote_sid, vote_zxid)和(self_sid, self_zxid)对比的过程。
规则一：如果vote_zxid大于self_zxid，就认可当前收到的投票，并再次将该投票发送出去。
规则二：如果vote_zxid小于self_zxid，那么坚持自己的投票，不做任何变更。
规则三：如果vote_zxid等于self_zxid，那么就对比两者的SID，如果vote_sid大于self_sid，那么就认可当前收到的投票，并再次将该投票发送出去。
规则四：如果vote_zxid等于self_zxid，并且vote_sid小于self_sid，那么坚持自己的投票，不做任何变更。
结合上面规则，给出下面的集群变更过程。
(3) 确定Leader。经过第二轮投票后，集群中的每台机器都会再次接收到其他机器的投票，然后开始统计投票，如果一台机器收到了超过半数的相同投票，那么这个投票对应的SID机器即为Leader。此时Server3将成为Leader。
由上面规则可知，通常那台服务器上的数据越新（ZXID会越大），其成为Leader的可能性越大，也就越能够保证数据的恢复。如果ZXID相同，则SID越大机会越大。
2.3 Leader选举实现细节
1. 服务器状态
服务器具有四种状态，分别是LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。
LOOKING：寻找Leader状态。当服务器处于该状态时，它会认为当前集群中没有Leader，因此需要进入Leader选举状态。
FOLLOWING：跟随者状态。表明当前服务器角色是Follower。
LEADING：领导者状态。表明当前服务器角色是Leader。
OBSERVING：观察者状态。表明当前服务器角色是Observer。
2. 投票数据结构
每个投票中包含了两个最基本的信息，所推举服务器的SID和ZXID，投票（Vote）在Zookeeper中包含字段如下
id：被推举的Leader的SID。
zxid：被推举的Leader事务ID。
electionEpoch：逻辑时钟，用来判断多个投票是否在同一轮选举周期中，该值在服务端是一个自增序列，每次进入新一轮的投票后，都会对该值进行加1操作。
peerEpoch：被推举的Leader的epoch。
state：当前服务器的状态。
3. QuorumCnxManager：网络I/O
每台服务器在启动的过程中，会启动一个QuorumPeerManager，负责各台服务器之间的底层Leader选举过程中的网络通信。
(1) 消息队列。QuorumCnxManager内部维护了一系列的队列，用来保存接收到的、待发送的消息以及消息的发送器，除接收队列以外，其他队列都按照SID分组形成队列集合，如一个集群中除了自身还有3台机器，那么就会为这3台机器分别创建一个发送队列，互不干扰。
· recvQueue：消息接收队列，用于存放那些从其他服务器接收到的消息。
· queueSendMap：消息发送队列，用于保存那些待发送的消息，按照SID进行分组。
· senderWorkerMap：发送器集合，每个SenderWorker消息发送器，都对应一台远程Zookeeper服务器，负责消息的发送，也按照SID进行分组。
· lastMessageSent：最近发送过的消息，为每个SID保留最近发送过的一个消息。
(2) 建立连接。为了能够相互投票，Zookeeper集群中的所有机器都需要两两建立起网络连接。QuorumCnxManager在启动时会创建一个ServerSocket来监听Leader选举的通信端口(默认为3888)。开启监听后，Zookeeper能够不断地接收到来自其他服务器的创建连接请求，在接收到其他服务器的TCP连接请求时，会进行处理。为了避免两台机器之间重复地创建TCP连接，Zookeeper只允许SID大的服务器主动和其他机器建立连接，否则断开连接。在接收到创建连接请求后，服务器通过对比自己和远程服务器的SID值来判断是否接收连接请求，如果当前服务器发现自己的SID更大，那么会断开当前连接，然后自己主动和远程服务器建立连接。一旦连接建立，就会根据远程服务器的SID来创建相应的消息发送器SendWorker和消息接收器RecvWorker，并启动。
(3) 消息接收与发送。消息接收：由消息接收器RecvWorker负责，由于Zookeeper为每个远程服务器都分配一个单独的RecvWorker，因此，每个RecvWorker只需要不断地从这个TCP连接中读取消息，并将其保存到recvQueue队列中。消息发送：由于Zookeeper为每个远程服务器都分配一个单独的SendWorker，因此，每个SendWorker只需要不断地从对应的消息发送队列中获取出一个消息发送即可，同时将这个消息放入lastMessageSent中。在SendWorker中，一旦Zookeeper发现针对当前服务器的消息发送队列为空，那么此时需要从lastMessageSent中取出一个最近发送过的消息来进行再次发送，这是为了解决接收方在消息接收前或者接收到消息后服务器挂了，导致消息尚未被正确处理。同时，Zookeeper能够保证接收方在处理消息时，会对重复消息进行正确的处理。
4. FastLeaderElection：选举算法核心
· 外部投票：特指其他服务器发来的投票。
· 内部投票：服务器自身当前的投票。
· 选举轮次：Zookeeper服务器Leader选举的轮次，即logicalclock。
· PK：对内部投票和外部投票进行对比来确定是否需要变更内部投票。
(1) 选票管理
· sendqueue：选票发送队列，用于保存待发送的选票。
· recvqueue：选票接收队列，用于保存接收到的外部投票。
· WorkerReceiver：选票接收器。其会不断地从QuorumCnxManager中获取其他服务器发来的选举消息，并将其转换成一个选票，然后保存到recvqueue中，在选票接收过程中，如果发现该外部选票的选举轮次小于当前服务器的，那么忽略该外部投票，同时立即发送自己的内部投票。
· WorkerSender：选票发送器，不断地从sendqueue中获取待发送的选票，并将其传递到底层QuorumCnxManager中。
(2) 算法核心
上图展示了FastLeaderElection模块是如何与底层网络I/O进行交互的。Leader选举的基本流程如下
1. 自增选举轮次。Zookeeper规定所有有效的投票都必须在同一轮次中，在开始新一轮投票时，会首先对logicalclock进行自增操作。
2. 初始化选票。在开始进行新一轮投票之前，每个服务器都会初始化自身的选票，并且在初始化阶段，每台服务器都会将自己推举为Leader。
3. 发送初始化选票。完成选票的初始化后，服务器就会发起第一次投票。Zookeeper会将刚刚初始化好的选票放入sendqueue中，由发送器WorkerSender负责发送出去。
4. 接收外部投票。每台服务器会不断地从recvqueue队列中获取外部选票。如果服务器发现无法获取到任何外部投票，那么就会立即确认自己是否和集群中其他服务器保持着有效的连接，如果没有连接，则马上建立连接，如果已经建立了连接，则再次发送自己当前的内部投票。
5. 判断选举轮次。在发送完初始化选票之后，接着开始处理外部投票。在处理外部投票时，会根据选举轮次来进行不同的处理。
· 外部投票的选举轮次大于内部投票。若服务器自身的选举轮次落后于该外部投票对应服务器的选举轮次，那么就会立即更新自己的选举轮次(logicalclock)，并且清空所有已经收到的投票，然后使用初始化的投票来进行PK以确定是否变更内部投票。最终再将内部投票发送出去。
· 外部投票的选举轮次小于内部投票。若服务器接收的外选票的选举轮次落后于自身的选举轮次，那么Zookeeper就会直接忽略该外部投票，不做任何处理，并返回步骤4。
· 外部投票的选举轮次等于内部投票。此时可以开始进行选票PK。
6. 选票PK。在进行选票PK时，符合任意一个条件就需要变更投票。
· 若外部投票中推举的Leader服务器的选举轮次大于内部投票，那么需要变更投票。
· 若选举轮次一致，那么就对比两者的ZXID，若外部投票的ZXID大，那么需要变更投票。
· 若两者的ZXID一致，那么就对比两者的SID，若外部投票的SID大，那么就需要变更投票。
7. 变更投票。经过PK后，若确定了外部投票优于内部投票，那么就变更投票，即使用外部投票的选票信息来覆盖内部投票，变更完成后，再次将这个变更后的内部投票发送出去。
8. 选票归档。无论是否变更了投票，都会将刚刚收到的那份外部投票放入选票集合recvset中进行归档。recvset用于记录当前服务器在本轮次的Leader选举中收到的所有外部投票（按照服务队的SID区别，如{(1, vote1), (2, vote2)...}）。
9. 统计投票。完成选票归档后，就可以开始统计投票，统计投票是为了统计集群中是否已经有过半的服务器认可了当前的内部投票，如果确定已经有过半服务器认可了该投票，则终止投票。否则返回步骤4。
10. 更新服务器状态。若已经确定可以终止投票，那么就开始更新服务器状态，服务器首选判断当前被过半服务器认可的投票所对应的Leader服务器是否是自己，若是自己，则将自己的服务器状态更新为LEADING，若不是，则根据具体情况来确定自己是FOLLOWING或是OBSERVING。
以上10个步骤就是FastLeaderElection的核心，其中步骤4-9会经过几轮循环，直到有Leader选举产生。