大数据技术之Zookeeper
第1章 Zookeeper入门
1.1 概述
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Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。
-
Zookeeper从设计模式角度来理解：是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应。
-
总结：Zookeeper=文件系统+通知机制
1.2 特点
- Zookeeper：一个领导者（Leader），多个跟随者（Follower）组成的集群。
- 集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务 。
- 全局数据一致：每个Server保存一份相同的数据副本，Client无论连接到哪个Server，数据都是一致的 。
- 更新请求顺序进行，来自同一个Client的更新请求按其发送顺序依次执行。
- 数据更新原子性，一次性数据更新要么成功，要么失败。
- 实时性，在一定时间范围内，Client能读到最新数据。
1.3 数据结构
Zookeeper数据模型的结构与Unix文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称作一个ZNode。每个ZNode默认能够储存1MB的数据，每个ZNode都可以通过其路径唯一标识。
1.4 应用场景
- 提供的服务包括：统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡等。
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统一命名服务:
在分布式环境下，经常需要对应用/服务进行统一命名，便于识别。
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统一配置管理:
分布式环境下，配置文件同步非常常见
一般要求一个集群中，所有节点的配置信息是一致的，比如 Kafka 集群
对配置文件修改后，希望能够快速同步到各个节点上
配置管理可交由ZooKeeper实现
可将配置信息写入ZooKeeper上的一个Znode
各个客户端服务器监听这个Znode
一旦Znode中的数据被修改，ZooKeeper将通知各个客户端服务器
-
服务器动态上下线
客户端能实时洞察到服务器上下线的变化
-
软负载均衡
在Zookeeper中记录每台服务器的访问数
让访问数最少的服务器去处理最新的客户端请求
1.5 下载地址
第2章 Zookeeper安装
2.1 本地模式安装部署
- 安装前准备
安装Jdk
拷贝Zookeeper安装包到Linux系统下
解压到指定目录
[zhangyong@hadoop101 zookeeper-3.4.10]$ tar -zxvf /opt/software/zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/
2．配置修改
（1）将/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个路径下的zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg；
[zhangyong@hadoop101 zookeeper-3.4.10]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
（2）打开zoo.cfg文件，修改dataDir路径：
[zhangyong@hadoop101 zookeeper-3.4.10]$ vim zoo.cfgcd
修改如下内容：
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData
（3）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录上创建zkData文件夹
[zhangyong@hadoop101 zookeeper-3.4.10]$ mkdir zkData
3．操作Zookeeper
（1）启动Zookeeper
[zhangyong@hadoop101 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
（2）查看进程是否启动
[zhangyong@hadoop101 zookeeper-3.4.10]$ jps
1368 QuorumPeerMain
1390 Jps
（3）查看状态：
[zhangyong@hadoop101 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: standalone
（4）启动客户端：
[zhangyong@hadoop101 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkCli.sh
（5）退出客户端：
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] quit
（6）停止Zookeeper
[zhangyong@hadoop101 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh stop
2.2 配置参数解读
- 配置文件zoo.cfg中参数
- tickTime =2000：通信心跳数，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位毫秒
Zookeeper使用的基本时间，服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个tickTime时间就会发送一个心跳，时间单位为毫秒。
它用于心跳机制，并且设置最小的session超时时间为两倍心跳时间。(session的最小超时时间是2*tickTime)
- initLimit =10：LF初始通信时限
集群中的Follower跟随者服务器与Leader领导者服务器之间初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量），用它来限定集群中的Zookeeper服务器连接到Leader的时限。
- syncLimit =5：LF同步通信时限
集群中Leader与Follower之间的最大响应时间单位，假如响应超过syncLimit * tickTime，Leader认为Follwer死掉，从服务器列表中删除Follwer。
- dataDir：数据文件目录+数据持久化路径
主要用于保存Zookeeper中的数据。
- clientPort =2181：客户端连接端口
监听客户端连接的端口。
第3章 Zookeeper实战
3.1 分布式安装部署
- 集群规划
在hadoop101、hadoop102和hadoop103三个节点上部署Zookeeper。
- 配置服务器编号
（1）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData目录下创建一个myid的文件
[zhangyong@hadoop101 zkData]$ touch myid
（2）编辑myid文件
[zhangyong@hadoop101 zkData]$ vi myid
在文件中添加与server对应的编号：
1
- 配置zoo.cfg文件
（1）打开zoo.cfg文件
[zhangyong@hadoop101 conf]$ vim zoo.cfg
修改数据存储路径配置
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData
##增加如下配置
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888
-
配置/opt/module/zookeeper-3.4.10/bin下的zkEnv.sh文件
（1）配置JDK环境变量（不是必须的）
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_181（2）在57行配置日志文件地址：
ZOO_LOG_DIR="/opt/module/zookeeper-3.4.10/logs" -
把配置好的hadoop101分发到hadoop102、hadoop103中，并且更改myid的编号分别为2、3
[zhangyong@hadoop101 module]$ xsync zookeeper-3.4.10/ [zhangyong@hadoop102 zkData]$ echo 2 > myid [zhangyong@hadoop103 zkData]$ echo 3 > myid -
配置参数解读
server.A=B:C:D。
A是一个数字，表示这个是第几号服务器；
集群模式下配置一个文件myid，这个文件在dataDir目录下，这个文件里面有一个数据就是A的值，Zookeeper启动时读取此文件，拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。
B是这个服务器的地址；
C是这个服务器Follower与集群中的Leader服务器交换信息的端口；
D是万一集群中的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。
-
集群操作
（1）分别启动Zookeeper：
先启动一台并查看状态：
[zhangyong@hadoop101 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg Starting zookeeper ... STARTED [zhangyong@hadoop101 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh status ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg Error contacting service. It is probably not running. [zhangyong@hadoop101 zookeeper-3.4.10]$ jps 1520 QuorumPeerMain 1576 Jps由上面结果显示可知：zookeeper启动起来了，但是状态错误，因为我们说过集群的zookeeper必须启动台数的一般以上才可以。我们继续启动其他机子再来查看：
（2）启动其他的zookeeper：
[zhangyong@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
[zhangyong@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader
[zhangyong@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ jps
1607 QuorumPeerMain
1676 Jps
[zhangyong@hadoop103 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
[zhangyong@hadoop103 zookeeper-3.4.10]$
[zhangyong@hadoop103 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
[zhangyong@hadoop103 zookeeper-3.4.10]$ jps
1858 Jps
1795 QuorumPeerMain
由此：zookeeper集群启动完成。
3.2 常用的客户端命令行操作（增删改查）
| 命令基本语法 | 功能描述 |
|---|---|
| help | 显示所有操作命令 |
| ls path [watch] | 使用 ls 命令来查看当前znode中所包含的内容 |
| ls2 path [watch] | 查看当前节点数据并能看到更新次数等数据 |
| create | 普通创建 -s 含有序列 -e 临时（重启或者超时消失） |
| get path [watch] | 获得节点的值 |
| set | 设置节点的具体值 |
| stat | 查看节点状态 |
| delete | 删除节点 |
| rmr | 递归删除节点 |
- 启动客户端
[zhangyong@hadoop101 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkCli.sh
2．显示所有操作命令
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] help
3．查看当前znode中所包含的内容
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] ls /
[zookeeper]
4．查看当前节点详细数据
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] ls2 /
[zookeeper]
cZxid = 0x0
ctime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970
mZxid = 0x0
mtime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970
pZxid = 0x0
cversion = -1
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 0
5．分别创建2个普通节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create /zhangyong "hahaha"
Created /zhangyong
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create /zhangyong/zhangsan "lisi"
Created /zhangyong/zhangsan
6．获得节点的值
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] get /zhangyong
hahaha
cZxid = 0x100000003
ctime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
mZxid = 0x100000003
mtime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
pZxid = 0x100000004
cversion = 1
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 7
numChildren = 1
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] get /zhangyong/zhangsan
lisi
cZxid = 0x100000004
ctime = Wed Aug 29 00:04:35 CST 2018
mZxid = 0x100000004
mtime = Wed Aug 29 00:04:35 CST 2018
pZxid = 0x100000004
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 6
numChildren = 0
7．创建短暂节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] create -e /zhangyong/zhangsan "zhang"
Created /zhangyong/zhangsan
（1）在当前客户端是能查看到的
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] ls /zhangyong
[zhangsan, zhangsan]
（2）退出当前客户端然后再重启客户端
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 12] quit
[zhangyong@hadoop101 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkCli.sh
（3）再次查看根目录下短暂节点已经删除
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /zhangyong
[zhangyong]
8．创建带序号的节点
（1）先创建一个普通的根节点/zhangyong/weiguo
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] create /zhangyong/weiguo "caoyu"
Created /zhangyong/weiguo
（2）创建带序号的节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create -s /sanguo/weiguo/xiaoqiao "jinlian"
Created /sanguo/weiguo/xiaoqiao0000000000
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] create -s /sanguo/weiguo/daqiao "jinlian"
Created /sanguo/weiguo/daqiao0000000001
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] create -s /sanguo/weiguo/diaocan "jinlian"
Created /sanguo/weiguo/diaocan0000000002
如果原来没有序号节点，序号从0开始依次递增。如果原节点下已有2个节点，则再排序时从2开始，以此类推。
9．修改节点数据值
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] set /sanguo/weiguo "simayi"
10．节点的值变化监听
（1）在hadoop104主机上注册监听/sanguo节点数据变化
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 26] [zk: localhost:2181(CONNECTED) 8] get /sanguo watch
（2）在hadoop103主机上修改/sanguo节点的数据
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] set /sanguo "xisi"
（3）观察hadoop103主机收到数据变化的监听
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/sanguo
11．节点的子节点变化监听（路径变化）
（1）在hadoop103主机上注册监听/sanguo节点的子节点变化
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /sanguo watch
[aa0000000001, server101]
（2）在hadoop102主机/sanguo节点上创建子节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] create /sanguo/jin "simayi"
Created /sanguo/jin
（3）观察hadoop103主机收到子节点变化的监听
WATCHER::
WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeChildrenChanged path:/sanguo
12．删除节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] delete /sanguo/jin
13．递归删除节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] rmr /sanguo/shuguo
14．查看节点状态
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 17] stat /sanguo
cZxid = 0x100000003
ctime = Wed Aug 29 00:03:23 CST 2018
mZxid = 0x100000011
mtime = Wed Aug 29 00:21:23 CST 2018
pZxid = 0x100000014
cversion = 9
dataVersion = 1
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 4
numChildren = 1
3.3 API应用
-
IDEA环境搭建一个Maven工程
-
添加pom文件
<dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.12</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-core</artifactId> <version>2.8.2</version> </dependency> <!-- zookeeper3.4.10 --> <dependency> <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> <artifactId>zookeeper</artifactId> <version>3.4.10</version> </dependency> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.12</version> <scope>compile</scope> </dependency> </dependencies> -
拷贝log4j.properties文件到项目根目录
- 需要在项目的resources目录下，创建“log4j.properties”，在文件中填入。
log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
-
编写Java代码
/** * @Author zhangyong * @Date 2020/3/18 0:18 * @Version 1.0 */ public class zkCli { private static String connectString = "hadoop101:2181,hadoop102:2181,hadoop103:2181"; private static int sessionTimeout = 2000; private ZooKeeper zkClient = null; /** * 创建ZooKeeper客户端 * @throws Exception */ public void init() throws Exception { zkClient = new ZooKeeper (connectString, sessionTimeout, new Watcher () { @Override public void process(WatchedEvent event) { // 收到事件通知后的回调函数（用户的业务逻辑） System.out.println (event.getType () + "--" + event.getPath ()); // 再次启动监听 try { zkClient.getChildren ("/", true); } catch (Exception e) { e.printStackTrace (); } } }); } /** * 创建子节点 * @throws Exception */ @Test public void create() throws Exception { // 参数1：要创建的节点的路径； 参数2：节点数据 ； 参数3：节点权限 ；参数4：节点的类型 String nodeCreated = zkClient.create ("/zhangyong", "zhangrui".getBytes (), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); } /** * 获取子节点并监听节点变化 * @throws Exception */ @Test public void getChildren() throws Exception { List<String> children = zkClient.getChildren ("/", true); for (String child : children) { System.out.println (child); } // 延时阻塞 Thread.sleep (Long.MAX_VALUE); } /** * 判断znode是否存在 * @throws Exception */ @Test public void exist() throws Exception { Stat stat = zkClient.exists("/zhangyong", false); System.out.println(stat == null ? "not exist" : "exist"); } }
3.4 监听服务器节点动态上下线案例（扩展）
- 需求
-
某分布式系统中，主节点可以有多台，可以动态上下线，任意一台客户端都能实时感知到主节点服务器的上下线。
-
客户端能实时洞察到服务器上下线的变化
- 具体实现
（1）先在集群上创建/servers节点
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] create /servers "servers"
Created /servers
（2）服务器端向Zookeeper注册代码
package com.zhangyong.zookeeper;
/**
* @Author zhangyong
* @Date 2020/3/18 0:18
* @Version 1.0
*/
public class DistributeServer {
private static String connectString = "hadoop101:2181,hadoop102:2181,hadoop103:2181";
private static int sessionTimeout = 2000;
private ZooKeeper zk = null;
private String parentNode = "/servers";
// 创建到zk的客户端连接
public void getConnect() throws IOException {
zk = new ZooKeeper (connectString, sessionTimeout, new Watcher () {
@Override
public void process(WatchedEvent event) {
}
});
}
// 注册服务器
public void registServer(String hostname) throws Exception {
String create = zk.create (parentNode + "/server", hostname.getBytes (), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
System.out.println (hostname + " is online " + create);
}
// 业务功能
public void business(String hostname) throws Exception {
System.out.println (hostname + " is working ...");
Thread.sleep (Long.MAX_VALUE);
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1获取zk连接
DistributeServer server = new DistributeServer ();
server.getConnect ();
// 2 利用zk连接注册服务器信息
server.registServer (args[0]);
// 3 启动业务功能
server.business (args[0]);
}
}
（2）客户端代码
/**
* @Author zhangyong
* @Date 2020/3/18 0:18
* @Version 1.0
*/
public class DistributeClient {
private static String connectString = "hadoop101:2181,hadoop102:2181,hadoop103:2181";
private static int sessionTimeout = 2000;
private ZooKeeper zk = null;
private String parentNode = "/servers";
// 创建到zk的客户端连接
public void getConnect() throws IOException {
zk = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent event) {
// 再次启动监听
try {
getServerList();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
// 获取服务器列表信息
public void getServerList() throws Exception {
// 1获取服务器子节点信息，并且对父节点进行监听
List<String> children = zk.getChildren(parentNode, true);
// 2存储服务器信息列表
ArrayList<String> servers = new ArrayList<>();
// 3遍历所有节点，获取节点中的主机名称信息
for (String child : children) {
byte[] data = zk.getData(parentNode + "/" + child, false, null);
servers.add(new String(data));
}
// 4打印服务器列表信息
System.out.println(servers);
}
// 业务功能
public void business() throws Exception{
System.out.println("client is working ...");
Thread.sleep(Long.MAX_VALUE);
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1获取zk连接
DistributeClient client = new DistributeClient();
client.getConnect();
// 2获取servers的子节点信息，从中获取服务器信息列表
client.getServerList();
// 3业务进程启动
client.business();
}
}
第4章 Zookeeper内部原理
4.1 节点类型
-
持久（Persistent）：客户端和服务器端断开连接后，创建的节点不删除
-
短暂（Ephemeral）：客户端和服务器端断开连接后，创建的节点自己删除
-
说明：创建znode时设置顺序标识，znode名称后会附加一个值，顺序号是一个单调递增的计数器，由父节点维护。
-
注意：在分布式系统中，顺序号可以被用于为所有的事件进行全局排序，这样客户端可以通过顺序号推断事件的顺序
（1）持久化目录节点
- 客户端与Zookeeper断开连接后，该节点依旧存在
（2）持久化顺序编号目录节点
- 客户端与Zookeeper断开连接后，该节点依旧存在，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
（3）临时目录节点
- 客户端与Zookeeper断开连接后，该节点被删除
（4）临时顺序编号目录节点
- 客户端与Zookeeper断开连接后，该节点被删除，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号。
4.2 Stat结构体
-
czxid-创建节点的事务zxid
-
每次修改ZooKeeper状态都会收到一个zxid形式的时间戳，也就是ZooKeeper事务ID。
-
事务ID是ZooKeeper中所有修改总的次序。每个修改都有唯一的zxid，如果zxid1小于zxid2，那么zxid1在zxid2之前发生。
-
-
ctime - znode被创建的毫秒数(从1970年开始)
-
mzxid - znode最后更新的事务zxid
-
mtime - znode最后修改的毫秒数(从1970年开始)
-
pZxid-znode最后更新的子节点zxid
-
cversion - znode子节点变化号，znode子节点修改次数
-
dataversion - znode数据变化号
-
aclVersion - znode访问控制列表的变化号
-
ephemeralOwner- 如果是临时节点，这个是znode拥有者的session id。如果不是临时节点则是0。
-
dataLength- znode的数据长度
-
numChildren - znode子节点数量
4.3 监听器原理
-
监听原理详解：
- 首先要有一个main()线程
- 在main线程中创建Zookeeper客户端，这时就会创建两个线程，一个负责网络连接通信（connet），一个负责监听（listener）。
- 通过connect线程将注册的监听事件发送给Zookeeper。
- 在Zookeeper的注册监听器列表中将注册的监听事件添加到列表中。
- Zookeeper监听到有数据或路径变化，就会将这个消息发送给listener线程。
- listener线程内部调用了process()方法。
-
常见的监听
- 监听节点数据的变化 get path [watch]
- 监听子节点增减的变化 ls path [watch]
4.4 Paxos算法
-
Paxos算法一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。
-
分布式系统中的节点通信存在两种模型：共享内存（Shared memory）和消息传递（Messages passing）。基于消息传递通信模型的分布式系统，不可避免的会发生以下错误：进程可能会慢、被杀死或者重启，消息可能会延迟、丢失、重复，在基础 Paxos 场景中，先不考虑可能出现消息篡改即拜占庭错误的情况。Paxos 算法解决的问题是在一个可能发生上述异常的分布式系统中如何就某个值达成一致，保证不论发生以上任何异常，都不会破坏决议的一致性。
-
在一个Paxos系统中，首先将所有节点划分为Proposers，Acceptors，和Learners。（注意：每个节点都可以身兼数职）。
-
一个完整的Paxos算法流程分为三个阶段：
Prepare阶段
Proposer向Acceptors发出Prepare请求Promise（承诺）。
Acceptors针对收到的Prepare请求进行Promise承诺。
Accept阶段
Proposer收到多数Acceptors承诺的Promise后，向Acceptors发出Propose请求
Acceptors针对收到的Propose请求进行Accept处理。
Learn阶段：Proposer将形成的决议发送给所有Learners。
-
Paxos算法流程中的每条消息描述如下：
-
Prepare: Proposer生成全局唯一且递增的Proposal ID (可使用时间戳加Server ID)，向所有Acceptors发送Prepare请求，这里无需携带提案内容，只携带Proposal ID即可。
-
Promise: Acceptors收到Prepare请求后，做出“两个承诺，一个应答”。
两个承诺：
a. 不再接受Proposal ID小于等于（注意：这里是<= ）当前请求的Prepare请求。
b. 不再接受Proposal ID小于（注意：这里是< ）当前请求的Propose请求。
一个应答：
c. 不违背以前做出的承诺下，回复已经Accept过的提案中Proposal ID最大的那个提案的Value和Proposal ID，没有则返回空值。
-
Propose: Proposer 收到多数Acceptors的Promise应答后，从应答中选择Proposal ID最大的提案的Value，作为本次要发起的提案。如果所有应答的提案Value均为空值，则可以自己随意决定提案Value。然后携带当前Proposal ID，向所有Acceptors发送Propose请求。
-
Accept: Acceptor收到Propose请求后，在不违背自己之前做出的承诺下，接受并持久化当前Proposal ID和提案Value。
-
Learn: Proposer收到多数Acceptors的Accept后，决议形成，将形成的决议发送给所有Learners。
- Paxos算法缺陷：在网络复杂的情况下，一个应用Paxos算法的分布式系统，可能很久无法收敛，甚至陷入活锁的情况。
4.5 选举机制
-
半数机制：集群中半数以上机器存活，集群可用。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。
-
Zookeeper虽然在配置文件中并没有指定Master和Slave。但是，Zookeeper工作时，是有一个节点为Leader，其他则为Follower，Leader是通过内部的选举机制临时产生的。
-
以一个简单的例子来说明整个选举的过程。
-
假设有五台服务器组成的Zookeeper集群，它们的id从1-5，同时它们都是最新启动的，也就是没有历史数据，在存放数据量这一点上，都是一样的。假设这些服务器依序启动，来看看会发生什么.
a. 服务器1启动，发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票，不够半数以上（3票），选举无法完成，服务器1状态保持为LOOKING；
b. 服务器2启动，再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息：此时服务器1发现服务器2的ID比自己目前投票推举的（服务器1）大，更改选票为推举服务器2。此时服务器1票数0票，服务器2票数2票，没有半数以上结果，选举无法完成，服务器1，2状态保持LOOKING
c. 服务器3启动，发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3。此次投票结果：服务器1为0票，服务器2为0票，服务器3为3票。此时服务器3的票数已经超过半数，服务器3当选Leader。服务器1，2更改状态为FOLLOWING，服务器3更改状态为LEADING；
d. 服务器4启动，发起一次选举。此时服务器1，2，3已经不是LOOKING状态，不会更改选票信息。交换选票信息结果：服务器3为3票，服务器4为1票。此时服务器4服从多数，更改选票信息为服务器3，并更改状态为FOLLOWING；e. 服务器5启动，同4一样当小弟。
4.6 写数据流程
- Client 向 ZooKeeper 的 Server1 上写数据，发送一个写请求。
- 如果Server1不是Leader，那么Server1 会把接受到的请求进一步转发给Leader，因为每个ZooKeeper的Server里面有一个是Leader。这个Leader 会将写请求广播给各个Server，比如Server1和Server2，各个Server会将该写请求加入待写队列，并向Leader发送成功信息。
- 当Leader收到半数以上 Server 的成功信息，说明该写操作可以执行。Leader会向各个Server 发送提交信息，各个Server收到信息后会落实队列里的写请求，此时写成功。
- Server1会进一步通知 Client 数据写成功了，这时就认为整个写操作成功。
