ZooKeeper：分布式协调服务原理
ZooKeeper是一种用于分布式应用程序的分布式开源协调服务。它公开了一组简单的原语，分布式应用程序可以构建这些原语，以实现更高级别的服务，以实现同步，配置维护以及组和命名。它被设计为易于编程，并使用在熟悉的文件系统目录树结构之后设计的数据模型。它在Java中运行，并且具有Java和C的绑定。
众所周知，协调服务很难做到。他们特别容易出现竞争条件和死锁等错误。ZooKeeper背后的动机是减轻分布式应用程序从头开始实施协调服务的责任。
设计目标
ZooKeeper很简单。ZooKeeper允许分布式进程通过共享的分层命名空间相互协调，该命名空间的组织方式与标准文件系统类似。名称空间由数据寄存器组成 – 在ZooKeeper用语中称为znodes – 这些与文件和目录类似。与专为存储而设计的典型文件系统不同，ZooKeeper数据保存在内存中，这意味着ZooKeeper可以实现高吞吐量和低延迟数量。
ZooKeeper实现非常重视高性能，高可用性，严格有序的访问。ZooKeeper的性能方面意味着它可以在大型分布式系统中使用。可靠性方面使其不会成为单点故障。严格的排序意味着可以在客户端实现复杂的同步原语。
ZooKeeper被复制。与它协调的分布式进程一样，ZooKeeper本身也可以在称为集合的一组主机上进行复制。
组成ZooKeeper服务的服务器必须彼此了解。它们维护内存中的状态图像，以及持久性存储中的事务日志和快照。只要大多数服务器可用，ZooKeeper服务就可用。
客户端连接到单个ZooKeeper服务器。客户端维护TCP连接，通过该连接发送请求，获取响应，获取监视事件以及发送心跳。如果与服务器的TCP连接中断，则客户端将连接到其他服务器。
ZooKeeper是订购的。ZooKeeper使用反映所有ZooKeeper事务顺序的数字标记每个更新。后续操作可以使用该顺序来实现更高级别的抽象，例如同步原语。
ZooKeeper很快。它在“读取主导”工作负载中特别快。ZooKeeper应用程序在数千台计算机上运行，并且在读取比写入更常见的情况下表现最佳，比率大约为10：1。
数据模型和分层命名空间
ZooKeeper提供的名称空间非常类似于标准文件系统。名称是由斜杠（/）分隔的路径元素序列。ZooKeeper名称空间中的每个节点都由路径标识。
ZooKeeper的分层命名空间
节点和短暂节点
与标准文件系统不同，ZooKeeper命名空间中的每个节点都可以包含与之关联的数据以及子项。这就像拥有一个允许文件也是目录的文件系统。（ZooKeeper旨在存储协调数据：状态信息，配置，位置信息等，因此存储在每个节点的数据通常很小，在字节到千字节范围内。）我们使用术语znode来说明我们正在谈论ZooKeeper数据节点。
Znodes维护一个stat结构，其中包括数据更改，ACL更改和时间戳的版本号，以允许缓存验证和协调更新。每次znode的数据更改时，版本号都会增加。例如，每当客户端检索数据时，它也接收数据的版本。
存储在命名空间中每个znode的数据以原子方式读取和写入。读取获取与znode关联的所有数据字节，写入替换所有数据。每个节点都有一个访问控制列表（ACL），限制谁可以做什么。
ZooKeeper也有短暂节点的概念。只要创建znode的会话处于活动状态，就会存在这些znode。会话结束时，znode将被删除。当您想要实现[tbd]时，短暂节点很有用。
有条件的更新和Watches
ZooKeeper支持观察watches的概念。客户端可以在znode上设置监视。当znode更改时，将触发并删除watches。触发监视时，客户端会收到一个数据包，指出znode已更改。如果客户端与其中一个ZooKeeper服务器之间的连接中断，则客户端将收到本地通知。
Guarantees
ZooKeeper非常快速而且非常简单。但是，由于其目标是构建更复杂的服务（如同步）的基础，因此它提供了一系列guarantees。这些是：
- 顺序一致性 – 客户端的更新将按发送顺序应用。
- 原子性 – 更新成功或失败。没有部分结果。
- 单系统映像 – 无论服务器连接到哪个服务器，客户端都将看到相同的服务视图。
- 可靠性 – 一旦应用了更新，它将从那时起持续到客户端覆盖更新。
- 及时性 – 系统的客户视图保证在特定时间范围内是最新的。
简单的API
ZooKeeper的设计目标之一是提供一个非常简单的编程接口。因此，它仅支持以下操作：
- create：在树中的某个位置创建一个节点
- delete：删除节点
- exists：测试某个位置是否存在节点
- 获取数据：从节点读取数据
- 设置数据：将数据写入节点
- get children：检索节点的子节点列表
- sync：等待传播数据
有关这些内容的更深入讨论，以及如何使用它们来实现更高级别的操作，请参阅[tbd]
Implementation
ZooKeeper Components显示ZooKeeper服务的高级组件。除请求处理器外，构成ZooKeeper服务的每个服务器都复制其自己的每个组件的副本。
复制数据库是包含整个数据树的内存数据库。更新将记录到磁盘以获得可恢复性，并且写入在应用于内存数据库之前会序列化到磁盘。
每个ZooKeeper服务器都为客户端服务。客户端只连接到一台服务器以提交请求。读取请求由每个服务器数据库的本地副本提供服务。更改服务状态，写请求的请求由协议协议处理。
作为协议协议的一部分，来自客户端的所有写入请求都被转发到称为领导者的单个服务器。其余的ZooKeeper服务器（称为关注者）接收来自领导者的消息提议并同意消息传递。消息传递层负责替换失败的领导者并将关注者与领导者同步。
ZooKeeper使用自定义原子消息传递协议。由于消息传递层是原子的，因此ZooKeeper可以保证本地副本永远不会发散。当领导者收到写入请求时，它会计算应用写入时系统的状态，并将其转换为捕获此新状态的事务。
用途
ZooKeeper的编程接口非常简单。但是，使用它，您可以实现更高阶的操作，例如同步原语，组成员身份，所有权等。
ZooKeeper的工作原理
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（选主）和广播模式（同步）。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。
为了保证事务的顺序一致性，zookeeper采用了递增的事务id号（zxid）来标识事务。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位的数字，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，标识当前属于那个leader的统治时期。低32位用于递增计数。
每个Server在工作过程中有三种状态：
- LOOKING：当前Server不知道leader是谁，正在搜寻
- LEADING：当前Server即为选举出来的leader
- FOLLOWING：leader已经选举出来，当前Server与之同步
1 选主流程
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。Zk的选举算法有两种：一种是基于basic paxos实现的，另外一种是基于fast paxos算法实现的。系统默认的选举算法为fast paxos。先介绍basic paxos流程：
- 1. 1 .选举线程由当前Server发起选举的线程担任，其主要功能是对投票结果进行统计，并选出推荐的Server；
- 1. 2 .选举线程首先向所有Server发起一次询问(包括自己)；
- 1. 3 .选举线程收到回复后，验证是否是自己发起的询问(验证zxid是否一致)，然后获取对方的id(myid)，并存储到当前询问对象列表中，最后获取对方提议的leader相关信息(id,zxid)，并将这些信息存储到当次选举的投票记录表中；
- 1. 4. 收到所有Server回复以后，就计算出zxid最大的那个Server，并将这个Server相关信息设置成下一次要投票的Server；
- 1. 5. 线程将当前zxid最大的Server设置为当前Server要推荐的Leader，如果此时获胜的Server获得n/2 + 1的Server票数， 设置当前推荐的leader为获胜的Server，将根据获胜的Server相关信息设置自己的状态，否则，继续这个过程，直到leader被选举出来。
通过流程分析我们可以得出：要使Leader获得多数Server的支持，则Server总数必须是奇数2n+1，且存活的Server的数目不得少于n+1.
每个Server启动后都会重复以上流程。在恢复模式下，如果是刚从崩溃状态恢复的或者刚启动的server还会从磁盘快照中恢复数据和会话信息，zk会记录事务日志并定期进行快照，方便在恢复时进行状态恢复。选主的具体流程图如下所示：
fast paxos流程是在选举过程中，某Server首先向所有Server提议自己要成为leader，当其它Server收到提议以后，解决epoch和 zxid的冲突，并接受对方的提议，然后向对方发送接受提议完成的消息，重复这个流程，最后一定能选举出Leader。其流程图如下所示：
2 同步流程
选完leader以后，zk就进入状态同步过程。
- 2. 1. leader等待server连接；
- 2. 2 .Follower连接leader，将最大的zxid发送给leader；
- 2. 3 .Leader根据follower的zxid确定同步点；
- 2. 4 .完成同步后通知follower 已经成为uptodate状态；
- 2. 5 .Follower收到uptodate消息后，又可以重新接受client的请求进行服务了。
流程图如下所示：
3 工作流程
3.1 Leader工作流程
Leader主要有三个功能：
- 恢复数据；
- 维持与Learner的心跳，接收Learner请求并判断Learner的请求消息类型；
- Learner的消息类型主要有PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息，根据不同的消息类型，进行不同的处理。
PING消息是指Learner的心跳信息；REQUEST消息是Follower发送的提议信息，包括写请求及同步请求；ACK消息是 Follower的对提议的回复，超过半数的Follower通过，则commit该提议；REVALIDATE消息是用来延长SESSION有效时间。Leader的工作流程简图如下所示，在实际实现中，流程要比下图复杂得多，启动了三个线程来实现功能。
3.2 Follower工作流程
Follower主要有四个功能：
- 向Leader发送请求（PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息）；
- 接收Leader消息并进行处理；
- 接收Client的请求，如果为写请求，发送给Leader进行投票；
- 返回Client结果。
Follower的消息循环处理如下几种来自Leader的消息：
- PING消息： 心跳消息；
- PROPOSAL消息：Leader发起的提案，要求Follower投票；
- COMMIT消息：服务器端最新一次提案的信息；
- UPTODATE消息：表明同步完成；
- REVALIDATE消息：根据Leader的REVALIDATE结果，关闭待revalidate的session还是允许其接受消息；
- SYNC消息：返回SYNC结果到客户端，这个消息最初由客户端发起，用来强制得到最新的更新。
Follower的工作流程简图如下所示，在实际实现中，Follower是通过5个线程来实现功能的。
对于observer的流程不再叙述，observer流程和Follower的唯一不同的地方就是observer不会参加leader发起的投票。
