ZooKeeper的原理（转）

一、ZooKeeper的角色

领导者（Leader），负责进行投票的发起和决议，更新系统状态。

学习者（Learner），包括跟随者（Follower）和观察者（Observer），Follower用于接受客户端请求并想客户端返回结果，在选主过程中参与投票Observer可以接受客户端连接，将写请求转发给Leader，但Observer不参加投票过程，只同步Leader的状态，Observer的目的是为了扩展系统，提高读取速度。

客户端（Client），请求发起方。

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：

1. LOOKING：当前Server不知道Leader是谁，正在搜寻
2. LEADING：当前Server即为选举出来的Leader
3. FOLLOWING：Leader已经选举出来，当前Server与之同步

二、ZooKeeper的读写机制

1、ZooKeeper是一个由多个Server组成的集群

2、一个Leader，多个Follower

3、每个server保存一份数据副本

4、全局数据一致

5、分布式读写

6、更新请求转发，由Leader实施

三、ZooKeeper的保证（Consistency Guarantees）

ZooKeeper是一个高效的、可扩展的服务，read和write操作都被设计为快速的，read比write操作更快。

1、顺序一致性（Sequential Consistency）：从一个客户端来的更新请求会被顺序执行。

2、原子性（Atomicity）：更新要么成功要么失败，没有部分成功的情况。

3、唯一的系统镜像（Single System Image）：无论客户端连接到哪个Server，看到系统镜像是一致的。

4、可靠性（Reliability）：更新一旦有效，持续有效，直到被覆盖。

5、时间线（Timeliness）：保证在一定的时间内各个客户端看到的系统信息是一致的。

四、ZooKeeper节点数据操作流程

注：

1. 在Client向Follwer发出一个写的请求
2. Follwer把请求发送给Leader
3. Leader接收到以后开始发起投票并通知Follwer进行投票
4. Follwer把投票结果发送给Leader
5. Leader将结果汇总后如果需要写入，则开始写入同时把写入操作通知给Leader，然后Commit
6. Follwer把请求结果返回给Client

Follower主要有四个功能：

1. 向Leader发送请求（PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息）；
2. 接收Leader消息并进行处理；
3. 接收Client的请求，如果为写请求，发送给Leader进行投票；
4. 返回Client结果。

Follower的消息循环处理如下几种来自Leader的消息：

1. PING消息： 心跳消息；
2. PROPOSAL消息：Leader发起的提案，要求Follower投票；
3. COMMIT消息：服务器端最新一次提案的信息；
4. UPTODATE消息：表明同步完成；
5. 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；
6. 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。

五、ZooKeeper Leader选举　　

半数通过：

• 3台机器挂1台：2>3/2
• 4台机器挂2台：2!>4/2

1、A提案说，我要选自己，B你同意吗？C你同意吗？B说，我同意选A；C说，我同意选A。(注意，这里超过半数了，其实在现实世界选举已经成功了。但是计算机世界是很严格，另外要理解算法，要继续模拟下去。)

2、接着B提案说，我要选自己，A你同意吗；A说，我已经超半数同意当选，你的提案无效；C说，A已经超半数同意当选，B提案无效。

3、接着C提案说，我要选自己，A你同意吗；A说，我已经超半数同意当选，你的提案无效；B说，A已经超半数同意当选，C的提案无效。

4、选举已经产生了Leader，后面的都是Follower，只能服从Leader的命令。而且这里还有个小细节，就是其实谁先启动谁当头。

六、zxid

ZNode节点的状态信息中包含zxid, 那么什么是zxid呢?

ZooKeeper状态的每一次改变, 都对应着一个递增的Transaction id, 该id称为zxid. 由于zxid的递增性质, 如果zxid1小于zxid2, 那么zxid1肯定先于zxid2发生。

创建任意节点, 或者更新任意节点的数据, 或者删除任意节点, 都会导致ZooKeeper状态发生改变, 从而导致zxid的值增加。

七、ZooKeeper工作原理

1、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

2、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。

3、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。

4、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。　

5、每个Server启动以后都询问其它的Server它要投票给谁。

6、对于其他Server的询问，Server每次根据自己的状态都回复自己推荐的Leader的id和上一次处理事务的zxid（系统启动时每个Server都会推荐自己）

7、收到所有Server回复以后，就计算出zxid最大的哪个Server，并将这个Server相关信息设置成下一次要投票的Server。

8、计算这过程中获得票数最多的的Sever为获胜者，如果获胜者的票数超过半数，则改Server被选为Leader。否则，继续这个过程，直到Leader被选举出来　　

9、Leader就会开始等待Server连接

10、Follower连接Leader，将最大的zxid发送给Leader

11、Leader根据Follower的zxid确定同步点

12、完成同步后通知Follower已经成为UPTODATE状态

13、Follower收到UPTODATE消息后，又可以重新接受Client的请求进行服务了

八、数据一致性与paxos算法　　

据说Paxos算法的难理解与算法的知名度一样令人敬仰，所以我们先看如何保持数据的一致性，这里有个原则就是：

1. 在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点都执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。
2. Paxos算法解决的什么问题呢，解决的就是保证每个节点执行相同的操作序列。好吧，这还不简单，master维护一个全局写队列，所有写操作都必须 放入这个队列编号，那么无论我们写多少个节点，只要写操作是按编号来的，就能保证一致性。没错，就是这样，可是如果Master挂了呢。
3. Paxos算法通过投票来对写操作进行全局编号，同一时刻，只有一个写操作被批准，同时并发的写操作要去争取选票，只有获得过半数选票的写操作才会被 批准（所以永远只会有一个写操作得到批准），其他的写操作竞争失败只好再发起一轮投票，就这样，在日复一日年复一年的投票中，所有写操作都被严格编号排 序。编号严格递增，当一个节点接受了一个编号为100的写操作，之后又接受到编号为99的写操作（因为网络延迟等很多不可预见原因），它马上能意识到自己 数据不一致了，自动停止对外服务并重启同步过程。任何一个节点挂掉都不会影响整个集群的数据一致性（总2n+1台，除非挂掉大于n台）。

总结：
ZooKeeper作为Hadoop项目中的一个子项目，是Hadoop集群管理的一个必不可少的模块，它主要用来控制集群中的数据，如它管理Hadoop集群中的NameNode，还有Hbase中Master Election、Server之间状态同步等。

关于Paxos算法可以查看文章ZooKeeper全解析——Paxos作为灵魂

推荐书籍：《从Paxos到ZooKeeper分布式一致性原理与实践》

九、Observer　　

1、ZooKeeper需保证高可用和强一致性；

2、为了支持更多的客户端，需要增加更多Server；

3、Server增多，投票阶段延迟增大，影响性能；

4、权衡伸缩性和高吞吐率，引入Observer

5、Observer不参与投票；

6、Observers接受客户端的连接，并将写请求转发给Leader节点；

7、加入更多Observer节点，提高伸缩性，同时不影响吞吐率

十、 为什么ZooKeeper集群的数目，一般为奇数个？

1、Leader选举算法采用了Paxos协议；

2、Paxos核心思想：当多数Server写成功，则任务数据写成功如果有3个Server，则两个写成功即可；如果有4或5个Server，则三个写成功即可。

3、Server数目一般为奇数（3、5、7）如果有3个Server，则最多允许1个Server挂掉；如果有4个Server，则同样最多允许1个Server挂掉由此，我们看出3台服务器和4台服务器的的容灾能力是一样的，所以为了节省服务器资源，一般我们采用奇数个数，作为服务器部署个数。

十一、ZooKeeper的数据模型　

1、层次化的目录结构，命名符合常规文件系统规范

2、每个节点在ZooKeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识

3、节点ZNode可以包含数据和子节点，但是EPHEMERAL类型的节点不能有子节点

4、ZNode中的数据可以有多个版本，比如某一个路径下存有多个数据版本，那么查询这个路径下的数据就需要带上版本

5、客户端应用可以在节点上设置监视器

6、节点不支持部分读写，而是一次性完整读写

ZooKeeper会维护一个具有层次关系的数据结构，它非常类似于一个标准的文件系统，如图所示：

ZooKeeper这种数据结构有如下这些特点：

1. 每个子目录项如NameService都被称作为ZNode，这个ZNode是被它所在的路径唯一标识，如Server1这个ZNode的标识为/NameService/Server1。
2. ZNode可以有子节点目录，并且每个ZNode可以存储数据，注意EPHEMERAL（临时的）类型的目录节点不能有子节点目录。
3. ZNode是有版本的（version），每个znode中存储的数据可以有多个版本，也就是一个访问路径中可以存储多份数据，version号自动增加。
4. ZNode可以是临时节点（EPHEMERAL），可以是持久节点（PERSISTENT）。如果创建的是临时节点，一旦创建这个EPHEMERALznode的客户端与服务器失去联系，这个ZNode也将自动删除，ZooKeeper的客户端和服务器通信采用长连接方式，每个客户端和服务器通过心跳来保持连接，这个连接状态称为Session，如果ZNode是临时节点，这个Session失效，ZNode也就删除了。
5. ZNode的目录名可以自动编号，如App1已经存在，再创建的话，将会自动命名为App2。
6. ZNode可以被监控，包括这个目录节点中存储的数据的修改，子节点目录的变化等，一旦变化可以通知设置监控的客户端，这个是ZooKeeper的核心特性，ZooKeeper的很多功能都是基于这个特性实现的。
7. zxid：每次对ZooKeeper的状态的改变都会产生一个zxid（ZooKeeper Transaction Id），zxid是全局有序的，如果zxid1小于zxid2，则zxid1在zxid2之前发生。

十二、ZooKeeper的节点

1、ZNode有两种类型，短暂的（ephemeral）和持久的（persistent）

2、ZNode的类型在创建时确定并且之后不能再修改

3、短暂zNode的客户端会话结束时，ZooKeeper会将该短暂ZNode删除，短暂ZNode不可以有子节点

4、持久ZNode不依赖于客户端会话，只有当客户端明确要删除该持久ZNode时才会被删除

5、ZNode有四种形式的目录节点

6、PERSISTENT（持久的）

7、EPHEMERAL（暂时的）

8、PERSISTENT_SEQUENTIAL（持久化顺序编号目录节点）

9、EPHEMERAL_SEQUENTIAL（暂时化顺序编号目录节点）

十三、ZooKeeper Session

Client和Zookeeper集群建立连接，整个Session状态变化如图所示：

如果Client因为Timeout和ZooKeeper Server失去连接，Client处在CONNECTING状态，会自动尝试再去连接Server，如果在Session有效期内再次成功连接到某个Server，则回到CONNECTED状态。

注意：如果因为网络状态不好，Client和Server失去联系，Client会停留在当前状态，会尝试主动再次连接Zookeeper Server。Client不能宣称自己的Session expired，Session expired是由ZooKeeper Server来决定的，client可以选择自己主动关闭Session。

十四、ZooKeeper watch

Zookeeper watch是一种监听通知机制。Zookeeper所有的读操作getData()，getChildren()和 exists()都可以设置监视(watch)，监视事件可以理解为一次性的触发器，官方定义如下： a watch event is one-time trigger, sent to the client that set the watch, whichoccurs when the data for which the watch was set changes。watch的三个关键点：

1、（一次性触发）One-time trigger

• 当设置监视的数据发生改变时，该监视事件会被发送到客户端，例如，如果客户端调用了getData("/znode1", true) 并且稍后/znode1节点上的数据发生了改变或者被删除了，客户端将会获取到/znode1发生变化的监视事件，而如果/znode1再一次发生了变化，除非客户端再次对/znode1设置监视，否则客户端不会收到事件通知。

2、（发送至客户端）Sent to the client

• ZooKeeper客户端和服务端是通过 socket 进行通信的，由于网络存在故障，所以监视事件很有可能不会成功地到达客户端，监视事件是异步发送至监视者的，Zookeeper 本身提供了顺序保证（ordering guarantee）：即客户端只有首先看到了监视事件后，才会感知到它所设置监视的ZNode发生了变化（a client will never see a change for which it has set a watch until it first sees the watch event）。网络延迟或者其他因素可能导致不同的客户端在不同的时刻感知某一监视事件，但是不同的客户端所看到的一切具有一致的顺序。

3、（被设置watch的数据）The data for which the watch was set

• 这意味着ZNode节点本身具有不同的改变方式。你也可以想象Zookeeper维护了两条监视链表：数据监视和子节点监视（data watches and child watches）getData()和exists()设置数据监视，getChildren()设置子节点监视。或者你也可以想象Zookeeper设置的不同监视返回不同的数据，getData()和exists()返回ZNode节点的相关信息，而getChildren()返回子节点列表。因此，setData()会触发设置在某一节点上所设置的数据监视（假定数据设置成功），而一次成功的create()操作则会出发当前节点上所设置的数据监视以及父节点的子节点监视。一次成功的delete操作将会触发当前节点的数据监视和子节点监视事件，同时也会触发该节点父节点的child watch。

ZooKeeper中的监视是轻量级的，因此容易设置、维护和分发。当客户端与ZooKeeper服务器失去联系时，客户端并不会收到监视事件的通知，只有当客户端重新连接后，若在必要的情况下，以前注册的监视会重新被注册并触发，对于开发人员来说这通常是透明的。只有一种情况会导致监视事件的丢失，即：通过exists()设置了某个ZNode节点的监视，但是如果某个客户端在此ZNode节点被创建和删除的时间间隔内与ZooKeeper服务器失去了联系，该客户端即使稍后重新连接ZooKeeper服务器后也得不到事件通知。

十五、Zab: Broadcasting State Updates

ZooKeeper Server接收到一次Request，如果是Follower，会转发给Leader，Leader执行请求并通过Transaction的形式广播这次执行。ZooKeeper集群如何决定一个Transaction是否被commit执行？通过“两段提交协议”（a two-phase commit）：

1. Leader给所有的follower发送一个PROPOSAL消息。
2. 一个follower接收到这次PROPOSAL消息，写到磁盘，发送给leader一个ACK消息，告知已经收到。
3. 当Leader收到法定人数（quorum）的Follower的ACK时候，发送Commit消息执行。

Zab协议保证：

1. 如果Leader以T1和T2的顺序广播，那么所有的Server必须先执行T1，再执行T2。
2. 如果任意一个Server以T1、T2的顺序Commit执行，其他所有的Server也必须以T1、T2的顺序执行。

“两段提交协议”最大的问题是如果Leader发送了PROPOSAL消息后crash或暂时失去连接，会导致整个集群处在一种不确定的状态（Follower不知道该放弃这次提交还是执行提交）。ZooKeeper这时会选出新的leader，请求处理也会移到新的Leader上，不同的Leader由不同的epoch标识。切换Leader时，需要解决下面两个问题：

Never forget delivered messages

Leader在COMMIT投递到任何一台Follower之前Crash，只有它自己Commit了。新Leader必须保证这个事务也必须Commit。

Let go of messages that are skipped

Leader产生某个proposal，但是在Crash之前，没有Follower看到这个proposal。该Server恢复时，必须丢弃这个proposal。

ZooKeeper会尽量保证不会同时有2个活动的Leader，因为2个不同的Leader会导致集群处在一种不一致的状态，所以Zab协议同时保证：

1. 在新的leader广播Transaction之前，先前Leader commit的Transaction都会先执行。
2. 在任意时刻，都不会有2个Server同时有法定人数（quorum）的支持者。

这里的quorum是一半以上的Server数目，确切的说是有投票权力的Server（不包括Observer）。

十六、ZooKeeper写流程：

客户端首先和一个Server或者Observe（可以认为是一个Server的代理）通信，发起写请求，然后Server将写请求转发给Leader，Leader再将写请求转发给其他Server，Server在接收到写请求后写入数据并相应Leader，Leader在接收到大多数写成功回应后，认为数据写成功，相应Client。

ZooKeeper的写数据流程主要分为以下几步：

1. 比如Client向ZooKeeper的Server1上写数据，发送一个写请求。
2. 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写成功后就会通知Leader。
3. 当Leader收到大多数Server数据写成功了，那么就说明数据写成功了。如果这里三个节点的话，只要有两个节点数据写成功了，那么就认为数据写成功了。写成功之后，Leader会告诉Server1数据写成功了。
4. 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。

参考：

http://www.cnblogs.com/raphael5200/p/5285583.html（以上内容大部分转自此篇文章）

http://www.cnblogs.com/lpshou/archive/2013/06/14/3136738.html

http://www.cnblogs.com/edison2012/p/5654011.html（以上内容小部分转自此篇文章）

http://blog.csdn.net/u010330043/article/details/51209939（以上内容小部分转自此篇文章）

http://blog.csdn.net/xuxiuning/article/details/51218941

http://cailin.iteye.com/blog/2014486/

http://blog.chinaunix.net/uid-13875633-id-4551483.html

http://www.cnblogs.com/xubiao/p/5551426.html

http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/53572760

http://zhengchao730.iteye.com/blog/1839755

http://blog.chinaunix.net/uid-26748613-id-4536290.html

http://liufengyi2006123-sina-com.iteye.com/blog/1886255