1. 功能
1.1. 数据发布/订阅
1.1.1. 介绍
1.1.1.1. 数据发布/订阅系统，即所谓的配置中心，顾名思义就是发布者发布数据供订阅者进行数据订阅。
1.1.2. 目的
1.1.2.1. 动态获取数据（配置信息）
1.1.2.2. 实现数据（配置信息）的集中式管理和数据的动态更新
1.1.3. 设计模式
1.1.3.1. Push 模式
1.1.3.2. Pull 模式
1.1.4. 数据（配置信息）特性
1.1.4.1. 数据量通常比较小
1.1.4.2. 数据内容在运行时会发生动态更新
1.1.4.3. 集群中各机器共享，配置一致
1.1.5. 基于 Zookeeper 的实现方式
1.1.5.1. 数据存储
1.1.5.1.1. 将数据（配置信息）存储到 Zookeeper 上的一个数据节点
1.1.5.2. 数据获取
1.1.5.2.1. 应用在启动初始化节点从 Zookeeper 数据节点读取数据，并在该节点上注册一个数据变更 Watcher
1.1.5.3. 数据变更
1.1.5.3.1. 当变更数据时，更新 Zookeeper 对应节点数据，Zookeeper会将数据变更通知发到各客户端，客户端接到通知后重新读取变更后的数据即可。
1.2. 负载均衡
1.2.1. zk 的命名服务
1.3. 命名服务
1.3.1. 命名服务是指通过指定的名字来获取资源或者服务的地址，利用 zk 创建一个全局的路径，即是唯一的路径，这个路径就可以作为一个名字，指向集群中的集群，提供的服务的地址，或者一个远程的对象等等。
1.4. 分布式协调/通知
1.4.1. 对于系统调度来说
1.4.1.1. 操作人员发送通知实际是通过控制台改变某个节点的状态，然后 zk 将这些变化发送给注册了这个节点的 watcher 的所有客户端。
1.4.2. 对于执行情况汇报
1.4.2.1. 每个工作进程都在某个目录下创建一个临时节点。并携带工作的进度数据，这样汇总的进程可以监控目录子节点的变化获得工作进度的实时的全局情况。
1.5. 集群管理
1.5.1. 是否有机器退出和加入
1.5.1.1. 新机器加入
1.5.1.1.1. 所有机器收到通知：新兄弟目录加入，highcount 又有了
1.5.1.2. 子节点变化消息
1.5.1.2.1. 一旦有机器挂掉，该机器与 zookeeper 的连接断开，其所创建的临时目录节点被删除，所有其他机器都收到通知：某个兄弟目录被删除，于是，所有人都知道：它上船了。
1.5.1.3. 所有机器约定在父目录下创建临时目录节点，然后监听父目录节点
1.5.2. 选举 master
1.5.2.1. 所有机器创建临时顺序编号目录节点，每次选取编号最小的机器作为 master 就好。
1.6. Master 选举
1.7. 分布式锁
1.7.1. zookeeper 的一致性文件系统，锁的问题变得容易
1.7.2. 锁服务可以分为两类
1.7.2.1. 保持独占
1.7.2.1.1. 我们将 zookeeper 上的一个 znode 看作是一把锁，通过 createznode的方式来实现。所有客户端都去创建 /distribute_lock 节点，最终成功创建的那个客户端也即拥有了这把锁。用完删除掉自己创建的 distribute_lock 节点就释放出锁。
1.7.2.2. 控制时序
1.7.2.2.1. /distribute_lock 已经预先存在，所有客户端在它下面创建临时顺序编号目录节点，和选 master 一样，编号最小的获得锁，用完删除，依次方便。
1.8. 分布式队列
1.8.1. 两种类型的队列
1.8.1.1. 同步队列
1.8.1.1.1. 当一个队列的成员都聚齐时，这个队列才可用，否则一直等待所有成员到达。
1.8.1.2. 队列按照 FIFO 方式进行入队和出队操作
1.8.1.2.1. 和分布式锁服务中的控制时序场景基本原理一致，入列有编号，出列按编号。在特定的目录下创建 PERSISTENT_SEQUENTIAL 节点，创建成功时Watcher 通知等待的队列，队列删除序列号最小的节点用以消费。此场景下Zookeeper 的 znode 用于消息存储，znode 存储的数据就是消息队列中的消息内容，SEQUENTIAL 序列号就是消息的编号，按序取出即可。由于创建的节点是持久化的，所以不必担心队列消息的丢失问题。
1.9. 配置管理
1.9.1. 程序分布式的部署在不同的机器上，将程序的配置信息放在 zk 的 znode 下，当有配置发生改变时，也就是 znode 发生变化时，可以通过改变 zk 中某个目录节点的内容，利用 watcher 通知给各个客户端，从而更改配置。
2. 保证了分布式一致性
2.1. 顺序一致性
2.1.1. zookeeper 采用了全局递增的事务 Id 来标识，所有的 proposal（提议）都在被提出的时候加上了 zxid，zxid 实际上是一个 64 位的数字，高 32 位是 epoch（ 时期; 纪元; 世; 新时代）用来标识 leader 周期，如果有新的 leader 产生出来，epoch会自增，低 32 位用来递增计数。当新产生 proposal 的时候，会依据数据库的两阶段过程，首先会向其他的 server 发出事务执行请求，如果超过半数的机器都能执行并且能够成功，那么就会开始执行。
2.2. 原子性
2.3. 单一视图
2.4. 可靠性
2.5. 实时性（最终一致性）
3. 主从节点的状态同步
3.1. Zab 协议
3.1.1. 恢复模式
3.1.1.1. 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。
3.1.2. 广播模式
3.1.2.1. 一旦 leader 已经和多数的 follower 进行了状态同步后，它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。
3.2. 核心是原子广播机制
4. ACL 权限控制机制
5. 服务器角色
5.1. Leader
5.1.1. 事务请求的唯一调度和处理者，保证集群事务处理的顺序性
5.1.2. 集群内部各服务的调度者
5.2. Follower
5.2.1. 处理客户端的非事务请求，转发事务请求给 Leader 服务器
5.2.2. 参与事务请求 Proposal 的投票
5.2.3. 参与 Leader 选举投票
5.3. Observer
5.3.1. 3.0 版本以后引入的一个服务器角色，在不影响集群事务处理能力的基础上提升集群的非事务处理能力
5.3.2. 处理客户端的非事务请求，转发事务请求给 Leader 服务器
5.3.3. 不参与任何形式的投票
6. Server 工作状态
6.1. LOOKING
6.1.1. 寻 找 Leader 状态
6.1.1.1. 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。
6.2. FOLLOWING
6.2.1. 跟随者状态
6.2.1.1. 表明当前服务器角色是 Follower。
6.3. LEADING
6.3.1. 领导者状态
6.3.1.1. 表明当前服务器角色是 Leader。
6.4. OBSERVING
6.4.1. 观察者状态
6.4.1.1. 表明当前服务器角色是 Observer。
7. 数据同步
7.1. 整个集群完成 Leader 选举之后，Learner（Follower 和 Observer 的统称）回向Leader 服务器进行注册。当 Learner 服务器想 Leader 服务器完成注册后，进入数据同步环节。
7.2. 数据同步流程：（均以消息传递的方式进行）
7.2.1. Learner 向 Learder 注册
7.2.2. 数据同步
7.2.3. 同步确认
7.3. Leader服务器会完成数据同步初始化：
7.3.1. peerLastZxid
7.3.1.1. 从learner服务器注册时发送的ACKEPOCH消息中提取lastZxid（该Learner服务器最后处理的ZXID）
7.3.2. minCommittedLog
7.3.2.1. Leader服务器Proposal缓存队列committedLog中最小ZXID
7.3.3. maxCommittedLog
7.3.3.1. Leader服务器Proposal缓存队列committedLog中最大ZXID
7.4. Zookeeper 的数据同步通常分为四类：
7.4.1. 直接差异化同步（DIFF 同步）
7.4.1.1. peerLastZxid介于minCommittedLog和maxCommittedLog之间
7.4.2. 先回滚再差异化同步（TRUNC+DIFF 同步）
7.4.2.1. 当新的Leader服务器发现某个Learner服务器包含了一条自己没有的事务记录，那么就需要让该Learner服务器进行事务回滚
7.4.3. 仅回滚同步（TRUNC同步）
7.4.3.1. peerLastZxid 大于 maxCommittedLog
7.4.4. 全量同步（SNAP 同步）
7.4.4.1. 场景一：peerLastZxid 小于 minCommittedLog
7.4.4.2. 场景二：Leader服务器上没有Proposal缓存队列且peerLastZxid不等于lastProcessZxid
8. 部署模式
8.1. 单机部署
8.1.1. 一台集群上运行；
8.2. 集群部署
8.2.1. 多台集群运行
8.3. 伪集群部署
8.3.1. 一台集群启动多个 Zookeeper 实例运行
9. 动态扩容
9.1. 3.5 版本开始支持动态扩容。
9.2. 全部重启
9.2.1. 关闭所有 Zookeeper 服务，修改配置之后启动。不影响之前客户端的会话。
9.3. 逐个重启
9.3.1. 在过半存活即可用的原则下，一台机器重启不影响整个集群对外提供服务。这是比较常用的方式。
10. 通知机制
10.1. Watcher 机制 – 数据变更通知
10.1.1. Zookeeper 允许客户端向服务端的某个 Znode 注册一个 Watcher 监听，当服务端的一些指定事件触发了这个 Watcher，服务端会向指定客户端发送一个事件通知来实现分布式的通知功能，然后客户端根据 Watcher 通知状态和事件类型做出业务上的改变。
10.1.2. 工作机制
10.1.2.1. 客户端注册 watcher
10.1.2.1.1. 客户端注册 Watcher 实现
10.1.2.2. 服务端处理 watcher
10.1.2.2.1. 服务端处理 Watcher 实现
10.1.2.3. 客户端回调 watcher
10.1.2.3.1. 客户端回调 watcher实现
10.1.3. Watcher 特性总结
10.1.3.1. 一次性
10.1.3.2. 无论是服务端还是客户端，一旦一个 Watcher 被 触 发 ，Zookeeper 都会将其从相应的存储中移除。这样的设计有效的减轻了服务端的压力，不然对于更新非常频繁的节点，服务端会不断的向客户端发送事件通知，无论对于网络还是服务端的压力都非常大。
10.1.3.3. 客户端串行执行 客户端 Watcher 回调的过程是一个串行同步的过程
10.1.3.4. 轻量
10.1.3.4.1. 3.1、Watcher 通知非常简单，只会告诉客户端发生了事件，而不会说明事件的具体内容。
10.1.3.4.2. 3.2、客户端向服务端注册 Watcher 的时候，并不会把客户端真实的 Watcher 对象实体传递到服务端，仅仅是在客户端请求中使用 boolean 类型属性进行了标记。
10.1.3.5. watcher event 异步发送 watcher 的通知事件从 server 发送到 client 是异步的，这就存在一个问题，不同的客户端和服务器之间通过 socket 进行通信，由于网络延迟或其他因素导致客户端在不通的时刻监听到事件，由于 Zookeeper 本身提供了 ordering guarantee，即客户端监听事件后，才会感知它所监视 znode发生了变化。所以我们使用 Zookeeper 不能期望能够监控到节点每次的变化。Zookeeper 只能保证最终的一致性，而无法保证强一致性。
10.1.3.6. 注册 watcher getData、exists、getChildren
10.1.3.7. 触发 watcher create、delete、setData
10.1.3.8. 当一个客户端连接到一个新的服务器上时，watch 将会被以任意会话事件触发。当与一个服务器失去连接的时候，是无法接收到 watch 的。而当 client 重新连接时，如果需要的话，所有先前注册过的 watch，都会被重新注册。通常这是完全透明的。只有在一个特殊情况下，watch 可能会丢失：对于一个未创建的 znode的 exist watch，如果在客户端断开连接期间被创建了，并且随后在客户端连接上之前又删除了，这种情况下，这个 watch 事件可能会被丢失。
11. 文件系统
11.1. 多层级的节点命名空间（节点称为 znode）
11.1.1. 与文件系统不同的是，这些节点都可以设置关联的数据，而文件系统中只有文件节点可以存放数据而目录节点不行。
11.1.2. 四种类型
11.1.2.1. PERSISTENT-持久节点
11.1.2.1.1. 除非手动删除，否则节点一直存在于 Zookeeper 上
11.1.2.2. EPHEMERAL-临时节点
11.1.2.2.1. 临时节点的生命周期与客户端会话绑定，一旦客户端会话失效（客户端与zookeeper 连接断开不一定会话失效），那么这个客户端创建的所有临时节点都会被移除。
11.1.2.3. PERSISTENT_SEQUENTIAL-持久顺序节点
11.1.2.3.1. 基本特性同持久节点，只是增加了顺序属性，节点名后边会追加一个由父节点维护的自增整型数字。
11.1.2.4. EPHEMERAL_SEQUENTIAL-临时顺序节点
11.1.2.4.1. 基本特性同临时节点，增加了顺序属性，节点名后边会追加一个由父节点维护的自增整型数字。
11.2. 在内存中维护了这个树状的目录结构
11.2.1. Zookeeper 不能用于存放大量的数据，每个节点的存放数据上限为1M。
11.2.2. 为了保证高吞吐和低延迟