大白話帶你認識 ZooKeeper ！重要概念一網打盡！
相信大家對 ZooKeeper 應該不算陌生。但是你真的瞭解 ZooKeeper 到底有啥用不？如果別人/面試官讓你給他講講對於 ZooKeeper 的認識，你能回答到什麼地步呢？
拿我自己來說吧！我本人曾經使用 Dubbo 來做分散式專案的時候，使用了 ZooKeeper 作為註冊中心。為了保證分散式系統能夠同步訪問某個資源，我還使用 ZooKeeper 做過分散式鎖。另外，我在學習 Kafka 的時候，知道 Kafka 很多功能的實現依賴了 ZooKeeper。
前幾天，總結專案經驗的時候，我突然問自己 ZooKeeper 到底是個什麼東西？想了半天，腦海中只是簡單的能浮現出幾句話：
- ZooKeeper 可以被用作註冊中心、分散式鎖；
- ZooKeeper 是 Hadoop 生態系統的一員；
- 構建 ZooKeeper 叢集的時候，使用的伺服器最好是奇數臺。
由此可見，我對於 ZooKeeper 的理解僅僅是停留在了表面。
所以，通過本文，希望帶大家稍微詳細的瞭解一下 ZooKeeper 。如果沒有學過 ZooKeeper ，那麼本文將會是你進入 ZooKeeper 大門的墊腳磚。如果你已經接觸過 ZooKeeper ，那麼本文將帶你回顧一下 ZooKeeper 的一些基礎概念。
另外，本文不光會涉及到 ZooKeeper 的一些概念，後面的文章會介紹到 ZooKeeper 常見命令的使用以及使用 Apache Curator 作為 ZooKeeper 的客戶端。
如果文章有任何需要改善和完善的地方，歡迎在評論區指出，共同進步！
2.1. ZooKeeper 由來
正式介紹 ZooKeeper 之前，我們先來看看 ZooKeeper 的由來，還挺有意思的。
下面這段內容摘自《從 Paxos 到 ZooKeeper 》第四章第一節，推薦大家閱讀一下：
ZooKeeper 最早起源於雅虎研究院的一個研究小組。在當時，研究人員發現，在雅虎內部很多大型系統基本都需要依賴一個類似的系統來進行分散式協調，但是這些系統往往都存在分散式單點問題。所以，雅虎的開發人員就試圖開發一個通用的無單點問題的分散式協調框架，以便讓開發人員將精力集中在處理業務邏輯上。
關於“ZooKeeper”這個專案的名字，其實也有一段趣聞。在立項初期，考慮到之前內部很多專案都是使用動物的名字來命名的（例如著名的 Pig 專案),雅虎的工程師希望給這個專案也取一個動物的名字。時任研究院的首席科學家 RaghuRamakrishnan 開玩笑地說：“在這樣下去，我們這兒就變成動物園了！”此話一出，大家紛紛表示就叫動物園管理員吧一一一因為各個以動物命名的分散式元件放在一起，雅虎的整個分散式系統看上去就像一個大型的動物園了，而 ZooKeeper 正好要用來進行分散式環境的協調一一於是，ZooKeeper 的名字也就由此誕生了。
2.2. ZooKeeper 概覽
ZooKeeper 是一個開源的分散式協調服務，它的設計目標是將那些複雜且容易出錯的分散式一致性服務封裝起來，構成一個高效可靠的原語集，並以一系列簡單易用的介面提供給使用者使用。
原語：作業系統或計算機網路用語範疇。是由若干條指令組成的，用於完成一定功能的一個過程。具有不可分割性·即原語的執行必須是連續的，在執行過程中不允許被中斷。
ZooKeeper 為我們提供了高可用、高效能、穩定的分散式資料一致性解決方案，通常被用於實現諸如資料釋出/訂閱、負載均衡、命名服務、分散式協調/通知、叢集管理、Master 選舉、分散式鎖和分散式佇列等功能。
另外，ZooKeeper 將資料儲存在記憶體中，效能是非常棒的。在“讀”多於“寫”的應用程式中尤其地高效能，因為“寫”會導致所有的伺服器間同步狀態。（“讀”多於“寫”是協調服務的典型場景）。
2.3. ZooKeeper 特點
- 順序一致性：從同一客戶端發起的事務請求，最終將會嚴格地按照順序被應用到 ZooKeeper 中去。
- 原子性：所有事務請求的處理結果在整個叢集中所有機器上的應用情況是一致的，也就是說，要麼整個叢集中所有的機器都成功應用了某一個事務，要麼都沒有應用。
- 單一系統映像 ：無論客戶端連到哪一個 ZooKeeper 伺服器上，其看到的服務端資料模型都是一致的。
- 可靠性：一旦一次更改請求被應用，更改的結果就會被持久化，直到被下一次更改覆蓋。
2.4. ZooKeeper 典型應用場景
ZooKeeper 概覽中，我們介紹到使用其通常被用於實現諸如資料釋出/訂閱、負載均衡、命名服務、分散式協調/通知、叢集管理、Master 選舉、分散式鎖和分散式佇列等功能。
下面選 3 個典型的應用場景來專門說說：
- 分散式鎖：通過建立唯一節點獲得分散式鎖，當獲得鎖的一方執行完相關程式碼或者是掛掉之後就釋放鎖。
- 命名服務：可以通過 ZooKeeper 的順序節點生成全域性唯一 ID
- 資料釋出/訂閱：通過Watcher 機制可以很方便地實現資料釋出/訂閱。當你將資料釋出到 ZooKeeper 被監聽的節點上，其他機器可通過監聽 ZooKeeper 上節點的變化來實現配置的動態更新。
實際上，這些功能的實現基本都得益於 ZooKeeper 可以儲存資料的功能，但是 ZooKeeper 不適合儲存大量資料，這一點需要注意。
2.5. 有哪些著名的開源專案用到了 ZooKeeper?
- Kafka: ZooKeeper 主要為 Kafka 提供 Broker 和 Topic 的註冊以及多個 Partition 的負載均衡等功能。
- Hbase: ZooKeeper 為 Hbase 提供確保整個叢集只有一個 Master 以及儲存和提供 regionserver 狀態資訊（是否線上）等功能。
- Hadoop: ZooKeeper 為 Namenode 提供高可用支援。
破音：拿出小本本，下面的內容非常重要哦！
3.1. Data model（資料模型）
ZooKeeper 資料模型採用層次化的多叉樹形結構，每個節點上都可以儲存資料，這些資料可以是數字、字串或者是二級制序列。並且。每個節點還可以擁有 N 個子節點，最上層是根節點以“/”來代表。每個資料節點在 ZooKeeper 中被稱為znode，它是 ZooKeeper 中資料的最小單元。並且，每個 znode 都一個唯一的路徑標識。
強調一句：ZooKeeper 主要是用來協調服務的，而不是用來儲存業務資料的，所以不要放比較大的資料在 znode 上，ZooKeeper 給出的上限是每個結點的資料大小最大是 1M。
從下圖可以更直觀地看出：ZooKeeper 節點路徑標識方式和 Unix 檔案系統路徑非常相似，都是由一系列使用斜槓"/"進行分割的路徑表示，開發人員可以向這個節點中寫人資料，也可以在節點下面建立子節點。這些操作我們後面都會介紹到。
3.2. znode（資料節點）
介紹了 ZooKeeper 樹形資料模型之後，我們知道每個資料節點在 ZooKeeper 中被稱為znode，它是 ZooKeeper 中資料的最小單元。你要存放的資料就放在上面，是你使用 ZooKeeper 過程中經常需要接觸到的一個概念。
3.2.1. znode 4 種類型
我們通常是將 znode 分為 4 大類：
- 持久（PERSISTENT）節點：一旦建立就一直存在即使 ZooKeeper 叢集宕機，直到將其刪除。
- 臨時（EPHEMERAL）節點：臨時節點的生命週期是與客戶端會話（session）繫結的，會話消失則節點消失。並且，臨時節點只能做葉子節點，不能建立子節點。
- 持久順序（PERSISTENT_SEQUENTIAL）節點：除了具有持久（PERSISTENT）節點的特性之外， 子節點的名稱還具有順序性。比如
/node1/app0000000001、/node1/app0000000002。 - 臨時順序（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）節點：除了具備臨時（EPHEMERAL）節點的特性之外，子節點的名稱還具有順序性。
3.2.2. znode 資料結構
每個 znode 由 2 部分組成:
- stat：狀態資訊
- data：節點存放的資料的具體內容
如下所示，我通過 get 命令來獲取 根目錄下的 dubbo 節點的內容。（get 命令在下面會介紹到）。
Stat 類中包含了一個數據節點的所有狀態資訊的欄位，包括事務 ID-cZxid、節點建立時間-ctime 和子節點個數-numChildren 等等。
下面我們來看一下每個 znode 狀態資訊究竟代表的是什麼吧！（下面的內容來源於《從 Paxos 到 ZooKeeper 分散式一致性原理與實踐》，因為 Guide 確實也不是特別清楚，要學會參考資料的嘛！） ：
| znode 狀態資訊 | 解釋 |
|---|---|
| cZxid | create ZXID，即該資料節點被建立時的事務 id |
| ctime | create time，即該節點的建立時間 |
| mZxid | modified ZXID，即該節點最終一次更新時的事務 id |
| mtime | modified time，即該節點最後一次的更新時間 |
| pZxid | 該節點的子節點列表最後一次修改時的事務 id，只有子節點列表變更才會更新 pZxid，子節點內容變更不會更新 |
| cversion | 子節點版本號，當前節點的子節點每次變化時值增加 1 |
| dataVersion | 資料節點內容版本號，節點建立時為 0，每更新一次節點內容(不管內容有無變化)該版本號的值增加 1 |
| aclVersion | 節點的 ACL 版本號，表示該節點 ACL 資訊變更次數 |
| ephemeralOwner | 建立該臨時節點的會話的 sessionId；如果當前節點為持久節點，則 ephemeralOwner=0 |
| dataLength | 資料節點內容長度 |
| numChildren | 當前節點的子節點個數 |
3.3. 版本（version）
在前面我們已經提到，對應於每個 znode，ZooKeeper 都會為其維護一個叫作Stat的資料結構，Stat 中記錄了這個 znode 的三個相關的版本：
- dataVersion：當前 znode 節點的版本號
- cversion：當前 znode 子節點的版本
- aclVersion：當前 znode 的 ACL 的版本。
3.4. ACL（許可權控制）
ZooKeeper 採用 ACL（AccessControlLists）策略來進行許可權控制，類似於 UNIX 檔案系統的許可權控制。
對於 znode 操作的許可權，ZooKeeper 提供了以下 5 種：
- CREATE: 能建立子節點
- READ：能獲取節點資料和列出其子節點
- WRITE: 能設定/更新節點資料
- DELETE: 能刪除子節點
- ADMIN: 能設定節點 ACL 的許可權
其中尤其需要注意的是，CREATE和DELETE這兩種許可權都是針對子節點的許可權控制。
對於身份認證，提供了以下幾種方式：
- world：預設方式，所有使用者都可無條件訪問。
- auth:不使用任何 id，代表任何已認證的使用者。
- digest:使用者名稱:密碼認證方式：username:password。
- ip: 對指定 ip 進行限制。
3.5. Watcher（事件監聽器）
Watcher（事件監聽器），是 ZooKeeper 中的一個很重要的特性。ZooKeeper 允許使用者在指定節點上註冊一些 Watcher，並且在一些特定事件觸發的時候，ZooKeeper 服務端會將事件通知到感興趣的客戶端上去，該機制是 ZooKeeper 實現分散式協調服務的重要特性。
破音：非常有用的一個特性，都能出小本本記好了，後面用到 ZooKeeper 基本離不開 Watcher（事件監聽器）機制。
3.6. 會話（Session）
Session 可以看作是 ZooKeeper 伺服器與客戶端的之間的一個 TCP 長連線，通過這個連線，客戶端能夠通過心跳檢測與伺服器保持有效的會話，也能夠向 ZooKeeper 伺服器傳送請求並接受響應，同時還能夠通過該連線接收來自伺服器的 Watcher 事件通知。
Session 有一個屬性叫做：sessionTimeout，sessionTimeout代表會話的超時時間。當由於伺服器壓力太大、網路故障或是客戶端主動斷開連線等各種原因導致客戶端連線斷開時，只要在sessionTimeout規定的時間內能夠重新連線上叢集中任意一臺伺服器，那麼之前建立的會話仍然有效。
另外，在為客戶端建立會話之前，服務端首先會為每個客戶端都分配一個sessionID。由於sessionID是 ZooKeeper 會話的一個重要標識，許多與會話相關的執行機制都是基於這個sessionID的，因此，無論是哪臺伺服器為客戶端分配的sessionID，都務必保證全域性唯一。
為了保證高可用，最好是以叢集形態來部署 ZooKeeper，這樣只要叢集中大部分機器是可用的（能夠容忍一定的機器故障），那麼 ZooKeeper 本身仍然是可用的。通常 3 臺伺服器就可以構成一個 ZooKeeper 叢集了。ZooKeeper 官方提供的架構圖就是一個 ZooKeeper 叢集整體對外提供服務。
上圖中每一個 Server 代表一個安裝 ZooKeeper 服務的伺服器。組成 ZooKeeper 服務的伺服器都會在記憶體中維護當前的伺服器狀態，並且每臺伺服器之間都互相保持著通訊。叢集間通過 ZAB 協議（ZooKeeper Atomic Broadcast）來保持資料的一致性。
最典型叢集模式：Master/Slave 模式（主備模式）。在這種模式中，通常 Master 伺服器作為主伺服器提供寫服務，其他的 Slave 伺服器從伺服器通過非同步複製的方式獲取 Master 伺服器最新的資料提供讀服務。
4.1. ZooKeeper 叢集角色
但是，在 ZooKeeper 中沒有選擇傳統的 Master/Slave 概念，而是引入了 Leader、Follower 和 Observer 三種角色。如下圖所示
ZooKeeper 叢集中的所有機器通過一個Leader 選舉過程來選定一臺稱為 “Leader” 的機器，Leader 既可以為客戶端提供寫服務又能提供讀服務。除了 Leader 外，Follower和Observer都只能提供讀服務。Follower 和 Observer 唯一的區別在於 Observer 機器不參與 Leader 的選舉過程，也不參與寫操作的“過半寫成功”策略，因此 Observer 機器可以在不影響寫效能的情況下提升叢集的讀效能。
| 角色 | 說明 |
|---|---|
| Leader | 為客戶端提供讀和寫的服務，負責投票的發起和決議，更新系統狀態。 |
| Follower | 為客戶端提供讀服務，如果是寫服務則轉發給 Leader。在選舉過程中參與投票。 |
| Observer | 為客戶端提供讀伺服器，如果是寫服務則轉發給 Leader。不參與選舉過程中的投票，也不參與“過半寫成功”策略。在不影響寫效能的情況下提升叢集的讀效能。此角色於 ZooKeeper3.3 系列新增的角色。 |
當 Leader 伺服器出現網路中斷、崩潰退出與重啟等異常情況時，就會進入 Leader 選舉過程，這個過程會選舉產生新的 Leader 伺服器。
這個過程大致是這樣的：
- Leader election（選舉階段）：節點在一開始都處於選舉階段，只要有一個節點得到超半數節點的票數，它就可以當選準 leader。
- Discovery（發現階段）：在這個階段，followers 跟準 leader 進行通訊，同步 followers 最近接收的事務提議。
- Synchronization（同步階段）:同步階段主要是利用 leader 前一階段獲得的最新提議歷史，同步叢集中所有的副本。同步完成之後 準 leader 才會成為真正的 leader。
- Broadcast（廣播階段）:到了這個階段，ZooKeeper 叢集才能正式對外提供事務服務，並且 leader 可以進行訊息廣播。同時如果有新的節點加入，還需要對新節點進行同步。
4.2. ZooKeeper 叢集中的伺服器狀態
- LOOKING：尋找 Leader。
- LEADING：Leader 狀態，對應的節點為 Leader。
- FOLLOWING：Follower 狀態，對應的節點為 Follower。
- OBSERVING：Observer 狀態，對應節點為 Observer，該節點不參與 Leader 選舉。
4.3. ZooKeeper 叢集為啥最好奇數臺？
ZooKeeper 叢集在宕掉幾個 ZooKeeper 伺服器之後，如果剩下的 ZooKeeper 伺服器個數大於宕掉的個數的話整個 ZooKeeper 才依然可用。假如我們的叢集中有 n 臺 ZooKeeper 伺服器，那麼也就是剩下的服務數必須大於 n/2。先說一下結論，2n 和 2n-1 的容忍度是一樣的，都是 n-1，大家可以先自己仔細想一想，這應該是一個很簡單的數學問題了。比如假如我們有 3 臺，那麼最大允許宕掉 1 臺 ZooKeeper 伺服器，如果我們有 4 臺的的時候也同樣只允許宕掉 1 臺。假如我們有 5 臺，那麼最大允許宕掉 2 臺 ZooKeeper 伺服器，如果我們有 6 臺的的時候也同樣只允許宕掉 2 臺。
綜上，何必增加那一個不必要的 ZooKeeper 呢？
Paxos 演算法應該可以說是 ZooKeeper 的靈魂了。但是，ZooKeeper 並沒有完全採用 Paxos 演算法 ，而是使用 ZAB 協議作為其保證資料一致性的核心演算法。另外，在 ZooKeeper 的官方文件中也指出，ZAB 協議並不像 Paxos 演算法那樣，是一種通用的分散式一致性演算法，它是一種特別為 Zookeeper 設計的崩潰可恢復的原子訊息廣播演算法。
5.1. ZAB 協議介紹
ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast 原子廣播） 協議是為分散式協調服務 ZooKeeper 專門設計的一種支援崩潰恢復的原子廣播協議。在 ZooKeeper 中，主要依賴 ZAB 協議來實現分散式資料一致性，基於該協議，ZooKeeper 實現了一種主備模式的系統架構來保持叢集中各個副本之間的資料一致性。
5.2. ZAB 協議兩種基本的模式：崩潰恢復和訊息廣播
ZAB 協議包括兩種基本的模式，分別是
- 崩潰恢復：當整個服務框架在啟動過程中，或是當 Leader 伺服器出現網路中斷、崩潰退出與重啟等異常情況時，ZAB 協議就會進入恢復模式並選舉產生新的 Leader 伺服器。當選舉產生了新的 Leader 伺服器，同時叢集中已經有過半的機器與該 Leader 伺服器完成了狀態同步之後，ZAB 協議就會退出恢復模式。其中，所謂的狀態同步是指資料同步，用來保證叢集中存在過半的機器能夠和 Leader 伺服器的資料狀態保持一致。
- 訊息廣播：當叢集中已經有過半的 Follower 伺服器完成了和 Leader 伺服器的狀態同步，那麼整個服務框架就可以進入訊息廣播模式了。當一臺同樣遵守 ZAB 協議的伺服器啟動後加人到叢集中時，如果此時叢集中已經存在一個 Leader 伺服器在負責進行訊息廣播，那麼新加人的伺服器就會自覺地進入資料恢復模式：找到 Leader 所在的伺服器，並與其進行資料同步，然後一起參與到訊息廣播流程中去。
關於ZAB 協議&Paxos 演算法需要講和理解的東西太多了，具體可以看下面這兩篇文章：
- 圖解 Paxos 一致性協議[1]
- Zookeeper ZAB 協議分析[2]
- ZooKeeper 本身就是一個分散式程式（只要半數以上節點存活，ZooKeeper 就能正常服務）。
- 為了保證高可用，最好是以叢集形態來部署 ZooKeeper，這樣只要叢集中大部分機器是可用的（能夠容忍一定的機器故障），那麼 ZooKeeper 本身仍然是可用的。
- ZooKeeper 將資料儲存在記憶體中，這也就保證了 高吞吐量和低延遲（但是記憶體限制了能夠儲存的容量不太大，此限制也是保持 znode 中儲存的資料量較小的進一步原因）。
- ZooKeeper 是高效能的。在“讀”多於“寫”的應用程式中尤其地明顯，因為“寫”會導致所有的伺服器間同步狀態。（“讀”多於“寫”是協調服務的典型場景。）
- ZooKeeper 有臨時節點的概念。當建立臨時節點的客戶端會話一直保持活動，瞬時節點就一直存在。而當會話終結時，瞬時節點被刪除。持久節點是指一旦這個 znode 被建立了，除非主動進行 znode 的移除操作，否則這個 znode 將一直儲存在 ZooKeeper 上。
- ZooKeeper 底層其實只提供了兩個功能：① 管理（儲存、讀取）使用者程式提交的資料；② 為使用者程式提供資料節點監聽服務。
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參考資料
[1] 圖解 Paxos 一致性協議:http://codemacro.com/2014/10/15/explain-poxos/
[2] Zookeeper ZAB 協議分析:https://dbaplus.cn/news-141-1875-1.html
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