PERSISTENT-持久节点
除非手动删除，否则节点一直存在于Zookeeper上
EPHEMERAL-临时节点
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。
PERSISTENT_SEQUENTIAL-持久顺序节点
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。
EPHEMERAL_SEQUENTIAL-临时顺序节点
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。
ZAB协议是为分布式协调服务Zookeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议。
ZAB协议包括两种基本的模式：崩溃恢复和消息广播。
当整个zookeeper集群刚刚启动或者Leader服务器宕机、重启或者网络故障导致不存在过半的 服务器与Leader服务器保持正常通信时，所有进程（服务器）进入崩溃恢复模式，首先选举产 生新的Leader服务器，然后集群中Follower服务器开始与新的Leader服务器进行数据同步， 当集群中超过半数机器与该Leader服务器完成数据同步之后，退出恢复模式进入消息广播模 式，Leader服务器开始接收客户端的事务请求生成事物提案来进行事务请求处理。
有了zookeeper的一致性文件系统，锁的问题变得容易。锁服务可以分为两类，一个是保持独 占，另一个是控制时序。
对于第一类，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。
对于第二类， /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。
ZooKeeper是一个开放源码的分布式协调服务，它是集群的管理者，监视着集群中各个节点的 状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。最终，将简单易用的接口和性能高效、功能稳 定的系统提供给用户。
分布式应用程序可以基于Zookeeper实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式 协调/通知、集群管理、Master选举、分布式锁和分布式队列等功能。
Zookeeper保证了如下分布式一致性特性：
顺序一致性
原子性
单一视图
可靠性
实时性（最终一致性）
客户端的读请求可以被集群中的任意一台机器处理，如果读请求在节点上注册了监听器，这个 监听器也是由所连接的zookeeper机器来处理。对于写请求，这些请求会同时发给其他 zookeeper机器并且达成一致后，请求才会返回成功。因此，随着zookeeper的集群机器增 多，读请求的吞吐会提高但是写请求的吞吐会下降。
有序性是zookeeper中非常重要的一个特性，所有的更新都是全局有序的，每个更新都有一个 唯一的时间戳，这个时间戳称为zxid（Zookeeper Transaction Id）。而读请求只会相对于 更新有序，也就是读请求的返回结果中会带有这个zookeeper最新的zxid。
1、文件系统
2、通知机制
Zookeeper提供一个多层级的节点命名空间（节点称为znode）。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。 Zookeeper为了保证高吞吐和低延迟，在内存中维护了这个树状的目录结构，这种特性使得 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。
ZooKeeper是一个开放源码的分布式协调服务，它是集群的管理者，监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。最终，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
分布式应用程序可以基于Zookeeper实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式 协调/通知、集群管理、Master选举、分布式锁和分布式队列等功能。
Zookeeper保证了如下分布式一致性特性： 顺序一致性 原子性 单一视图 可靠性 实时性（最终一致性）
客户端的读请求可以被集群中的任意一台机器处理，如果读请求在节点上注册了监听器，这个 监听器也是由所连接的zookeeper机器来处理。对于写请求，这些请求会同时发给其他 zookeeper机器并且达成一致后，请求才会返回成功。因此，随着zookeeper的集群机器增多，读请求的吞吐会提高但是写请求的吞吐会下降。
有序性是zookeeper中非常重要的一个特性，所有的更新都是全局有序的，每个更新都有一个 唯一的时间戳，这个时间戳称为zxid（Zookeeper Transaction Id）。而读请求只会相对于更新有序，也就是读请求的返回结果中会带有这个zookeeper最新的zxid。
1、文件系统
2、通知机制
Zookeeper提供一个多层级的节点命名空间（节点称为znode）。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。 Zookeeper为了保证高吞吐和低延迟，在内存中维护了这个树状的目录结构，这种特性使得 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。
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。
工作机制：
客户端注册watcher
服务端处理watcher
客户端回调watcher
Watcher特性总结：
一次性
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。
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。
轻量
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。 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。
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。
注册watcher getData、exists、getChildren
触发watcher create、delete、setData
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。
调用getData()/getChildren()/exist()三个API，传入Watcher对象
标记请求request，封装Watcher到WatchRegistration
封装成Packet对象，发服务端发送request
收到服务端响应后，将Watcher注册到ZKWatcherManager中进行管理
请求返回，完成注册。
1）服务端接收Watcher并存储
接收到客户端请求，处理请求判断是否需要注册Watcher，需要的话将数据节点的节点路径和 ServerCnxn（ServerCnxn代表一个客户端和服务端的连接，实现了Watcher的process接 口，此时可以看成一个Watcher对象）存储在WatcherManager的WatchTable和 watch2Paths中去。
2）Watcher触发
以服务端接收到 setData() 事务请求触发NodeDataChanged事件为例：
封装WatchedEvent
将通知状态（SyncConnected）、事件类型（NodeDataChanged）以及节点路径封装成一 个WatchedEvent对象
查询Watcher
从WatchTable中根据节点路径查找Watcher
没找到；说明没有客户端在该数据节点上注册过Watcher
找到；提取并从WatchTable和Watch2Paths中删除对应Watcher（从这里可以看出 Watcher在服务端是一次性的，触发一次就失效了）
3）调用process方法来触发Watcher
这里process主要就是通过ServerCnxn对应的TCP连接发送Watcher事件通知。
1）UGO（User/Group/Others）
目前在Linux/Unix文件系统中使用，也是使用最广泛的权限控制方式。是一种粗粒度的文件 系统权限控制模式。
2）ACL（Access Control List）访问控制列表
包括三个方面：
-
权限模式（Scheme）
IP：从IP地址粒度进行权限控制
Digest：最常用，用类似于 username:password 的权限标识来进行权限配置，便于区分不同 应用来进行权限控制
World：最开放的权限控制方式，是一种特殊的digest模式，只有一个权限标识
“world:anyone” Super：超级用户
- 授权对象
授权对象指的是权限赋予的用户或一个指定实体，例如IP地址或是机器灯。
- 权限 Permission
CREATE：数据节点创建权限，允许授权对象在该Znode下创建子节点
DELETE：子节点删除权限，允许授权对象删除该数据节点的子节点
READ：数据节点的读取权限，允许授权对象访问该数据节点并读取其数据内容或子节点列表 等
WRITE：数据节点更新权限，允许授权对象对该数据节点进行更新操作
ADMIN：数据节点管理权限，允许授权对象对该数据节点进行ACL相关设置操作
- Leader
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 集群内部各服务的调度者
- Follower
处理客户端的非事务请求，转发事务请求给Leader服务器
参与事务请求Proposal的投票
参与Leader选举投票
- Observer
3.3.0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
处理客户端的非事务请求，转发事务请求给Leader服务器
不参与任何形式的投票
服务器具有四种状态，分别是LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。
LOOKING：寻找Leader状态。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。
FOLLOWING：跟随者状态。表明当前服务器角色是Follower。
LEADING：领导者状态。表明当前服务器角色是Leader。
OBSERVING：观察者状态。表明当前服务器角色是Observer。
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。
数据同步流程：（均以消息传递的方式进行）
i. Learner向Learder注册
ii. 数据同步
iii. 同步确认
Zookeeper的数据同步通常分为四类：
直接差异化同步（DIFF同步）
先回滚再差异化同步（TRUNC+DIFF同步）
仅回滚同步（TRUNC同步）
全量同步（SNAP同步）
在进行数据同步前，Leader服务器会完成数据同步初始化：
peerLastZxid：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）
minCommittedLog：Leader服务器Proposal缓存队列committedLog中最小ZXID
maxCommittedLog：Leader服务器Proposal缓存队列committedLog中最大ZXID
直接差异化同步（DIFF同步） 场景：peerLastZxid介于minCommittedLog和maxCommittedLog之间
先回滚再差异化同步（TRUNC+DIFF同步）
场景：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–回滚到Leader服务器上存在的，同时也是最接近于 peerLastZxid的ZXID
仅回滚同步（TRUNC同步）
场景：peerLastZxid 大于 maxCommittedLog
全量同步（SNAP同步）
场景一：peerLastZxid 小于 minCommittedLog
场景二：Leader服务器上没有Proposal缓存队列且peerLastZxid不等于lastProcessZxid
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。
在分布式环境中，有些业务逻辑只需要集群中的某一台机器进行执行，其他的机器可以共享这 个结果，这样可以大大减少重复计算，提高性能，于是就需要进行leader选举。
Zookeeper本身也是集群，推荐配置不少于3个服务器。Zookeeper自身也要保证当一个节点 宕机时，其他节点会继续提供服务。 如果是一个Follower宕机，还有2台服务器提供访问，因为Zookeeper上的数据是有多个副本 的，数据并不会丢失； 如果是一个Leader宕机，Zookeeper会选举出新的Leader。 ZK集群的机制是只要超过半数的节点正常，集群就能正常提供服务。只有在ZK节点挂得太 多，只剩一半或不到一半节点能工作，集群才失效。
所以 3个节点的cluster可以挂掉1个节点(leader可以得到2票>1.5) 2个节点的cluster就不能挂掉任何1个节点了(leader可以得到1票<=1)
单机模式、伪集群模式、集群模式。
集群规则为2N+1台，N>0，即3台。
其实就是水平扩容了，Zookeeper在这方面不太好。
两种方式：
全部重启：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。
逐个重启：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。
3.5版本开始支持动态扩容。
不是。官方声明：一个Watch事件是一个一次性的触发器，当被设置了Watch的数据发生了改 变的时候，则服务器将这个改变发送给设置了Watch的客户端，以便通知它们。
为什么不是永久的，举个例子，如果服务端变动频繁，而监听的客户端很多情况下，每次变动 都要通知到所有的客户端，给网络和服务器造成很大压力。 一般是客户端执行getData(“/节点A”,true)，如果节点A发生了变更或删除，客户端会得到它 的watch事件，但是在之后节点A又发生了变更，而客户端又没有设置watch事件，就不再给 客户端发送。
在实际应用中，很多情况下，我们的客户端不需要知道服务端的每一次变动，我只要最新的数 据即可。
相同点：
两者都存在一个类似于Leader进程的角色，由其负责协调多个Follower进程的运行 Leader进程都会等待超过半数的Follower做出正确的反馈后，才会将一个提案进行提交 ZAB协议中，每个Proposal中都包含一个 epoch 值来代表当前的Leader周期，Paxos中名字 为Ballot
不同点：
ZAB用来构建高可用的分布式数据主备系统（Zookeeper），Paxos是用来构建分布式一致性 状态机系统。
数据发布/订阅
负载均衡
命名服务
分布式协调/通知
集群管理
Master选举
分布式锁
分布式队列
Zookeeper的作用：
zookeeper用来注册服务和进行负载均衡，哪一个服务由哪一个机器来提供必需让调用者知 道，简单来说就是ip地址和服务名称的对应关系。当然也可以通过硬编码的方式把这种对应关 系在调用方业务代码中实现，但是如果提供服务的机器挂掉调用者无法知晓，如果不更改代码 会继续请求挂掉的机器提供服务。zookeeper通过心跳机制可以检测挂掉的机器并将挂掉机器 的ip和服务对应关系从列表中删除。至于支持高并发，简单来说就是横向扩展，在不更改代码 的情况通过添加机器来提高运算能力。通过添加新的机器向zookeeper注册服务，服务的提供 者多了能服务的客户就多了。
dubbo：
是管理中间层的工具，在业务层到数据仓库间有非常多服务的接入和服务提供者需要调度， dubbo提供一个框架解决这个问题。
注意这里的dubbo只是一个框架，至于你架子上放什么是完全取决于你的，就像一个汽车骨 架，你需要配你的轮子引擎。这个框架中要完成调度必须要有一个分布式的注册中心，储存所 有服务的元数据，你可以用zk，也可以用别的，只是大家都用zk。
zookeeper和dubbo的关系：
Dubbo 的将注册中心进行抽象，它可以外接不同的存储媒介给注册中心提供服务，有 ZooKeeper，Memcached，Redis 等。
引入了 ZooKeeper 作为存储媒介，也就把 ZooKeeper 的特性引进来。首先是负载均衡，单注 册中心的承载能力是有限的，在流量达到一定程度的时 候就需要分流，负载均衡就是为了分流 而存在的，一个 ZooKeeper 群配合相应的 Web 应用就可以很容易达到负载均衡；资源同步， 单单有负载均衡还不 够，节点之间的数据和资源需要同步，ZooKeeper 集群就天然具备有这 样的功能；命名服务，将树状结构用于维护全局的服务地址列表，服务提供者在启动 的时候， 向 ZooKeeper 上的指定节点 /dubbo/${serviceName}/providers 目录下写入自己的 URL 地址，这个操作就完成了服务的发布。 其他特性还有 Mast 选举，分布式锁等。
zookeeper
不存在单点问题，zab机制保证单点故障可重新选举一个leader 只负责服务的注册与发现，不负责转发，减少一次数据交换（消费方与服务方直接通信） 需要自己实现相应的负载均衡算法
nginx
存在单点问题，单点负载高数据量大,需要通过KeepAlived+LVS备机实现高可用 每次负载，都充当一次中间人转发角色，增加网络负载量（消费方与服务方间接通信） 自带负载均衡算法
ZooKeeper是一个开放源码的分布式协调服务，它是集群的管理者，监视着集群 中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。最终，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。 分布式应用程序可以基于Zookeeper实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服 务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。 Zookeeper 保证了如下分布式一致性特性：
- （1） 顺序一致性
- （2） 原子性
- （3） 单一视图
- （4） 可靠性
- （5） 实时性（最终一致性） 客户端的读请求可以被集群中的任意一台机器处理，如果读请求在节点上注册了监听器，这个监听器也是由所连接的zookeeper机器来处理。对于写请求， 这些请求会同时发给其他zookeeper机器并且达成一致后，请求才会返回成功。因此，随着zookeeper的集群机器增多，读请求的吞吐会提高但是写请求的吞吐会下降。 有序性是zookeeper 中非常重要的一个特性，所有的更新都是全局有序的，每个更 新 都 有 一 个 唯 一 的 时 间 戳 ， 这个时间戳称为zxid（Zookeeper Transaction Id）。而读请求只会相对于更新有序，也就是读请求的返回结果中会带有这个zookeeper最新的 zxid。
- （1） 文件系统
- （2） 通知机制
Zookeeper提供一个多层级的节点命名空间（节点称为 znode）。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。 Zookeeper为了保证高吞吐和低延迟，在内存中维护了这个树状的目录结构， 这种特性使得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。
ZAB协议是为分布式协调服务Zookeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议。 ZAB协议包括两种基本的模式：崩溃恢复和消息广播。 当整个zookeeper集群刚刚启动或者 Leader 服务器宕机、重启或者网络故障导致不存在过半的服务器与 Leader 服务器保持正常通信时，所有进程（服务器）进入崩溃恢复模式，首先选举产生新的 Leader 服务器，然后集群中Follower 服务器开始与新的 Leader 服务器进行数据同步，当集群中超过半数机器与该 Leader 服务器完成数据同步之后，退出恢复模式进入消息广播模 式，Leader服务器开始接收客户端的事务请求生成事物提案来进行事务请求处理。
- （1） PERSISTENT-持久节点 除非手动删除，否则节点一直存在于 Zookeeper 上
- （2） EPHEMERAL-临时节点 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。
- （3） PERSISTENT_SEQUENTIAL-持久顺序节点 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。
- （4） EPHEMERAL_SEQUENTIAL-临时顺序节点 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。
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。 工作机制：
-
（1） 客户端注册 watcher
-
（2） 服务端处理 watcher
-
（3） 客户端回调 watcher
-
（1） 一次性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。
-
（2） 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。
-
（3） 轻量 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。 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。
-
（4） 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。
-
（5） 注册 watcher getData、exists、getChildren
-
（6） 触发 watcher create、delete、setData
-
（7） 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。
- （1） 调用getData()/getChildren()/exist()三个 API，传入 Watcher 对象
- （2） 标记请求 request，封装 Watcher 到 WatchRegistration
- （3） 封装成 Packet 对象，发服务端发送 request
- （4） 收到服务端响应后，将 Watcher 注册到 ZKWatcherManager 中进行管理
- （5） 请求返回，完成注册。
接收到客户端请求，处理请求判断是否需要注册Watcher，需要的话将数据节点的节点路径和 ServerCnxn（ServerCnxn 代表一个客户端和服务端的连接，实现了 Watcher 的 process 接口，此时可以看成一个 Watcher 对象）存储在WatcherManager 的 WatchTable 和 watch2Paths 中 去 。
-
2.1封 装 WatchedEvent 将通知状态（SyncConnected）、事件类型（NodeDataChanged）以及节点路径封装成一个 WatchedEvent 对象
-
2.2查 询 Watcher 从 WatchTable 中根据节点路径查找 Watcher
-
2.3 没找到；说明没有客户端在该数据节点上注册过 Watcher
-
2.4 找到；提取并从 WatchTable 和 Watch2Paths 中删除对应 Watcher（从这里可以看出 Watcher 在服务端是一次性的，触发一次就失效了）
这里 process 主要就是通过 ServerCnxn 对应的 TCP 连接发送 Watcher 事件通知。
客户端 SendThread 线程接收事件通知，交由 EventThread 线程回调Watcher。 客户端的 Watcher 机制同样是一次性的，一旦被触发后，该 Watcher 就失效了。
目前在 Linux/Unix 文件系统中使用，也是使用最广泛的权限控制方式。是一 种粗粒度的文件系统权限控制模式。 ACL（Access Control List）访问控制列表包括三个方面：
-
（1） IP：从 IP 地址粒度进行权限控制
-
（2） Digest：最常用，用类似于 username:password 的权限标识来进行权限配置，便于区分不同应用来进行权限控制
-
（3） World：最开放的权限控制方式，是一种特殊的 digest 模式，只有一个权限标识“world:anyone”
-
（4） Super：超级用户授权对象
-
（1） CREATE：数据节点创建权限，允许授权对象在该 Znode 下创建子节点
-
（2） DELETE：子节点删除权限，允许授权对象删除该数据节点的子节点
-
（3） READ：数据节点的读取权限，允许授权对象访问该数据节点并读取其数据内容或子节点列表等
-
（4） WRITE：数据节点更新权限，允许授权对象对该数据节点进行更新操作
-
（5） ADMIN：数据节点管理权限，允许授权对象对该数据节点进行 ACL 相关设置操作
3.2.0 版本后，添加了 Chroot 特性，该特性允许每个客户端为自己设置一个命名空间。如果一个客户端设置了 Chroot，那么该客户端对服务器的任何操作，都将会被限制在其自己的命名空间下。 通过设置 Chroot，能够将一个客户端应用于 Zookeeper 服务端的一颗子树相对应，在那些多个应用公用一个 Zookeeper 进群的场景下，对实现不同应用间的相互隔离非常有帮助。
分桶策略：将类似的会话放在同一区块中进行管理，以便于 Zookeeper 对会话进行不同区块的隔离处理以及同一区块的统一处理。 分配原则：每个会话的“下次超时时间点”（ExpirationTime） 计算公式： ExpirationTime = currentTime + sessionTimeout ExpirationTime = (ExpirationTime / ExpirationInrerval + 1) * ExpirationInterval , ExpirationInterval 是指 Zookeeper 会话超时检查时间间隔，默认 tickTime
-
（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
-
（2） 集群内部各服务的调度者
-
（1） 处理客户端的非事务请求，转发事务请求给 Leader 服务器
-
（2） 参与事务请求 Proposal 的投票
-
（3） 参与 Leader 选举投票
-
（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
-
（2） 处理客户端的非事务请求，转发事务请求给 Leader 服务器
-
（3） 不参与任何形式的投票
服务器具有四种状态，分别是LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。
- （1） LOOKING：寻 找 Leader 状态。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。
- （2） FOLLOWING：跟随者状态。表明当前服务器角色是 Follower。
- （3） LEADING：领导者状态。表明当前服务器角色是 Leader。
- （4） OBSERVING：观察者状态。表明当前服务器角色是 Observer。
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。
-
Learner 向 Learder 注册
-
数据同步同步确认
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（1） 直接差异化同步（DIFF 同步）
-
（2） 先回滚再差异化同步（TRUNC+DIFF 同步）
-
（3） 仅回滚同步（TRUNC 同步）
-
（4） 全量同步（SNAP 同步）在进行数据同步前，Leader 服务器会完成数据同步初始化： peerLastZxid： · 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）
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Leader 服务器 Proposal 缓存队列 committedLog 中最小
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Leader 服务器 Proposal 缓存队列 committedLog 中最大 ZXID 直接差异化同步 （DIFF 同步）
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场景：peerLastZxid 介于 minCommittedLog 和 maxCommittedLog 之间先回滚再差异化同步（TRUNC+DIFF 同步）
-
场景：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–回滚到Leader 服务器上存在的，同时也是最接近于 peerLastZxid 的 ZXID 仅回滚同步（TRUNC 同步）
-
场景：peerLastZxid 大于 maxCommittedLog 全量同步（SNAP 同步）
-
场景一：peerLastZxid 小于 minCommittedLog
-
场景二：Leader 服务器上没有 Proposal 缓存队列且 peerLastZxid 不等于 lastProcessZxid
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。
在分布式环境中，有些业务逻辑只需要集群中的某一台机器进行执行，其他的机器可以共享这个结果，这样可以大大减少重复计算，提高性能，于是就需要进行 leader 选举。
Zookeeper 本身也是集群，推荐配置不少于 3 个服务器。Zookeeper 自身也要保证当一个节点宕机时，其他节点会继续提供服务。 如果是一个 Follower 宕机，还有 2 台服务器提供访问，因为 Zookeeper 上的数据是有多个副本的，数据并不会丢失 ； 如果是一个 Leader 宕机，Zookeeper 会选举出新的 Leader。 ZK 集群的机制是只要超过半数的节点正常，集群就能正常提供服务。只有在 ZK 节点挂得太多，只剩一半或不到一半节点能工作，集群才失效。 所以 3 个节点的 cluster 可以挂掉 1 个节点(leader 可以得到 2 票>1.5) 2 个节点的 cluster 就不能挂掉任何 1 个节点了(leader 可以得到 1 票<=1)
zk 的负载均衡是可以调控，nginx 只是能调权重，其他需要可控的都需要自己写插件；但是 nginx 的吞吐量比 zk 大很多，应该说按业务选择用哪种方式。
部署模式：单机模式、伪集群模式、集群模式。
集群规则为 2N+1 台，N>0，即 3 台。
其实就是水平扩容了，Zookeeper 在这方面不太好。两种方式：全部重启：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。 逐个重启：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。 3.5 版本开始支持动态扩容
不是。官方声明：一个 Watch 事件是一个一次性的触发器，当被设置了 Watch 的数据发生了改变的时候，则服务器将这个改变发送给设置了 Watch 的客户端，以便通知它们。 为什么不是永久的，举个例子，如果服务端变动频繁，而监听的客户端很多情况下，每次变动都要通知到所有的客户端，给网络和服务器造成很大压力。 一般是客户端执行 getData(“/节点 A”,true)，如果节点 A 发生了变更或删除，客户端会得到它的 watch 事件，但是在之后节点 A 又发生了变更，而客户端又没有设置 watch 事件，就不再给客户端发送。 在实际应用中，很多情况下，我们的客户端不需要知道服务端的每一次变动，我只要最新的数据即可。
java 客户端：zk 自带的 zkclient 及 Apache 开源的 Curator。
chubby 是 google 的，完全实现 paxos 算法，不开源。zookeeper 是 chubby 的开源实现，使用 zab 协议，paxos 算法的变种。
常用命令：ls get set create delete 等。
-
（1） 两者都存在一个类似于 Leader 进程的角色，由其负责协调多个 Follower 进程的运行
-
（2） Leader 进程都会等待超过半数的 Follower 做出正确的反馈后，才会将一个提案进行提交
-
（3） ZAB 协议中，每个 Proposal 中都包含一个 epoch 值来代表当前的 Leader 周期，Paxos 中名字为 Ballot
ZAB 用来构建高可用的分布式数据主备系统（Zookeeper），Paxos 是用来构建分布 式一致性状态机系统。
Zookeeper是一个典型的发布/订阅模式的分布式数据管理与协调框架，开发人员可以使用它来进行分布式数据的发布和订阅。 通过对Zookeeper中丰富的数据节点进行交叉使用，配合 Watcher 事件通知机制，可以非常方便的构建一系列分布式应用中年都会涉及的核心功能，如：
- （1） 数据发布/订阅
- （2） 负载均衡
- （3） 命名服务
- （4） 分布式协调/通知
- （5） 集群管理
- （6） Master 选 举
- （7） 分布式锁
- （8） 分布式队列
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。
动态获取数据（配置信息),实现数据（配置信息）的集中式管理和数据的动态更新设计模式
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（1） 数据量通常比较小
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（2） 数据内容在运行时会发生动态更新
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（3） 集群中各机器共享，配置一致 如：机器列表信息、运行时开关配置、数据库配置信息等基于 Zookeeper 的实现方式
将数据（配置信息）存储到 Zookeeper 上的一个数据节点
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
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。
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，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。
对于系统调度来说：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。对于执行情况汇报：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。
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。
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。Zookeeper 集群管理（文件系统、通知机制）
对于第一点，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 的子节点变化消息。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。 新机器加入也是类似，所有机器收到通知：新兄弟目录加入，highcount 又有了， 对于第二点，我们稍微改变一下，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。
有了 zookeeper 的一致性文件系统，锁的问题变得容易。锁服务可以分为两类，一个是保持独占，另一个是控制时序。 对于第一类，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。 对于第二类， /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） 同步队列，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。
- （2） 队列按照 FIFO 方式进行入队和出队操作。 第一类，在约定目录下创建临时目录节点，监听节点数目是否是我们要求的数目。 第二类，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。
Zookeeper 是一个分布式协调服务，可用于服务发现，分布式锁，分布式领导选举，配置管理等。
Zookeeper 提供了一个类似于 Linux 文件系统的树形结构（可认为是轻量级的内存文件系统，但只适合存少量信息，完全不适合存储大量文件或者大文件），同时提供了对于每个节点的监控与通知机制。
Zookeeper 集群是一个基于主从复制的高可用集群，每个服务器承担如下三种角色中的一种
- 一个 Zookeeper 集群同一时间只会有一个实际工作的 Leader，它会发起并维护与各 Follwer及 Observer 间的心跳。
- 所有的写操作必须要通过 Leader 完成再由 Leader 将写操作广播给其它服务器。只要有超过半数节点（不包括 observeer 节点）写入成功，该写请求就会被提交（类 2PC 协议）。
- 一个 Zookeeper 集群可能同时存在多个 Follower，它会响应 Leader 的心跳，
- Follower 可直接处理并返回客户端的读请求，同时会将写请求转发给 Leader 处理，
- 并且负责在 Leader 处理写请求时对请求进行投票。
角色与 Follower 类似，但是无投票权。Zookeeper 需保证高可用和强一致性，为了支持更多的客户端，需要增加更多 Server；Server 增多，投票阶段延迟增大，影响性能；引入 Observer，Observer 不参与投票； Observers 接受客户端的连接，并将写请求转发给 leader 节点； 加入更多 Observer 节点，提高伸缩性，同时不影响吞吐率。
在 ZAB ( ZooKeeper Atomic Broadcast , ZooKeeper 原子消息广播协议） 协议的事务编号 Zxid 设计中，Zxid 是一个 64 位的数字，其中低 32 位是一个简单的单调递增的计数器，针对客户端每一个事务请求，计数器加 1；而高 32 位则代表 Leader 周期 epoch 的编号，每个当选产生一个新的 Leader 服务器，就会从这个 Leader 服务器上取出其本地日志中最大事务的 ZXID，并从中读取epoch 值，然后加 1，以此作为新的 epoch，并将低 32 位从 0 开始计数。
Zxid（Transaction id）类似于 RDBMS 中的事务 ID，用于标识一次更新操作的 Proposal（提议）ID。为了保证顺序性，该 zkid 必须单调递增。
epoch：可以理解为当前集群所处的年代或者周期，每个 leader 就像皇帝，都有自己的年号，所以每次改朝换代，leader 变更之后，都会在前一个年代的基础上加 1。这样就算旧的 leader 崩溃恢复之后，也没有人听他的了，因为follower 只听从当前年代的 leader 的命令。
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。
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Leader election（选举阶段）：节点在一开始都处于选举阶段，只要有一个节点得到超半数节点的票数，它就可以当选准 leader。只有到达 广播阶段（broadcast） 准 leader 才会成为真正的 leader。这一阶段的目的是就是为了选出一个准 leader，然后进入下一个阶段。
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Discovery（发现阶段）：在这个阶段，followers 跟准 leader 进行通信，同步 followers 最近接收的事务提议。这个一阶段的主要目的是发现当前大多数节点接收的最新提议，并且准 leader 生成新的 epoch，让 followers 接受，更新它们的 accepted Epoch一个 follower 只会连接一个 leader，如果有一个节点 f 认为另一个 follower p 是 leader，f 在尝试连接 p 时会被拒绝，f 被拒绝之后，就会进入重新选举阶段。
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Synchronization（同步阶段）：同步阶段主要是利用 leader 前一阶段获得的最新提议历史，同步集群中所有的副本。只有当 大多数节点都同步完成，准 leader 才会成为真正的 leader。follower 只会接收 zxid 比自己的 lastZxid 大的提议。Broadcast（广播阶段-leader 消息广播）
ZAB 提交事务并不像 2PC 一样需要全部 follower 都 ACK，只需要得到超过半数的节点的 ACK 就可以了。
协议的 Java 版本实现跟上面的定义有些不同，选举阶段使用的是 Fast Leader Election（FLE），它包含了 选举的发现职责。因为 FLE 会选举拥有最新提议历史的节点作为 leader，这样就省去了发现最新提议的步骤。实际的实现将 发现阶段 和 同步合并为 Recovery Phase（恢复阶段）。所以，ZAB 的实现只有三个阶段：Fast Leader Election；Recovery Phase；Broadcast Phase。
每个 sever 首先给自己投票，然后用自己的选票和其他 sever 选票对比，权重大的胜出，使用权重较大的更新自身选票箱。具体选举过程如下：
- 每个 Server 启动以后都询问其它的 Server 它要投票给谁。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）
- 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。
- 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
- leader 就会开始等待 server 连接
- Follower 连接 leader，将最大的 zxid 发送给 leader
- Leader 根据 follower 的 zxid 确定同步点，至此选举阶段完成。
- 选举阶段完成 Leader 同步后通知 follower 已经成为 uptodate 状态
- Follower 收到 uptodate 消息后，又可以重新接受 client 的请求进行服务了
目前有 5 台服务器，每台服务器均没有数据，它们的编号分别是 1,2,3,4,5,按编号依次启动，它们的选择举过程如下：
- 服务器 1 启动，给自己投票，然后发投票信息，由于其它机器还没有启动所以它收不到反馈信息，服务器 1 的状态一直属于 Looking。
- 服务器 2 启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器 1 交换结果，由于服务器 2 的编号大所以服务器 2 胜出，但此时投票数没有大于半数，所以两个服务器的状态依然是LOOKING。
- 服务器 3 启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器 1,2 交换信息，由于服务器 3 的编号最大所以服务器 3 胜出，此时投票数正好大于半数，所以服务器 3 成为领导者，服务器1,2 成为小弟。
- 服务器 4 启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器 1,2,3 交换信息，尽管服务器 4 的编号大，但之前服务器 3 已经胜出，所以服务器 4 只能成为小弟。
- 服务器 5 启动，后面的逻辑同服务器 4 成为小弟。
- 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
- 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。
- 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。
- 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。
- PERSISTENT：持久的节点。
- EPHEMERAL：暂时的节点。
- PERSISTENT_SEQUENTIAL：持久化顺序编号目录节点。
- EPHEMERAL_SEQUENTIAL：暂时化顺序编号目录节点。