目录
一、ZooKeeper是什么
二、ZooKeeper的工作机制
三、ZooKeeper特点
四、ZooKeeper数据结构
五、ZooKeeper应用场景
5.1统一命名服务
5.2统一配置管理
5.3统一集群管理
5.4服务器动态上下线
5.5软负载均衡
六、ZooKeeper的选举机制
6.1第一次启动选举机制
6.2非第一次启动选举机制
七、zookeeper集群部署
一、ZooKeeper是什么
Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的Apache项目
二、ZooKeeper的工作机制
Zookeeper从设计模式角度来理解：是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应。也就是说
Zookeeper = 注册中心+文件系统 + 通知机制
工作机制
1、每个服务端上线时需要到zookeeper集群注册信息
2、客户端从zookeeper集群获取在线服务端信息列表并监听
3、服务端上线下线时，zookeeper需要更新列表信息并通知客户端
4、客户端接收到通知重新获取zookeeper在线服务器列表
三、ZooKeeper特点
（1）Zookeeper：一个领导者（Leader），多个跟随者（Follower）组成的集群
（2）Zookeeper集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务，所以Zookeeper适合安装奇数台服务器
（3）全局数据一致：每个Server保存一份相同的数据副本，Client无论连接到哪个Server，数据都是一致的。
（4）更新请求顺序执行，来自同一个Client的更新请求按其发送顺序依次执行，即先进先出。
（5）数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败。
（6）实时性，在一定时间范围内，Client能读到最新数据。
四、ZooKeeper数据结构
ZooKeeper数据模型的结构与Linux文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称做一个ZNode。每一个ZNode默认能够存储1MB的数据，每个ZNode都可以通过其路径唯一标识。
五、ZooKeeper应用场景
提供的服务包括：
统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡等
5.1统一命名服务
在分布式环境下，经常需要对应用/服务进行统一命名，便于识别。例如：IP不容易记住，而域名容易记住。
5.2统一配置管理
（1）分布式环境下，配置文件同步非常常见。一般要求一个集群中，所有节点的配置信息是一致的，比如Kafka集群。对配置文件修改后，希望能够快速同步到各个节点上。
（2）配置管理可交由ZooKeeper实现。可将配置信息写入ZooKeeper上的一个Znode。各个客户端服务器监听这个Znode。一旦Znode中的数据被修改，ZooKeeper将通知各个客户端服务器。
5.3统一集群管理
（1）分布式环境中，实时掌握每个节点的状态是必要的。可根据节点实时状态做出一些调整。
（2）ZooKeeper可以实现实时监控节点状态变化。可将节点信息写入ZooKeeper上的一个ZNode。监听这个ZNode可获取它的实时状态变化。
5.4服务器动态上下线
客户端能实时洞察到服务器上下线的变化
5.5软负载均衡
在Zookeeper中记录每台服务器的访问数，让访问数最少的服务器去处理最新的客户端请求（这边最小连接调度算法嘛）
六、ZooKeeper的选举机制
6.1第一次启动选举机制
（1）服务器1启动，发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票，不够半数以上
（3票），选举无法完成，服务器1状态保持为LOOKING；
（2）服务器2启动，再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息：此时服务器1
发现服务器2的myid比自己目前投票推举的（服务器1）大，更改选票为推举服务器2。此时服务器
1票数0票，服务器2票数2票，没有半数以上结果，选举无法完成，服务器1，2状态保持LOOKING
（3）服务器3启动，发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3
此次投票结果：服务器1为0票，服务器2为0票，服务器3为3票。
此时服务器3的票数已经超过半数，服务器3当选Leader。
服务器1，2更改状态为FOLLOWING，服务器3更改状态为LEADING；
（4）服务器4启动，发起一次选举。此时服务器1，2，3已经不是LOOKING状态，不会更改选票信息。
交换选票信息结果：服务器3为3票，服务器4为1票。此时服务器4服从多数，更改选票信息为服务器3，并更改状态为FOLLOWING；
（5）服务器5启动，同4一样当小弟
比较服务器的myid大小，谁的myid越大则获取其他节点的选票，当选票数量超过服务器节点数量的半数以后，则当选leader，其他节点为follower。即使有新的更大myid节点加入集群，也不变，此时比票数
1. 1）服务器1启动后，发起一次选举。 2）服务器1投自己一票，此时服务器1只有一票，不够半数以上，选举无法完成 3）此时服务器1状态为Looking
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2. 1）服务器2启动，再发起一次选举。 2）服务器1和2分别投服务器2一票（服务器更改刚刚投自己的一票） 3）此时服务器1为0票；服务器2为2票，没有半数，选举不成功 4）此时，服务器1和2状态为Looking
------------------------------------（为什么1会投2？：因为服务器2的id比服务器1大，所以服务器1会投服务器2）
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3. 1）服务器3启动，发起选举。 2）服务器1和2会更改选票，投给服务器3 3）此时，服务器3为3票，以超过半数，服务器3当选为领导者 4）此时，服务器1和2状态为跟随者，服务器3为领导者
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4. 1）之后服务器启动，会发起选举 2）虽然后面的服务器myid都比服务器3大 3）但是此时服务器3已经是领导者了，服务器1，2，3不会更改选票信息了 4）之后的服务器都将是服务器3的跟随者6.2非第一次启动选举机制
1.EPOCH大的直接胜出
2.EPOCH相同，事务id大的胜出
3.事务id相同，服务器id大的胜出
SID：服务器ID。用来唯一标识一台ZooKeeper集群中的机器，每台机器不能重复，和myid一致。（表示服务器的唯一标志id）
ZXID：事务ID。ZXID是一个事务ID，用来标识一次服务器状态的变更。在某一时刻，集群中的每台机器的ZXID值不一定完全一致，这和ZooKeeper服务器对于客户端“更新请求”的处理逻辑速度有关。（表示处理任务的数量）
Epoch：每个Leader任期的代号。没有Leader时同一轮投票过程中的逻辑时钟值是相同的。每投完一次票这个数据就会增加（表示参与选举的次数）
