一、概述：
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。
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。Zookeeper=文件系统
特点
1）Zookeeper: 一个领导者（Leader）,多个跟随者（Follower）组成的集群。
2）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）全局数据一致性：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。
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。
数据结构
ZooKeeper数据模型的结构与Unix文件系统很类似，整体上可以看作一棵树，每个节点称作一个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。
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。
1）统一命名服务。在分布是环境下，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。
2）统一配置管理。
a: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。
b: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中数据被修改，ZooKeeper将通知各个客户端服务器。
3）统一集群管理。
a: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。
b: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。
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）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。
二、配置参数解读
Zookeeper中的配置文件zoo.cfg中参数含义解读如下：
1)tickTime=2000: 通信心跳时间，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位是毫秒
2) initLimit = 10:LF初始通信时限（10次心跳 102000）
Leader和Follower初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量）
3) syncLimit=5: LF同步通信时限
Leader和Follower之间通信时间如果超过syncLimittickTime, Leader认为Follow死掉,从服务器列表中删除Follwer
4) dataDir: 保存Zookeeper中的数据
注意：默认的tmp目录，容易被Linux系统定期删除，所以一般不用默认的tmp目录。
5) clientPort=2181：客户端连接端口，通常不做修改。
三、zookeeper集群操作
1、集群规划：最少三个节点。
2、配置服务器编号：在zkData目录下创建一个名称为myid的文件，在文件中添加与server对应的编号（注意：编号必须唯一，上下不要有空行，左右不要有空格）。
3、配置zoo.cfg文件
增加如下配置：server.A=B:C:D
a）A是一个数字，表示这个是第几号服务器；
集群模式下配置一个文件myid，这个文件在dataDir目录下，这个文件里面有一个数据就是A的值，Zookeeper启动时读取此文件，拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server
b）B是这个服务器的地址；
c）C是这个服务器Follower与集群中的Leader服务器交换信息的端口；
d）D是万一集群中的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口；
四、选举机制
第一次启动
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。此时投票结果：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为一票。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。
三个概念:
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。
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"的处理逻辑有关。
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。
非第一次启动
1、当ZooKeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，就会开始进入Leader选举：
a) 服务器初始化启动。
b) 服务器运行期间无法和Leader保持连接。
2、而当一台机器进入Leader选举流程时，当前集群也可能回处于以下两种状态：
a) 集群中本来就已经存在一个Leader。
对于这种情况，机器试图去选举Leader时，会被告知当前服务器的Leader信息，对于该机器来说，仅仅需要知道和Leader机器建立连接，并运行状态同步即可。
b) 集群中确实不存在Leader
假设ZooKeeper由5台服务器组成，SID分别为1、2、3、4、5，ZXID分别为8，8，8，7，7，并且此时SID为3的服务器是Leader。某一时刻，3和5服务器出现故障，incident开始进行Leader选举。
最终2号机器当选Leader。
选举Leader规则（非第一次启动）：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；
四、集群启动停止脚本：
#!/bin/bashcase $1 in"start"){for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104do echo ---------- zookeeper $i 启动 ----------ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh start"done};;"stop"){for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104do echo ---------- zookeeper $i 停止 ----------ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh stop"done};;"status"){for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104do echo ---------- zookeeper $i 状态 ----------ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh status"done};;esac
五、客户端命令行相关操作：
zk客户端命令行相关操作#查看节点数据ls -s / #创建永久节点create /sanguo "diaochan"#得到这个节点的值get -s /sanguo#创建带序号的节点(带序号的节点相同节点编号会自动累加，不带需要的节点，相同节点不允许存在)create -s /sanguo/weiguo/zhangliao "zhangliao"#创建临时节点(退出客户端后，节点会丢失)create -e /sanguo/wuguo "zhouyu"#修改节点数据值set /sanguo/weiguo "simayi"#监控节点的值(注册一次，只能监听一次)get -w /sanguo#监控节点的子节点变化(注册一次，只能监听一次)ls -w /sanguo#删除节点（节点不能包含子节点）delete /sanguo#删除节点（递归删除）deleteall /sanguo#查看节点状态stat /sanguo
ls -s /
返回结果解析
cZxid：创建节点的事务zxid
每次修改Zookeeper状态都会产生一个Zookeeper事务ID。事务ID是ZooKeeper中所有修改总的次序。每次修改都有唯一的zxid,如果zxid1小于zxid2，那么zxid1在zxid2之前发生。
ctime：znode被创建的毫秒数（从1970年开始）
mZxid：znode最后更新的事务zxid
mtime：znode最后修改的毫秒数（从1970年开始）
pZxid：znode最后更新的子节点zxid
cversion：znode子节点变化号，znode子节点修改次数
dataVersion：znode数据变化号
aclVersion：znode访问控制列表的变化号
ephemeralOwner：如果是临时节点，这个是znode拥有者的session id。如果不是临时节点则是0
dataLength：znode的数据长度
numChildren：znode子节点数量
六、节点类型：
持久（Persistent）:客户端和服务器断开连接后，创建的节点不删除
短暂（Ephemeral）:客户端和服务器端断开连接后，创建的节点自己删除
1、持久化目录节点
客户端与Zookeeper断开连接后，该节点依旧存在
2、持久化顺序编号目录节点
客户端与Zookeeper断开连接后，该节点依旧存在，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
3、临时目录节点
客户端与Zookeeper断开连接后，该节点被删除
4、临时顺序编号目录节点
客户端与Zookeeper断开连接后，该节点被删除，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号。
说明：创建znode时设置顺序标识，znode名称后会附加一个值，顺序号是一个单调递增的计数器，由父节点维护
注意：在分布式系统中，顺序号可以被用于为所有的事件进行全局排序，这样客户端可以通过顺序号推断事件的顺序
七、监听器原理：
1、监听原理详解
1）首先要有一个main()线程
2）在main线程中创建Zookeeper客户端，这时就会创建俩个线程，一个负责网络连接通（connet）,一个负责监听（listener）。
3）通过connect线程将注册的监听事件发送给Zookeeper。
4）在Zookeeper的注册监听器列表中将注册的监听事件添加到列表中。
5）Zookeeper监听到有数据或路径变化，就会将这个消息发送给listener线程。
6）listener线程内部调用了process()方法。
2、常见的监听
1）监听节点数据的变化 get path[watch]
2）监听子节点增减的变化 ls path [watch]
八、客户端向服务器写数据流程
1、写流程值写入请求直接发送给Leader节点（只要有半数节点写完，则回复写入成功）
2、写流程之写入请求发送给follow节点
九、服务器动态上下线
十、ZooKeeper分布式锁
1、原生api实现分布式锁
存在问题：
a、会话连接是异步的，需要自己去处理。比如使用CountDownLatch;
b、Watch需要重复注册，不然就不能生效;
c、开发的复杂性较高;
d、不支持多节点删除和创建。需要自己去递归;
2、Curator框架实现分布式锁
十一、常见面试题
1、选举机制
半数机制，超过半数的投票通过，即通过。
a、第一次启动选举规则：
投票过半数时，服务器id大的胜出。
b、第二次启动选举规则：
EPOCH大的直接胜出
EPOCH相同，事务id大的胜出
事务id相同，服务器id大的胜出
2、生产环境安装多少zk合适？
安装奇数台。
生产经验：
10台服务器：3台zk;
20台服务器：5台zk;
100台服务器：11台zk;
200台服务器：11台zk;
服务器台数多：好处，提高可靠性；坏处：提高通信延迟
3、常用命令
ls、get、create、delete