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ZooKeeper是一个开源的分布式服务框架，它是Apache Hadoop项目的一个子项目，主要用来解决分布式应用场景中存在的一些问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置管理等，它支持Standalone模式和分布式模式，在分布式模式下，能够为分布式应用提供高性能和可靠地协调服务，而且使用ZooKeeper可以大大简化分布式协调服务的实现，为开发分布式应用极大地降低了成本。
总体架构
ZooKeeper分布式协调服务框架的总体架构，如图所示： 
ZooKeeper集群由一组Server节点组成，这一组Server节点中存在一个角色为Leader的节点，其他节点都为Follower。当客户端Client连接到ZooKeeper集群，并且执行写请求时，这些请求会被发送到Leader节点上，然后Leader节点上数据变更会同步到集群中其他的Follower节点。 Leader节点在接收到数据变更请求后，首先将变更写入本地磁盘，以作恢复之用。当所有的写请求持久化到磁盘以后，才会将变更应用到内存中。 ZooKeeper使用了一种自定义的原子消息协议，在消息层的这种原子特性，保证了整个协调系统中的节点数据或状态的一致性。Follower基于这种消息协议能够保证本地的ZooKeeper数据与Leader节点同步，然后基于本地的存储来独立地对外提供服务。 当一个Leader节点发生故障失效时，失败故障是快速响应的，消息层负责重新选择一个Leader，继续作为协调服务集群的中心，处理客户端写请求，并将ZooKeeper协调系统的数据变更同步（广播）到其他的Follower节点。
设计要点
ZooKeeper是基于如下4个目标来进行权衡和设计的，我们从设计及其特性的角度来详细说明：
分布式应用中的各个进程可以通过ZooKeeper的命名空间（Namespace）来进行协调，这个命名空间是共享的、具有层次结构的，更重要的是它的结构足够简单，像我们平时接触到的文件系统的目录结构一样容易理解，如图所示： 
在ZooKeeper中每个命名空间（Namespace）被称为ZNode，你可以这样理解，每个ZNode包含一个路径和与之相关的元数据，以及继承自该节点的孩子列表。与传统文件系统不同的是，ZooKeeper中的数据保存在内存中，实现了分布式同步服务的高吞吐和低延迟。 在上图示例的ZooKeeper的数据模型中，有如下要点：
ZooKeeper被设计为复制集群架构，每个节点的数据都可以在集群中复制传播，使集群中的每个节点数据同步一致，从而达到服务的可靠性和可用性。前面说到，ZooKeeper将数据放在内存中来提高性能，为了避免发生单点故障（SPOF），支持数据的复制来达到冗余存储，这是必不可少的。
ZooKeeper使用时间戳来记录导致状态变更的事务性操作，也就是说，一组事务通过时间戳来保证有序性。基于这一特性。ZooKeeper可以实现更加高级的抽象操作，如同步等。
ZooKeeper包括读写两种操作，基于ZooKeeper的分布式应用，如果是读多写少的应用场景（读写比例大约是10:1），那么读性能更能够体现出高效。
数据模型
ZooKeeper有一个分层的命名空间，结构类似文件系统的目录结构，非常简单而直观。其中，ZNode是最重要的概念，前面我们已经描述过。另外，有ZNode有关的还包括Watches、ACL、临时节点、序列节点（Sequence Node）。
ZooKeeper中使用Zxid（ZooKeeper Transaction Id）来表示每次节点数据变更，一个Zxid与一个时间戳对应，所以多个不同的变更对应的事务是有序的。下面是ZNode的组成结构，引用文档如下所示：
ZooKeeper中的Watch是只能触发一次。也就是说，如果客户端在指定的ZNode设置了Watch，如果该ZNode数据发生变更，ZooKeeper会发送一个变更通知给客户端，同时触发设置的Watch事件。如果ZNode数据又发生了变更，客户端在收到第一次通知后没有重新设置该ZNode的Watch，则ZooKeeper就不会发送一个变更通知给客户端。 ZooKeeper异步通知设置Watch的客户端。但是ZooKeeper能够保证在ZNode的变更生效之后才会异步地通知客户端，然后客户端才能够看到ZNode的数据变更。由于网络延迟，多个客户端可能会在不同的时间看到ZNode数据的变更，但是看到变更的顺序是能够保证有序一致的。 ZNode可以设置两类Watch，一个是Data Watches（该ZNode的数据变更导致触发Watch事件），另一个是Child Watches（该ZNode的孩子节点发生变更导致触发Watch事件）。调用getData()和exists() 方法可以设置Data Watches，调用getChildren()方法可以设置Child Watches。调用setData()方法触发在该ZNode的注册的Data Watches。调用create()方法创建一个ZNode，将触发该ZNode的Data Watches；调用create()方法创建ZNode的孩子节点，则触发ZNode的Child Watches。调用delete()方法删除ZNode，则同时触发Data Watches和Child Watches，如果该被删除的ZNode还有父节点，则父节点触发一个Child Watches。 另外，如果客户端与ZooKeeper Server断开连接，客户端就无法触发Watches，除非再次与ZooKeeper Server建立连接。
在创建ZNode的时候，可以请求ZooKeeper生成序列，以路径名为前缀，计数器紧接在路径名后面，例如，会生成类似如下形式序列：
qn-0000000001, qn-0000000002, qn-0000000003, qn-0000000004, qn-0000000005, qn-0000000006, qn-0000000007
对于ZNode的父节点来说，序列中的每个计数器字符串都是唯一的，最大值为2147483647。
ACL可以控制访问ZooKeeper的节点，只能应用于特定的ZNode上，而不能应用于该ZNode的所有孩子节点上。它主要有如下五种权限：
ZooKeeper内置了4种方式实现ACL：
当客户端连接到ZooKeeper集群时，建立了会话。会话过程中的状态变迁，如图所示： 
建立连接过程中，会话状态为CONNECTING；当连接建立成功后，会话状态变为CONNECTED。会话过程中，如果正常的话，会话的状态只能是CONNECTING和CONNECTED二者之一。如果在会话过程中连接断开，则变为CLOSED状态。
应用陷阱
并非任何分布式应用都适合使用ZooKeeper来构建协调服务，我们根据ZooKeeper提供的文档，给出哪些情况下使用会出现问题，又是如何应对这种问题的。总结如下：
客户端连接到ZooKeeper Server以后，会维护一个TCP连接。在CONNECTED状态下，客户端设置了某个ZNode的Watch监听器，可以收到来自该节点变更的通知（后续会触发一定的逻辑执行流程）。但是，如果由于网络异常，客户端断开了与ZooKeeper Server的连接，在断开的过程中，是无法收到ZooKeeper在ZNode上发送的节点数据变更通知的。 所以，如果使用ZooKeeper的Watch，必须要寻找保持CONNECTED的Watch，才能保证不会丢失该Watch监控的ZNode上的数据变更通知。
与ZooKeeper集群交互时，一般情况下客户端会持有一个ZooKeeper集群节点的列表，或者列表的子集，那么会存在如下两种情况： 一种情况是，如果客户端持有的列表或者列表子集，其中节点都处于Active状态，能够提供协调服务，那么客户端访问ZooKeeper集群没有任何问题。 另一种情况，客户端持有ZooKeeper集群节点列表或列表子集，如果列表中的某些节点因为故障退出了集群，如果客户端再次连接这一类失效的节点，就无法获取服务。 所以，我们在应用中使用ZooKeeper集群时，一定要明确这一点，或者跳过无效的节点，或者重新寻找有效的节点继续业务处理，或者检查ZooKeeper集群，使整个集群恢复正常。
如果设置Java堆内存（Heap）不合理，会导致ZooKeeper内存不足，会在内存与文件系统之间进行数据交换，导致ZooKeeper的性能极大地下降，从而可能会影响应用程序。 为了避免Swapping问题的出现，主要考虑设置足够的Java堆内存，同时减少被操作系统和Cache使用的内存，尽量避免在内存与文件系统之间发生数据交换，或者可以将交换限制在一定的范围之内。
ZooKeeper会同步事务到存储设备，如果存储设备不是专用的，而是和其他I/O密集型应用共享同一磁盘，会导致ZooKeeper的效率。因为客户端请求ZNode数据变更而发生的事务，ZooKeeper会在响应之前将事务日志写入存储设备，如果存储设备是专用的，那么整个服务以至外部应用都会获得极大地性能提升。
ZooKeeper的设计初衷是，每个ZNode只存放少量的同步数据，如果存储了大量数据，导致ZooKeeper每次节点发生变更时需要将事务写入存储设备，同时还要在集群内部复制传播，这将导致不可避免的延迟和性能问题。 所以，如果需要与大量的数据相关，可以将大量数据存储在其他设备中，而只是在ZooKeeper中存储一个简单的映射，如指针、引用等等。
参考链接
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