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Zookeeper概念简介：
Zookeeper是一个分布式协调服务；就是为用户的分布式应用程序提供协调服务
A、zookeeper是为别的分布式程序服务的
B、Zookeeper本身就是一个分布式程序（只要有半数以上节点存活，zk就能正常服务）
C、Zookeeper所提供的服务涵盖：主从协调、服务器节点动态上下线、统一配置管理、分布式共享锁、统一名称服务……
D、虽然说可以提供各种服务，但是zookeeper在底层其实只提供了两个功能：
管理(存储，读取)用户程序提交的数据；
并为用户程序提供数据节点监听服务；
Zookeeper集群的角色： Leader 老大 和 follower 小弟 （Observer）观察者
只要集群中有半数以上节点存活，集群就能提供服务
Zookeeper集群机制
半数机制：集群中半数以上机器存活，集群可用。
zookeeper适合装在奇数台机器上！！！
Zookeeper特点
1、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
2、可靠性：具有简单、健壮、良好的性能，如果消息m被一台服务器接受，那么它将被所有的服务器接受。
3、等待无关(wait-free)：慢的或者失效的client，不得干预快速的client的请求，使得每个client都能有效的等待。
4、顺序性：包括全局有序和偏序两种：
全局有序：是指如果在一台服务器上消息a在消息b前发布，则在所有Server上消息a都将在消息b前被发布；
偏序：是指如果一个消息b在消息a后被同一个发送者发布，a必将排在b前面
5、原子性：更新只能成功或者失败，没有中间状态
6、实时性：Zookeeper保证客户端将在一个时间间隔范围内获得服务器的更新信息，或者服务器失效的信息。
但由于网络延时等原因，Zookeeper不能保证两个客户端能同时得到刚更新的数据，如果需要最新数据，应该在读数据之前调用sync()接口。
集群角色
在 ZooKeeper 中，有三种角色：
Leader
Follower
Observer
一个 ZooKeeper 集群同一时刻只会有一个 Leader，其他都是 Follower 或 Observer。
ZooKeeper 默认只有 Leader 和 Follower 两种角色，没有 Observer 角色。为了使用 Observer 模式，
在任何想变成Observer的节点的配置文件中加入:peerType=observer 并在所有 server 的配置文件中，
配置成 observer 模式的 server 的那行配置追加 :observer，例如：server.1:localhost:2888:3888:observer
ZooKeeper 集群的所有机器通过一个 Leader 选举过程来选定一台被称为Leader的机器，Leader服务器为客户端提供读和写服务。
Follower 和 Observer 都能提供读服务，不能提供写服务。两者唯一的区别在于，Observer 机器不参与 Leader 选举过程，也不参与写操作的 过半写成功 策略，因此 Observer 可以在不影响写性能的情况下提升集群的读性能。
Zookeeper原理
Zookeeper虽然在配置文件中并没有指定master和slave
但是，zookeeper工作时，是有一个节点为leader，其他则为follower
Leader是通过内部的选举机制临时产生的
Zookeeper的选举机制（全新集群paxos）
以一个简单的例子来说明整个选举的过程.
假设有五台服务器组成的zookeeper集群,它们的id从1-5,同时它们都是最新启动的,也就是没有历史数据,在存放数据量这一点上,都是一样的.假设这些服务器依序启动,来看看会发生什么.
1) 服务器1启动,此时只有它一台服务器启动了,它发出去的报没有任何响应,所以它的选举状态一直是LOOKING状态
2) 服务器2启动,它与最开始启动的服务器1进行通信,互相交换自己的选举结果,由于两者都没有历史数据,所以id值较大的服务器2胜出,但是由于没有达到超过半数以上的服务器都同意选举它(这个例子中的半数以上是3),所以服务器1,2还是继续保持LOOKING状态.
3) 服务器3启动,根据前面的理论分析,服务器3成为服务器1,2,3中的老大,而与上面不同的是,此时有三台服务器选举了它,所以它成为了这次选举的leader.
4) 服务器4启动,根据前面的分析,理论上服务器4应该是服务器1,2,3,4中最大的,但是由于前面已经有半数以上的服务器选举了服务器3,所以它只能接收当小弟的命了.
5) 服务器5启动,同4一样,当小弟.
非全新集群的选举机制(数据恢复)
那么，初始化的时候，是按照上述的说明进行选举的，但是当zookeeper运行了一段时间之后，有机器down掉，重新选举时，选举过程就相对复杂了。
需要加入数据id、leader id和逻辑时钟。
数据id：数据新的id就大，数据每次更新都会更新id。
Leader id：就是我们配置的myid中的值，每个机器一个。
逻辑时钟：这个值从0开始递增,每次选举对应一个值,也就是说: 如果在同一次选举中,那么这个值应该是一致的 ; 逻辑时钟值越大,说明这一次选举leader的进程更新.
选举的标准就变成：
1、逻辑时钟小的选举结果被忽略，重新投票
2、统一逻辑时钟后，数据id大的胜出
3、数据id相同的情况下，leader id大的胜出
根据这个规则选出leader。
Zookeeper数据结构
1、层次化的目录结构，命名符合常规文件系统规范(见下图)
2、每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识
3、节点Znode可以包含数据和子节点（但是EPHEMERAL类型的节点不能有子节点）
4、客户端应用可以在节点上设置监视器
节点类型
1、Znode有两种类型：
短暂（ephemeral）（断开连接自己删除）
持久（persistent）（断开连接不删除）
2、Znode有四种形式的目录节点（默认是persistent ）
PERSISTENT
PERSISTENT_SEQUENTIAL（持久序列/test0000000019 ）
EPHEMERAL
EPHEMERAL_SEQUENTIAL
3、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
4、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
acl是Access control lists 的缩写，也就是权限控制列表：
针对节点可以设置相关读写等权限，目的是为了保障数据安全性
权限permissions可以指定不同的权限范围以及角色
Zookeeper中一个ACL和一个ZooKeeper节点相对应。并且，父节点的ACL与子节点的ACL是相互独立的。也就是说，ACL不能被子节点所继承，父节点所拥有的权限与子节点所用的权限都没有任何关系。
Zookeeper支持可配置的认证机制。它利用一个三元组来定义客户端的访问权限：(scheme:expression, perms)
digest:username:BASE64(SHA1(password)):[permissions]
auth与digest的区别就是，前者使用明文密码进行登录，后者使用密文密码进行登录。setAcl /path auth:lee:lee:cdrwa 与 setAcl /path digest:lee:BASE64(SHA1(password)):cdrwa是等价的，
在通过 addauth digest lee:lee 后都能操作指定节点的权限。在实际情况中，digest要更为常用一些。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/dummyly/p/10099794.html
