本篇教程探讨了大数据技术之zookeeper-架构设计与角色分工，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对相关内容的理解更加深入。

  上图来自zookeeper的官方文档，我解释下这张图的各个角色（observer在上图中可以理解为特殊的follower）

另外：follower和observer同时均为learner（学习者）角色，learner的分工是同步leader的状态。

zk的读写

  zookeeper的各个复制集节点（follower，leader，observer）都包含了集群所有的数据且存在内存中，像个内存数据库。更新操作会以日志的形式记录到磁盘以保证可恢复性，并且写入操作会在写入内存数据库之前序列化到磁盘。

  每个ZooKeeper服务器都为客户端服务。客户端只连接到一台服务器以提交请求。读取请求由每个服务器数据库的本地副本提供服务。更改服务状态，写请求的请求由zab协议处理。

  作为协议协议的一部分，来自客户端的所有写入请求都被转发到称为leader的单个服务器。其余的ZooKeeper服务器（称为followers）接收来自领导者leader的消息提议并同意消息传递。消息传递层负责替换失败的leader并将followers与leader同步。

  ZooKeeper使用自定义原子消息传递协议zab。由于消息传递层是原子的，当领导者收到写入请求时，它会计算应用写入时系统的状态，并将其转换为捕获此新状态的事务。

zk的CAP原则

  cap原则是指作为一个分布式系统，一致性，可用性，分区容错性这三个方面，最多只能任意选择两种。就是必定会要有取舍。

• 一致性C

  Zookeeper是强一致性系统，同步数据很快。但是在不用sync()操作的前提下无法保证各节点的数据完全一致。zookeeper为了保证一致性使用了基于paxos协议且为zookeeper量身定做的zab协议。这两个协议是什么东西之后的文章会讲。

• 可用性A（高可用性和响应能力）

  Zookeeper数据存储在内存中，且各个节点都可以相应读请求，具有好的响应性能。Zookeeper保证了可用性,数据总是可用的,没有锁.并且有一大半的节点所拥有的数据是最新的,实时的。

• 分区容忍性P

  有2点需要分析的

1. 节点多了会导致写数据延时非常大（需要半数以上follower写完提交）,因为需要多个节点同步.

2. 节点多了Leader选举非常耗时, 就会放大网络的问题. 可以通过引入 observer节点缓解这个问题.

zk在CAP问题上做的取舍

  严格地意义来讲zk把取舍这个问题抛给了开发者即用户。

  为了协调CA（一致性和可用性），用户可以自己选择是否使用Sync()操作。使用则保证所有节点强一致，但是这个操作同步数据会有一定的延迟时间。反过来若不是必须保证强一致性的场景，可不使用sync，虽然zookeeper同步的数据很快，但是此时是没有办法保证各个节点的数据一定是一致的，这一点用户要注意。实际的开发中就要开发者根据实际场景来做取舍了，看更关注一致性还是可用性。

  为了协调AP（一致性和扩展性），用户可以自己选择是否添加obsever以及添加个数，observer是3.3.0 以后版本新增角色，它不会参加选举和投票过程，目的就是提高集群扩展性。因为follower的数量不能过多，follower需要参加选举和投票，过多的话选举的收敛速度会非常慢，写数据时的投票过程也会很久。observer的增加可以提高可用性和扩展性，集群可接受client请求的点多了，可用性自然会提高，但是一致性的问题依然存在，这时又回到了上面CA的取舍问题上。

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