zookeeper是個集群，內部有多個server，每個server都可以連線多個client，每個client都可以修改server中的資料
zookeeper可以保證每個server內的資料完全一致，是如何實現的呢？
答：資料一致性是靠
paxos
演算法保證的，paxos可以說是分布式一致性演算法的鼻祖，是zookeeper的基礎
paxos的基本思路：(
深入解讀zookeeper一致性原理
)假設有乙個社團，其中有團員、議員（決議小組成員）兩個角色
團員可以向議員申請提案來修改社團制度
議員坐在一起，拿出自己收到的提案，對每個提案進行投票表決，超過半數通過即可生效
為了秩序，規定每個提案都有編號id，按順序自增
每個議員都有乙個社團制度筆記本，上面記著所有社團制度，和最近處理的提案編號，初始為0
投票通過的規則：
新提案id 是否大於 議員本中的id，是議員舉手贊同
如果舉手人數大於議員人數的半數，即讓新提案生效
例如：剛開始，每個議員本子上的id都為0，現在有乙個議員拿出乙個提案：團費降為100元，這個提案的id自增為1
每個議員都和自己id對比，一看 1>0，舉手贊同，同時修改自己本中的id為1
發出提案的議員一看超過半數同意，就宣布：1號提案生效
然後所有議員都修改自己筆記本中的團費為100元
以後任何乙個團員諮詢任何乙個議員："團費是多少？"，議員可以直接開啟筆記本檢視，並回答：團費為100元
可能會有極端的情況，就是多個議員一起發出了提案，就是併發的情況
例如剛開始，每個議員本子上的編號都為0，現在有兩個議員（a和b）同時發出了提案，那麼根據自增規則，這兩個提案的編號都為1，但只會有乙個被先處理
假設a的提案在b的上面，議員們先處理a提案並通過了，這時，議員們的本子上的id已經變為了1，接下來處理b的提案，由於它的id是1，不大於議員本子上的id，b提案就被拒絕了，b議員需要重新發起提案
上面就是paxos的基本思路，對照zookeeper，對應關係就是：
團員 -client
議員 -server
議員的筆記本 -server中的資料
提案 -變更資料的請求
提案編號 -zxid（zookeeper transaction id）
提案生效 -執行變更資料的操作
zookeeper中還有乙個leader的概念，就是把發起提案的權利收緊了，以前是每個議員都可以發起提案，現在有了leader，大家就不要七嘴八舌了，先把提案都交給leader，由leader乙個個發起提案
paxos演算法就是通過投票、全域性編號機制，使同一時刻只有乙個寫操作被批准，同時併發的寫操作要去爭取選票，只有獲得過半數選票的寫操作才會被批准，所以永遠只會有乙個寫操作得到批准，其他的寫操作競爭失敗只好再發起一輪投票
1）一致性保證
zookeeper
是一種高效能、可擴充套件的服務。
zookeeper
的讀寫速度非常快，並且讀的速度要比寫的速度更快。另外，在進行讀操作的時候，
zookeeper
依然能夠為舊的資料提供服務。這些都是由於
zookeepe
所提供的一致性保證，它具有如下特點：
順序一致性
客戶端的更新順序與它們被傳送的順序相一致。
原子性更新操作要麼成功要麼失敗，沒有第三種結果。
單系統映象
無論客戶端連線到哪乙個伺服器，客戶端將看到相同的
zookeeper
檢視。可靠性
一旦乙個更新操作被應用，那麼在客戶端再次更新它之前，它的值將不會改變。。這個保證將會產生下面兩種結果：
1．如果客戶端成功地獲得了正確的返回**，那麼說明更新已經成果。如果不能夠獲得返回**（由於通訊錯誤、超時等等），那麼客戶端將不知道更新操作是否生效。
2．當從故障恢復的時候，任何客戶端能夠看到的執行成功的更新操作將不會被回滾。
實時性在特定的一段時間內，客戶端看到的系統需要被保證是實時的（在十幾秒的時間裡）。在此時間段內，任何系統的改變將被客戶端看到，或者被客戶端偵測到。
給予這些一致性保證，
zookeeper
更高階功能的設計與實現將會變得非常容易，例如：
leader
選舉、佇列以及可撤銷鎖等機制的實現。
2）leader選舉
zookeeper
需要在所有的服務（可以理解為伺服器）中選舉出乙個
leader
，然後讓這個
leader
來負責管理集群。此時，集群中的其它伺服器則成為此
leader
的follower
。並且，當
leader
故障的時候，需要
zookeeper
能夠快速地在
follower
中選舉出下乙個
leader
。這就是
zookeeper
的leader
機制，下面我們將簡單介紹在
zookeeper
中，leader
選舉（leader election
）是如何實現的。
此操作實現的核心思想是：首先建立乙個
ephemeral
目錄節點，例如「
/election
」。然後。每乙個
zookeeper
伺服器在此目錄下建立乙個
sequence|
ephemeral
型別的節點，例如「
/election/n_
」。在sequence
標誌下，
zookeeper
將自動地為每乙個
zookeeper
伺服器分配乙個比前乙個分配的序號要大的序號。此時建立節點的
zookeeper
伺服器中擁有最小序號編號的伺服器將成為
leader
。在實際的操作中，還需要保障：當
leader
伺服器發生故障的時候，系統能夠快速地選出下乙個
zookeeper
伺服器作為
leader
。乙個簡單的解決方案是，讓所有的
follower
監視leader
所對應的節點。當
leader
發生故障時，
leader
所對應的臨時節點將會自動地被刪除，此操作將會觸發所有監視
leader
的伺服器的
watch
。這樣這些伺服器將會收到
leader
故障的訊息，並進而進行下一次的
leader
選舉操作。但是，這種操作將會導致「從眾效應」的發生，尤其當集群中伺服器眾多並且頻寬延遲比較大的時候，此種情況更為明顯。
在zookeeper
中，為了避免從眾效應的發生，它是這樣來實現的：每乙個
follower
對follower
集群中對應的比自己節點序號小一號的節點（也就是所有序號比自己小的節點中的序號最大的節點）設定乙個
watch
。只有當
follower
所設定的
watch
被觸發的時候，它才進行
leader
選舉操作，一般情況下它將成為集群中的下乙個
leader
。很明顯，此
leader
選舉操作的速度是很快的。因為，每一次
leader
選舉幾乎只涉及單個
follower
的操作。
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