Zookeeper 是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是 google chubby 的开源实现，是 hadoop 和 hbase 的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等
（1）
集群管理：监控节点存活状态、运行请求等。
（2）
主节点选举：主节点挂了后可以从备用的节点开始新一轮选主，主节点选举说的就是这个选举的过程，使用 Zookeeper 可以协助完成这个过程
（3）
分布式锁：Zookeeper 提供两种锁：独占锁、共享锁。独占锁即一次只能有一个线程使用资源，共享锁是读锁共享，读写互斥，即可以有多线线程同时读同一个资源，如果要使用写锁也只能有一个线程使用。Zookeeper可以对分布式锁进行控制
（4）
命名服务：在分布式系统中，通过使用命名服务，客户端应用能够根据指定名字来获取资源或服务的地址，提供者等信息
Zookeeper 有三种部署模式：
单机部署：一台集群上运行；
集群部署：多台集群运行；
伪集群部署：一台集群启动多个 Zookeeper 实例运行
Zookeeper 提供一个多层级的节点命名空间(节点称为 znode)。与文件系统不 同的是，这些节点都可以设置关联的数据，而文件系统中只有文件节点可以存放 数据而目录节点不行。
Zookeeper 为了保证高吞吐和低延迟，在内存中维护了这个树状的目录结构，这 种特性使得 Zookeeper 不能用于存放大量的数据，每个节点的存放数据上限为 1M。
（1）PERSISTENT-持久节点
除非手动删除，否则节点一直存在于 Zookeeper 上
（2）EPHEMERAL-临时节点
临时节点的生命周期与客户端会话绑定，一旦客户端会话失效(客户端与 zookeeper 连接断开不一定会话失效)，那么这个客户端创建的所有临时节点都 会被移除。
（3）PERSISTENT_SEQUENTIAL-持久顺序节点
基本特性同持久节点，只是增加了顺序属性，节点名后边会追加一个由父节点维护的自增整型数字。
（4）EPHEMERAL_SEQUENTIAL-临时顺序节点
基本特性同临时节点，增加了顺序属性，节点名后边会追加一个由父节点维护的自增整型数字。
ZAB 协议是为分布式协调服务 Zookeeper 专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议。
ZAB 协议包括两种基本的模式：崩溃恢复和消息广播。
当整个 zookeeper 集群刚刚启动或者 Leader 服务器宕机、重启或者网络故障导 致不存在过半的服务器与 Leader 服务器保持正常通信时，所有进程(服务器)进 入崩溃恢复模式。
首先选举产生新的 Leader 服务器，然后集群中 Follower 服务 器开始与新的 Leader 服务器进行数据同步，当集群中超过半数机器与该 Leader 服务器完成数据同步之后，退出恢复模式进入消息广播模式，Leader 服务器开始 接收客户端的事务请求生成事物提案来进行事务请求处理。
当有新的服务器加入到集群中去，如果此时集群中已经存在一个 Leader 服务器在负责进行消息广播，那么新加入的服务器会自动进入数据恢复模式，找到 Leader服务器，并与其进行数据同步，然后一起参与到消息广播流程中去。
以上其实大致经历了三个步骤：
（1）崩溃恢复：主要就是 Leader选举过程
（2）数据同步：Leader服务器与其他服务器进行数据同步
（3）消息广播：Leader服务器将数据发送给其他服务器
Zookeeper 允许客户端向服务端的某个 Znode 注册一个 Watcher 监听，当服务端的一些指定事件触发了这个 Watcher，服务端会向指定客户端发送一个 事件通知 来实现分布式的通知功能，然后客户端根据 Watcher 通知状态和事件类型做出业务上的改变。
工作机制：
（1）客户端注册 watcher
（2）服务端处理 watcher
（3）客户端回调 watcher
Watcher 特性总结：
1：一次性
无论是服务端还是客户端，一旦一个 Watcher 被触发，Zookeeper 都会将其从相应的存储中移除。这样的设计有效的减轻了服务端的压力，不然对于更新非常频繁的节点，服务端会不断的向客户端发送事件通知，无论对于网络还是服务端的压力都非常大。
2：客户端串行执行
客户端 Watcher 回调的过程是一个串行同步的过程。
3：轻量
（1）Watcher 通知非常简单，只会告诉客户端发生了事件，而不会说明事件的具体内容。
（2）客户端向服务端注册 Watcher 的时候，并不会把客户端真实的 Watcher 对象实体传递到服务端，仅仅是在客户端请求中使用 boolean 类型属性进行了标记。
4：watcher event 异步发送
watcher 的通知事件从 server 发送到 client 是异步 的，这就存在一个问题，不同的客户端和服务器之间通过 socket 进行通信，由于网络延迟或其他因素导致客户端在不通的时刻监听到事件，由于 Zookeeper 本身 提供了 ordering guarantee，即客户端监听事件后，才会感知它所监视 znode 发生了变化。所以我们使用 Zookeeper 不能期望能够监控到节点每次的变化。 Zookeeper 只能保证最终的一致性，而无法保证强一致性。
5：注册
watcher getData、exists、getChildren
6：触发
watcher create、delete、setData
7：watch丢失
当一个客户端连接到一个新的服务器上时，watch 将会被以任意会话事件触发。 当与一个服务器失去连接的时候，是无法接收到 watch 的。
而当 client 重新连接 时，如果需要的话，所有先前注册过的 watch，都会被重新注册。通常这是完全透明的。
只有在一个特殊情况下，watch 可能会丢失：对于一个未创建的 znode 的 exist watch，如果在客户端断开连接期间被创建了，并且随后在客户端连接上 之前又删除了，这种情况下，这个 watch 事件可能会被丢失。
1：调用 getData()/getChildren()/exist()三个 API，传入 Watcher 对象
2：标记请求 request，封装 Watcher 到 WatchRegistration
3：封装成 Packet 对象，发服务端发送 request
4：收到服务端响应后，将 Watcher 注册到 ZKWatcherManager 中进行管理
5：请求返回，完成注册。
1：服务端接收 Watcher 并存储
接收到客户端请求，处理请求判断是否需要注册 Watcher，需要的话将数据节点 的节点路径和 ServerCnxn(ServerCnxn 代表一个客户端和服务端的连接，实现 了 Watcher 的 process 接口，此时可以看成一个 Watcher 对象)存储在 WatcherManager 的 WatchTable 和 watch2Paths 中去。
2：Watcher 触发
以服务端接收到 setData() 事务请求触发 NodeDataChanged 事件为例:
（1）封装 WatchedEvent 将通知状态(SyncConnected)、事件类型(NodeDataChanged)以及节点路 径封装成一个 WatchedEvent 对象
（2）查询 Watcher
从 WatchTable 中根据节点路径查找 Watcher
（3）没找到，说明没有客户端在该数据节点上注册过 Watcher
（4）找到，提取并从 WatchTable 和 Watch2Paths 中删除对应 Watcher(从这里可以看出 Watcher 在服务端是一次性的，触发一次就失效了)
3：调用 process 方法来触发 Watcher
这里 process 主要就是通过 ServerCnxn 对应的 TCP 连接发送 Watcher 事件通知。
客户端 SendThread 线程接收事件通知，交由 EventThread 线程回调 Watcher。 客户端的 Watcher 机制同样是一次性的，一旦被触发后，该 Watcher 就失效了。
1：Leader
（1）事务请求的唯一调度和处理者，保证集群事务处理的顺序性
（2）集群内部各服务的调度者
2：Follower
（1）处理客户端的非事务请求，转发事务请求给 Leader 服务器
（2）参与事务请求 Proposal 的投票
（3）参与 Leader 选举投票
3：Observer
（1）在不影响集群事务处理能力的基础上提升集群的非事务处理能力
（2）处理客户端的非事务请求，转发事务请求给 Leader 服务器
（3）不参与任何形式的投票
服务器具有四种状态，分别是 LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。
（1）LOOKING：
寻找 Leader 状态。当服务器处于该状态时，它会认为当前集群中 没有 Leader，因此需要进入 Leader 选举状态。
（2）FOLLOWING：
跟随者状态。表明当前服务器角色是 Follower。
（3）LEADING：
领导者状态。表明当前服务器角色是 Leader。
（4）OBSERVING：
观察者状态。表明当前服务器角色是 Observer。
Zookeeper 的核心是原子广播，这个机制保证了各个 server 之间的同步。实现这个机制的协议叫做 zab 协议。 zab 协议有两种模式，分别是恢复模式（选主）和广播模式（同步）。当服务启动或者在领导者崩溃后，zab 就进入了恢复模式，当领导者被选举出来，且大多数 server 完成了和 leader 的状态同步以后，恢复模式就结束了。状态同步保证了 leader 和 server 具有相同的系统状态。
Zookeeper 采用了全局递增的事务 Id 来标识，所有的 proposal(提议)都在被提出的时候加上了 zxid，zxid 实际上是一个 64 位的数字，高 32 位是 epoch(时期; 纪元; 世; 新时代)用来标识leader周期，如果有新的leader产生出来，epoch 会自增，低 32 位用来递增计数。
当新产生 proposal 的时候，会依据数据库的两阶段过程，首先会向其他的 server 发出事务执行请求，如果超过半数的机器都能执行并且能够成功，那么就会开始执行。
在分布式环境中，有些业务逻辑只需要集群中的某一台机器进行执行，其他的机器可以共享这个结果，这样可以大大减少重复计算，提高性能，所以就需要主节点。
Zookeeper 本身也是集群，推荐配置不少于 3 个服务器。Zookeeper 自身也要保 证当一个节点宕机时，其他节点会继续提供服务。
如果是一个 Follower 宕机，还有 2 台服务器提供访问，因为 Zookeeper 上的数 据是有多个副本的，数据并不会丢失;
如果是一个 Leader 宕机，Zookeeper 会选举出新的 Leader。
Z K
集群的机制是只要超过半数的节点正常，集群就能正常提供服务。只有在 ZK 节点挂得太多，只剩一半或不到一半节点能工作，集群才失效。
所以
3 个节点的 cluster 可以挂掉 1 个节点(leader 可以得到 2 票>1.5)
2 个节点的 cluster 就不能挂掉任何 1 个节点了(leader可以得到 1 票<=1)
客户端端会对某个 znode 建立一个 watcher 事件，当该 znode 发生变化时，这些客户端会收到 Zookeeper 的通知，然后客户端可以根据 znode 变化来做出业务上的改变