引言
从Hadoop的高可用环境，接触到Zookeeper。Zookeeper在高可用集群架构中扮演者重要的角色。除此之外，在微服务盛行的当前，Dubbo默认采用Zookeeper最为注册中心。TBSchedule使用它存储定时任务，控制任务的并发执行。同时Zookeeper作为Raft 一致性协议的经典之作，接下来我们将一探究竟。
目录
概要框架设计
Zookeeper整体架构主要分为数据的存储，消息，leader选举和数据同步这几个模块。leader选举主要是在集群处于混沌的状态下，从集群peer的提议中选择集群的leader，其他为follower或observer，维护集群peer的统一视图，保证整个集群的数据一致性，如果在leader选举成功后，存在follower日志落后的情况，则将事务日志同步给follower。针对消息模块，peer之间的通信包需要序列化和反序列才能发送和处理，具体的消息处理由集群相应角色的消息处理器链来处理。针对客户单的节点的创建，数据修改等操作，将会先写到内存数据库，如果有提交请求，则将数据写到事务日志，同时Zookeeper会定时将内存数据库写到快照日志，以防止没有提交的日志，在宕机的情况下丢失。数据同步模块将leader的事务日志同步给Follower，保证整个集群数据的一致性。
源码分析
源码分析仓库，见
zookeeper github
启动Zookeeper
Zookeeper框架设计及源码解读一（Zookeeper启动）
Zookeeper启动时，首先解析配置文件，根据配置文件选择启动单例还是集群模式。集群模式启动，首先从磁盘中加载数据到内存数据树DataTree， 并添加committed交易日志到DataTree中。然后启动ServerCnxnFactory,监听客户端的请求。实际上是启动了一个基于Netty服务，客户端发送的数据，交由NettyServerCnxn处理，NettyServerCnxn数据包的处理，实际委托给ZooKeeperServer。
Leader选举
Zookeeper框架设计及源码解读二（快速选举策略及选举消息的发送与接收）
启动peer选举策略实际启动的为fast leader 选举策略，如果peer状态为LOOKING， 创建投票（最后提交的日志id，时间戳，peerId）。
fast leader 选举策略启动时实际上启动了一个消息处理器Messenger。 消息处理器内部有一个发送消息工作线程WorkerSender，出列一个需要发送的消息，并把它放入管理器QuorumCnxManager的队列； 一个消息接收线程WorkerReceiver处理从QuorumCnxManager接收的消息。
发送消息工作线程WorkerSender，从FastLeaderElection的发送队列poll消息，并把它放入管理器QuorumCnxManager的队列，如果需要则建立消息关联的peer，并发送协议版本，服务id及选举地址, 如果连接peer的id大于 当前peer的id，则关闭连接，否则启动发送工作线程SendWorker和接收线程RecvWorker。 同时QuorumCnxManager在启动时，启动监听，监听peer的连接。发送消息线程SendWorker，从消息队列拉取消息，并通过Socket的DataOutputStream，发送给peer。
消息接收线程WorkerReceiver从QuorumCnxManager的接收队列中拉取消息，并解析出peer的状态（LOOKING, 观察，Follower，或者leader）， 事务id，leaderId，leader选举时间戳，peer的时间戳等信息；如果peer不在当前投票的视图范围之内，同步当前peer的状态（构建通知消息（服务id，事务id，peer状态，时间戳等），并放到发送队列）， 然后更新通知(事务id，leaderId，leader选举时间戳,peer时间戳)，如果当前peer的状态为LOOKING，则添加通知消息到peer的消息接收队列，如果peer状态为LOOKING，则同步当前节点的投票信息给peer， 若果当前节点为非looker，而peer为looker，则发送当前peer相信的leader信息。
接收工作线程RecvWorker，主要是从Socket的Data输入流中读取数据，并组装成消息，放到QuorumCnxManager的消息接收队列，待消息接收线程WorkerReceiver处理。
LOOKING提议投票阶段
Zookeeper框架设计及源码解读三（leader选举LOOKING阶段）
peer状态有四种LOOKING， OBSERVING，FOLLOWING和LEADING几种状态；LOOKING为初态，Leader还没有选举成功，其他为终态。
当前QuorumPeer处于LOOKING提议投票阶段，启动一个ReadOnlyZooKeeperServer服务，并设置当前peer投票。
ReadOnlyZooKeeperServer内部的处理器链为ReadOnlyRequestProcessor->PrepRequestProcessor->FinalRequestProcessor。
，只读处理器ReadOnlyRequestProcessor，对CRUD相关的操作，进行忽略，只处理check请求，并通过NettyServerCnxn发送ReplyHeader，头部主要的信息为内存数据库的最大事务id。
创建投票，首先更新当前的投票信息，如果peer为参与者，首先投自己一票（当前peer的serverId，最大事务id，以及时间戳）,并发送通知到所有投票peer; 如果peer状态为LOOKING，且选举没有结束，则从接收消息队列拉取通知, 如果通知为空，则发送投票提议通知到所有投票peer, 否则判断下一轮投票视图是否包括当前通知的server和提议leader, 则判断peer的状态(LOOKING,OBSERVING,FOLLOWING,LEADING)。当前peer状态为LOOKING时,，如果通知的时间点，大于当前server时间点，则更新投票提议，并发送通知消息到所有投票peer。如果当前节点的Quorum Peer都进行投票回复，然后从接收队列中拉取通知投票消息，如果为空，则投票结束，更新当前投票状态为LEADING。当peer为OBSERVING,FOLLOWING状态，什么都不做;当peer状态为leading，则如果投票的时间戳和当前节点的投票时间戳一致，并且所有peer都回复，则结束投票。
OBSERVING观察者同步leader
Zookeeper框架设计及源码解读四（观察者观察leader）
观察者同步leader，首先从输入流中读取数据包，如果是快照同步，则从leader同步快照信息，并添加DataTree；如果是TUNC命令，则截取日志（观察者日志快于Leader），然后从磁盘中加载数据到内存数据树DataTree， 并添加committed交易日志到DataTree中。如果观察者节点没有启动，则启动ZookeeperServer（ObserverZooKeeperServer，FollowerZooKeeperServer，LeaderZooKeeperServer），并设置消息处理器链，更新启动状态，然后更新选举时间戳；如果server为FollowerZooKeeperServer，则log请求未提交的请求，并添加到请求队列，同时唤起syncProcessor处理请求，针对已提交的请求，交由commitProcessor处理。如果是ObserverZooKeeperServer，则只处理为提交的请求，交由commitProcessor处理。如果Server已经启动，针对重新选举这种情形，从输入流中读取消息，如果是提议消息，则添加到未提交消息队列；如果是为提交消息，则从待提交队列，拉取消息，并添加到提交消息队列。如果为通知消息，针对没有写到日志的情形，则委托server处理请求，否则将消息添加待提交和提交消息队列。如果为UPTODATE消息，则leader通知follower ，可以响应客户端的请求，如果需要则拍摄快照，并跟新选举时间戳。如果为NEWLEADER请求，则更新选举时间戳，发送回复消息，如果需要拍摄快照，则takeSnapshot。观察者，只处理ping，同步，及通知请求。
FOLLOWING跟随者状态
LEADING领导者状态
Zookeeper框架设计及源码解读五（跟随者状态、领导者状态）
跟随者，跟随领导者首先连接leader，注册follower状态，在leader连接的过程中，如果发现消息队列中有LEADERINFO请求，则响应leader然后同步leader，这部分逻辑和观察者一致，主要有同步leader日志快照，如果为TUNC命令，则截取事务日志。
跟随者处理消息包，如果为提议消息，则log请求，提交消息，则委托给commit处理器处理，如果为同步请求则从同步请求队列拉取消息，并委托给commit处理器处理。
领导者首先加载数据到内存数据库,创建新leader数据包，然后等待所有Quorum， peer 全部投票完毕, 启动server(LeaderZooKeeperServer)。
节点状态的确定逻辑为集群没有配置，则为LOOING状态，如果节点投注的serverId为当前节点，则为Leader，如果学习的类型为参与者，则为节点状态为跟踪者，如果学习类型为观察状态，则为观察者。
消息处理
Leader消息处理
Zookeeper框架设计及源码解读六（Leader消息处理）
观察者、跟随者、和领导者启动server，分别为，LeaderZooKeeperServer,FollowerZooKeeperServer,ObserverZooKeeperServer. Leader的消息处处理器链为LeaderRequestProcessor->PrepRequestProcessor->ProposalRequestProcessor->CommitProcessor->ToBeAppliedRequestProcessor->FinalRequestProcessor; Follower的消息处理器链为SendAckRequestProcessor->SyncRequestProcessor->FollowerRequestProcessor->CommitProcessor->FinalRequestProcessor. Observer的消息处处理器链为SyncRequestProcessor->ObserverRequestProcessor->CommitProcessor->FinalRequestProcessor;
LeaderRequestProcessor处理器主要做的本地会话检查，并更新会话保活信息。 PrepRequestProcessor处理消息，首先添加到内部的提交请求队列，然后启动线程预处理请求。 预处理消息，主要是针对事务性的CUD， 则构建响应的请求，比如CreateRequest，SetDataRequest等。针对非事务性R，则检查会话的有效性。 事务性预处理请求，主要是将请求包装成事件变更记录ZooKeeperServer，并保存到Zookeeper的请求变更记录集outstandingChanges中。 ProposalRequestProcessor处理器，主要处理同步请求消息，针对同步请求，则发送消息到响应的server。 CommitProcessor，主要是过滤出需要提交的请求，比如CRUD等，并交由下一个处理器处理。 ToBeAppliedRequestProcessor处理器，主要是保证提议为最新。 FinalRequestProcessor首先由ZooKeeperServer处理CUD相关的请求操作，针对R类的相关操作，直接查询ZooKeeperServer的内存数据库。 ZooKeeperServer处理CUD操作，委托表给ZKDatabase，ZKDatabase委托给DataTree， DataTree根据CUD相关请求操作，CUD相应路径的 DataNode。针对R类操作，获取dataTree的DataNode的相关信息。
Follower消息处理
Observer消息处理
Zookeeper框架设计及源码解读七（跟随者观察者消息处理器）
针对跟随者，SendAckRequestProcessor处理器，针对非同步操作，回复ACK。
SyncRequestProcessor处理器从请求队列拉取请求,针对刷新队列不为空的情况，如果请求队列为空，则提交请求日志，并刷新到磁盘，否则根据日志计数器和快照计数器计算是否需要拍摄快照。
FollowerRequestProcessor处理器，从请求队列拉取请求，如果请求为同步请求，则添加请求到同步队列, 并转发请求给leader，如果为CRUD相关的操作，直接转发请求给leader。
针对观察者，观察者请求处理器，从请求队列拉取请求，如果请求为同步请求，则添加请求到同步队列, 并转发请求给leader，如果为CRUD相关的操作，直接转发请求给leader。
数据存储
ZK数据库ZKDatabase主要有数据树DataTree和文件快照日志FileTxnSnapLog。
事务日志添加，提交，回滚，截断，委托给文件快照日志FileTxnSnapLog。
请求处理，获取节点数据，委托给有数据树DataTree。
交易快照日志FileTxnSnapLog有两部分组成一个是已提交的事务日志文件目录dataDir，快照日志文件目录snapDir组成。
事务日志txnLog对应的为FileTxnLog， 快照日志snapLog为FileSnap。
提交事务实际，实际为将文件输出流，刷新磁盘（事务日志文件目录）。
回滚事务日志，实际为重置日志流logStream为BufferedOutputStream为null。
截断日志，实际为根据事务zxid, 删除大于zxid的事务日志文件。
拍摄快照，实际为将DataTree，序列化到快照日志文件。
DataTree主要是通过节点HashMap来维护节点信息（ConcurrentHashMap<String, DataNode>()）。
数据DataNode有一个字节数组（byte data[]）存储数据，Set<String>(HashSet)维护子节点路径。
创建节点实际为添加一个Datanode到数据树DataTree。
从上面可以看出，获取节点数据，实际为从节点HashMap中获取DataNode信息。
