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ZooKeeper作为目前开源技术体系的无可替代的基础组件，首先要保证自身的高可用，也就是对于部分服务下线要有一定的容忍能力，不能说ZooKeeper突然挂了所有的服务都跟着寄了。
为保证高可用，ZooKeeper提供了集群模式，或者说是Master/Slave架构，防止单点故障影响整个服务。

角色与职责

图源：ZooKeeper 集群

为什么要引入Observer（ZK 3.3.0）？

1. 在不影响写性能的前提下，提升读操作的性能和吞吐量
   ① Follower数量越多，写操作的性能越差，吞吐量越小
   ② Observer不参与事务处理，数量再多也不影响集群的写性能
   ③ Observer不参与选主和事务处理，即使宕机也不影响集群的可用性
2. 提升集群的可扩展性，以及大规模访问的承载能力
3. 跨中心部署Observer ，为本地读请求提供快速响应
   ① Leader和Follower部署在一个中心，很大程度上降低了网络延时对写性能的影响
   ②由于Observer要转发写请求和同步Leader状态，所以跨中心部署并不能彻底消除网络延时
   例如：阿里开源的跨机房同步系统Otter

仲裁机制

Leader和Follower遵循Quorum仲裁机制（过半策略），也就是说，若Leader+Follwer的数量为m，则Quorum = m/2 + 1，只有投票数大于等于Quorum，事务和选举才判定成功。
因此官方文档强烈建议使用奇数台服务器作为ZooKeeper集群，这样的话在不影响事务处理的前提下，最多可容忍n台宕机。
举个例子：
对于节点数为5和6的两个集群：

• 二者都最多容忍2台宕机，所以容灾能力相同；
• 前者的Quorum数为3，后者为4，前者更小，事务处理和选举的效率更高

为什么采用过半策略

防止集群脑裂：对于一个集群，通常多台机器会部署在不同机房，来提高这个集群的可用性。保证可用性的同时，会发生一种机房间网络线路故障，导致机房间网络不通，而集群被割裂成几个小集群。这时候子集群各自选主导致“脑裂”的情况，会导致数据一致性问题。ZooKeeper的过半机制导致不可能产生 2 个leader，因为少于等于一半是不可能产生leader的，这就使得不论机房的机器如何分配都不可能发生脑裂。

状态和选举

服务器的四种状态：

• LOOKING：寻找Leader状态，表示当前集群没有Leader，需要进行选举
• LEADING：领导者状态，当前角色为Leader
• FOLLOWING：跟随者状态，Leader选举已完成，当前角色为Follower
• OBSERVING：观察者状态，当前角色为Observer，不参与选举和写事务

选举的原则：选择能力强，数据新的节点作为Leader

选票

选票的数据结构：(sid, zxid)，sid为服务器id，zxid为当前服务器的最大事务id
选票的比较规则： ①zxid大的胜出；②若zxid相等，则sid大的胜出

从选票也可以看出，zxid代表了这个机器上的ZooKeeper服务是不是最新的，否则要看机器id的大小了。

启动期间的Leader选举

如上图所示，在启动时期Leader选举

1. 启动ZK1并发起投票。投票(1,0)给自己，发现未过半数，选不出Leader
2. 启动ZK2
   （1）发起第1轮投票。ZK1和ZK2分别投票给自己和其他服务器，ZK1为(1,0)，ZK2为(2,0)
   （2）统计第1轮投票。ZK1对投给自己的票(1,0)与ZK2发过来的票(2,0)进行比较，根据比较规则，(2,0)胜出，ZK1更新自己的投票为(2,0)；以此类推，ZK2保持自己的投票(2,0)不变。至此，ZK1和ZK2都给ZK2投了1票，但未过半数，选不出Leader
   （1）发起第2轮投票。 ZK1和ZK2分别投票给自己和其他服务器，ZK1为(2,0)，ZK2为(2,0)
   （2）统计第2轮投票。 ZK1和ZK2都有2票(2,0)，已超过半数，ZK2当选Leader
   （3）更改Server状态。将ZK2的状态改为LEADING，ZK1的状态改为FOLLOWING
3. 启动ZK3。发现已有Leader，不再选举，直接从LOOKING改为FOLLOWING

运行期间的Leader选举

这里也贯穿着选举思想：能力强，数据新
如上图所示：

1. 某时刻，之前的Leader ZK2挂了，此时需要一台新的Leader，ZK1和ZK3的状态为Looking
2. 第一轮投票
   （1）发起第1轮投票。ZK1和ZK3分别投票给自己和其他服务器，ZK1为(1,124)，ZK3为(3,123)
   （2）统计第1轮投票。ZK1对投给自己的票(1,124)与ZK2发过来的票(3,123)进行比较，根据比较规则，(1,124)胜出，因为ZK1上的数据事务id大，说明数据比较新，ZK3更新自己的投票为(1,124)；以此类推，ZK1保持自己的投票(1,124)不变。至此，ZK1和ZK3都给ZK2投了1票，但未过半数，选不出Leader
3. 第二轮投票
   （1）发起第2轮投票。 ZK1和ZK3别投票给自己和其他服务器，ZK1为(1,124)，ZK3为(1,124)
   （2）统计第2轮投票。 ZK1和ZK3都统计到有2票(1,124)，已超过半数，ZK1当选Leader
   （3）更改Server状态。将ZK1的状态改为LEADING，ZK3的状态改为FOLLOWING

配置集群模式

环境：Mac，ZooKeeper3.8
仍然继续第一部分的安装。
首先复制出来三个ZooKeeper的目录，分别命名为：zookeeper-01,zookeeper-02,zookeeper-03
修改配置文件/conf/zoo.cfg

# zk1
dataDir=/usr/local/software/zookeeper-01/data
dataLogDir=/usr/local/software/zookeeper-01/log
clientPort=2181
server.1=127.0.0.1:2887:3887
server.2=127.0.0.1:2888:3888
server.3=127.0.0.1:2889:3889
# zk2
dataDir=/usr/local/software/zookeeper-02/data
dataLogDir=/usr/local/software/zookeeper-02/log
clientPort=2182
server.1=127.0.0.1:2887:3887
server.2=127.0.0.1:2888:3888
server.3=127.0.0.1:2889:3889
# zk3
dataDir=/usr/local/software/zookeeper-03/data
dataLogDir=/usr/local/software/zookeeper-03/log
clientPort=2183
server.1=127.0.0.1:2887:3887
server.2=127.0.0.1:2888:3888
server.3=127.0.0.1:2889:3889
1
2
3
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在data下创建myid文件并写入1，2，3：

# zk1
vim data/myid
# 输入1，wq
# zk2
vim data/myid
# 输入2，wq
# zk3
vim data/myid
# 输入3，wq
1
2
3
4
5
6
7
8
9

运行：

/zookeeper-01/bin/zkServer.sh start
/zookeeper-01/bin/zkServer.sh start
/zookeeper-01/bin/zkServer.sh start
1
2
3

检查服务状态：

/zookeeper-01/bin/zkServer.sh status
Using config: /usr/local/software/zookeeper-01/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost. Client SSL: false.
Mode: follower

/zookeeper-02/bin/zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/local/software/zookeeper-02/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2182. Client address: localhost. Client SSL: false.
Mode: follower

/zookeeper-03/bin/zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/local/software/zookeeper-03/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2183. Client address: localhost. Client SSL: false.
Mode: leader
1
2
3
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6
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9
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参考

ZooKeeper在Mac上集群部署
ZooKeeper 集群
大数据理论与实践2 分布式协调服务Zookeeper