ZooKeeper技术细节_zookeeper and 服务器 and 客户端 and 数据节点

• 方法入参EventType指定触发事件的类型：data变更还是childNodes变更等。

• 将KeeperState、EventType、Path new 到WatchedEvent实例中

• 根据Path路径从watchTable中找到所有对应的Watcher，为空continue，不为空时再iterator.remove掉，这样Watcher触发一次就失效了

• 从Map中找到的所有Watcher执行一遍其process方法，服务端Watcher的实际类型是ServerCnxn，其process方法（NIOServerCnxn#process）内容：

  • 创建ReplyHeader，设置zxid=-1表示当前是一个通知
  • 调用WatchedEvent#getWrapper方法将WatchedEvent包装成WatcherEvent（类似BeanUtil#copyProperties），便于网络传输
  • 调用sendResponse方法向客户端发送通知

ZK借助当前客户端TCP连接的ServerCnxn对象实现对客户端的WatchedEvent传递，Watcher的回调和业务处理都在客户端执行。

客户端回调Watcher

ClientCnxn.SendThread#readResponse()方法中接收并处理服务端响应，以xid=-1（表示通知事件）为例：

• 调用WatcherEvent#deserialize方法对接收到的字节流进行反序列化，转换成WatcherEvent对象
• 处理chrootPath：如果客户端设置了chrootPath属性，需要修改反序列化得到的Event#path
• WatcherEvent 再转成 WatchedEvent
• 交给ClientCnxn中的EventThread处理，放入队列，等待下一轮询周期中进行Watchcer回调

客户端回调Watcher

• 处理逻辑位于ClientCnxn.SendThread#readResponse(ByteBuffer incomingBuffer)，转成WatchedEvent最终会交给ClientCnxn.EventThread#queueEvent 处理。

• queueEvent方法通过ZKWatchManager#materialize方法（入参 KeeperState、EventType、String path）从ZKWatchManager中取出所有相关Watcher。

• 在对于EventType=NodeDataChanged或NodeCreated的处理中，调用了addTo方法，先通过Map#remove API从 注册的dataWatches和existWatches中移除指定path的Set并将其返回，放入结果result中进行返回。这里的操作说明客户端的Wathcer机制同样是一次性的。

• queueEvent会将取出的Watcher集合放入EventThread的LinkedBlockingQueue waitingEvents字段中，其run方法中对LinkBlockingQueue进行while true式的不断take传递给ClientCnxn.EventThread#processEvent处理：

  • 判断出类型是WatcherSetEventPair，取出Set字段for循环式调用其process方法，这个process方法就是用户处理业务逻辑的回调方法了综上分析，ZK的Watcher具有以下特性：

  • 一次性：这样可以减轻服务端的通知压力。如果一个Watcher一直有效，对于频繁更新的节点，服务端会不断向客户端发送事件通知，对于服务端的网络和性能都是一个挑战。

  • 客户端串行执行：客户端取出Set时逐个(串行)同步回调，这样可以保证顺序。但要注意Wathcer处理逻辑的异常捕获

  • Wathcer注册轻量化：客户端注册Watcher不会将Watcher实例传递到Server端，仅仅在客户端请求中使用boolean类型属性标记是否Watch，服务端也仅仅只保存了当前连接的ServerCnxn对象。

  • Wathcer通知轻量化：WatchedEvent是ZK整个Watcher通知机制的最小通知单元，该对象只有3个字段：KeeperStat、EventType、String path，只会告诉客户端发生了事件，而事件的具体内容需要客户端发起查询请求。

ACL：保障数据安全

ZooKeeper内部存储的分布式系统的状态信息需要保障数据安全，这需要借助ACL权限控制机制。

在Unix\Linux文件系统中广泛使用的权限控制方式是UGO（User\Group\Others）权限控制机制，这是一种粗粒度的文件系统权限控制模式。ACL访问控制列表可以实现更细粒度的权限控制，Linux 2.6内核已开始支持这一特性。

ZK的ACL机制通常使用  schema:id:permission 来标识一个有效的ACL信息：

• 权限模式 Schema：有四种权限模式：

  • IP（IPAuthenticationProvider）：如 ip:192.168.1.10，或按网段配置 ip:192.168.1.1/24 表示 192.168.0.* 这个IP段
  • Digest（DigestAuthenticationProvider）：最常用的权限控制模式，以 username:password 的形式，ZK内部通过DigestAuthenticationProvider.generateDigest static 方法进行编码
  • World：即 world:anyone 特殊的Digest模式，节点对所有用户开放
  • Super：超级用户可以对ZK上的任意数据节点进行任何操作

• 授权对象 ID：上述每种Schema对应的ID分别是 192.168.1.10、192.168.1.1/24、username:BASE64(SHA-1(username:password))、anyone

• 权限Permission：通过权限检查后可以被允许执行的操作：CREATE、DELETE、READ、WRITE、ADMIN-数据节点的管理员权限，允许授权对象对该数据节点进行ACL相关的设置操作

自定义权限控制 Pluggable ZooKeeper Authentication：需要用户实现 AuthenticationProvider 接口，通过配置ZK启动参数 -Dzookeeper.authProvider.1=com.zkbook.CustomAuthenticationProvider 或 通过配置文件 zoo.cfg 添加 authProvider.1=com.zklearn.CustomAuthenticationProvider 。对于权限控制器的注册，ZK采用了延迟加载的策略，只有在第一次处理包含权限控制的客户端请求时，才会进行权限控制器的初始化。ZK会将所有的权限控制器注册到ProviderRegistry中，逻辑位于 ProviderRegistry#initialize 方法中，对 zookeeper.authProvider. 这个属性进行了解析

使用zkCli进行ACL操作

ZooKeeper ZkCli 官方文档

# 创建节点时指定ACL
# -e 临时节点 -s sequential节点，digest固定开头，crwd表示权限，支持 create read write delete admin
> create -e /zklearn/c4 data_content digest:userJ:passJ:crwd
Created /zklearn/c4
# 查看节点权限
> getAcl /zklearn/c3
'world,'anyone
: cdrwa
# 修改节点权限
# 已设置acl的path再setAcl就不行了，需要开启super权限
> setAcl path acl

序列化与协议

Jute序列化反序列化

OutputArchive和InputArchive分别是Jute底层的序列化器和反序列化器的接口定义，最新的实现有 BinaryXXputArchive、CsvXXputArchive、XmlXXputArchive。无论哪种实现，都是基于OutputStream和InputStream进行操作。

通信协议

ZK基于TCP/IP协议实现了自己的通信协议，进行客户端与服务端、服务端与服务端的网络通信。

ZK请求的数据包

以 获取节点数据请求 GetDataRequest 为例

请求头 RequestHeader

/*
  zk中的许多类是jute proto文件定义的，通过JavaGenerator生成的源码
  这些proto为了正反序列化以便网络传输，需要实现Jute的Record接口
  同时这些类的注解里会有这样一行 File generated by hadoop record compiler. Do not edit.
*/
public class RequestHeader implements Record {
  private int xid;// 记录客户端请求发起的先后序号，确保单个客户端请求的响应顺序
  private int type;// 请求的操作类型,定义在ZooDefs.OpCode中：创建节点 OpCode.create-1;删除节点 OpCode.delete-2;获取节点数据 OpCode.getDate-4;

请求体 Request

// ConnectRequest 会话创建
public class ConnectRequest implements Record {
  private int protocolVersion;//协议版本号
  private long lastZxidSeen;//最近一次收到的服务器ZXID
  private int timeOut;// 会话超时时间
  private long sessionId;// 会话标识
  private byte[] passwd;// 会话密码
// GetDataRequest 获取节点数据
public class GetDataRequest implements Record {
  private String path;// 
  private boolean watch;//是否注册 Watcher
// SetDataRequest 更新节点数据
public class SetDataRequest implements Record {
  private String path;// 数据节点的节点路径
  private byte[] data;//数据内容
  private int version;//节点数据的期望版本号

请求体的抓包分析

使用WireShark嗅探GetDataRequest产生的TCP包（十六进制字节数组）

响应

GetDataResponse响应完整协议定义

​​​​​​​

响应头 ReplyHeader

public class ReplyHeader implements Record {
  private int xid; // 请求时传过来的xid会在响应中原样返回
  private long zxid; // zxid 代表ZK服务器上当前最新事务ID
  private int err; // 错误码：Code.OK-0,NONODE-101,NOAUTH-102,定义在KeeperException.Code中

响应体Response

//会话创建
public class ConnectResponse implements Record {
  private int protocolVersion;
  private int timeOut;
  private long sessionId;
  private byte[] passwd;
// 获取节点数据
public class GetDataResponse implements Record {
  private byte[] data;
  private org.apache.zookeeper.data.Stat stat;
// 更新节点数据
public class SetDataResponse implements Record {
  private org.apache.zookeeper.data.Stat stat;

GetDataResponse 协议定义

ZK客户端

ZK客户端的组成：ZooKeeper实例-客户端入口，HostProvider - 客户端地址列表管理器，ClientCnxn-客户端核心线程，内部包含SendThread和EventThread两个线程。前者是一个IO线程，负责ZooKeeper客户端和服务器端间的网络IO通信，后者是一个事件线程，负责对服务端事件进行处理。

ZK会话的创建过程

初始化阶段

1. 初始化ZK对象，通过调用ZooKeeper的构造方法实例化，在此过程中会创建客户端Watcher管理器 ClientWatcherManager
2. 设置会话默认Watcher：如果在构造方法中传入了一个Watcher对象，客户端会将这个对象作为默认Watcher保存在ClientWatcherManager中
3. 构造ZooKeeper服务器地址列表管理器 HostProvider：对于构造函数传入的服务器地址，客户端会将其存放在服务器地址列表管理器HostProvider中
4. 创建并初始化客户端网络连接器 ClientCnxn：ClientCnxn连接器的底层IO处理器是ClientCnxnSocket。另外还会初始化客户端两个核心队列 outgoingQueue 和 pendingQueue 分别作为客户端的请求发送队列和服务端响应的等待队列。
5. 初始化SendThread和EventThread：前者管理客户端与服务端之间的所有网络IO，后者用于客户端的事件处理

会话创建阶段

1. 启动SendThread和EventThread
2. 获取一个服务器地址：开始创建TCP连接前，SendThread从HostProvider中随机选择一个地址，调用ClientCnxnSocket 创建与ZK服务器之间的TCP连接
3. 创建TCP长连接
4. 构造ConnectRequest请求：SendThread根据当前客户端的实际设置，构造出一个ConnectRequest请求，代表了客户端视图与服务端创建一个会话。同时ZK客户端会将请求包装成IO层的Packet对象放入请求发送队列outgoingQueue中
5. 发送请求：ClientCnxnSocket从outgoingQueue中取出一个待发送的Pocket对象序列化成ByteBuffer发送到服务端

响应处理阶段

1. 接收并处理服务端响应：ClientCnxnSocket接收到服务端的响应后，会首先判断当前客户端状态是否是已初始化，才进行反序列化，得到ConnectResponse对象，从中获取ZK服务端分配的sessionID
2. 连接成功：通知SendThread进一步对客户端进行会话参数的设置：readTimeout\connectTimeout，更新客户端状态。通知HostProvider当前成功连接的服务器地址
3. 生成事件 SyncConnected - None：为了让上层应用感知到会话的成功创建，SendThread会生成该事件传递给EventThread，通知会话创建成功
4. 查询Watcher：EventThread线程收到事件后，会从ClientWatchManager中获取对应Watcher，针对SyncConnected-None事件找到默认的Wathcer，放入EventThread的waitingEvents队列中
5. 处理事件：EventThread不断从waitingEvents队列中取出待处理的Watcher对象，调用process方法触发Watcher

connectString解析

connectString 形如 192.168.0.1:2181,192.168.0.2:2181,192.168.0.3:2181，ZK客户端允许将服务器所有地址配置在字符上，ZK客户端在连接服务器的过程中是如何从服务器列表中选择机器的？是顺序？还是随机？

org.apache.zookeeper.client.ConnectStringParser 中的构造方法对connectString进行的处理有：解析chrootPath + 保存服务器地址列表到 ArrayList serverAddresses

chroot 客户端命名空间

ZK3.2.0 之后的版本中添加了该特性，connectString 可 设置为 192.168.0.1:2181,192.168.0.2:2181/apps/domainName，将解析出chroot=/apps/domainName，这样客户端的所有操作都会限制在这个命名空间下

ZooKeeper.java

private static HostProvider createDefaultHostProvider(String connectString) {
  return new StaticHostProvider(new ConnectStringParser(connectString).getServerAddresses());
}

解析的结果会返回 地址列表管理器 StaticHostProvider 的构造方法中

HostProvider

HostProvider 提供了客户端连接所需的host，每一个实现该接口的类需要确保下述几点:

1. next() 方法必须有效的InetSocketAddress，这样迭代器能一直运行下去。必须返回解析过的InetSocketAddress实例
2. size() 方法不能返回0

public interface HostProvider {
    //当前服务器地址列表的个数，不能返回0
    int size();
    // 获取下一个将要连接的InetSocketAddress，spinDelay 表示所有地址都尝试过后的等待时间
    InetSocketAddress next(long spinDelay);
    //连接成功后的回调方法
    void onConnected();
    //更新服务器列表，返回是否需要改变连接用于负载均衡
    boolean updateServerList(Collection<InetSocketAddress> serverAddresses, InetSocketAddress currentHost);
}

解析服务器地址：StaticHostProvider会解析服务器地址放入serverAddress 集合中，同时使用Collections#shuffle方法将服务器地址列表进行随机打散。

获取可用的服务器地址：StaticHostProvider#next() 方法中将随机排序后的服务器地址列表拼成一个环形循环队列，该过程是一次性的。

HostProvider的实现：自动从配置文件中读取服务器地址列表、动态变更的地址列表管理器（定时从配置管理中心上解析ZK服务器地址）、实现服务调用时同机房优先的策略

ClientCnxn 网络IO

ClientCnxn维护客户端与服务器之间的网络连接并进行通信

Packet是ClientCnxn的内部类，定义：

static class Packet {
        RequestHeader requestHeader;
        ReplyHeader replyHeader;
        Record request;
        Record response;
        ByteBuffer bb;
        String clientPath;
        //server视角下的path，chroot不同
        String serverPath;
        boolean finished;
        AsyncCallback cb;
        Object ctx;
        WatchRegistration watchRegistration;
        public boolean readOnly;
        WatchDeregistration watchDeregistration;
    //并不是Packet中的所有字段都进行网络传输，在createBB方法中定义了用于网络传输的ByteBuffer bb字段的生成逻辑
    //里面只用到了RequestHeader requestHeader,Record request,boolean readOnly 3个字段
    public void createBB() {}
}

ClientCnxn的两个核心队列（都是Packet队列）：

• outgoingQueue：客户端的请求发送队列，存储要发送到服务端的Packet集合
• pendingQueue：服务端响应的等待队列，存储已经从客户端发送到服务端但需要等待服务端响应的Packer集合

ClientCnxnSocket

ZK3.4之后ClientCnxnSocket从ClientCnxn中提取了出来，便于对底层Socket进行扩展（如使用Netty实现）

通过系统变量配合ClientCnxnSocket实现类的全类名：-Dzookeeper.clientCnxnSocket=org.apache.zookeeper.ClientCnxnSocketNIO

ClientCnxnSocketNIO是ClientCnxnSocket的Java NIO原生实现

会话Session

【分布式】Zookeeper会话 - leesf - 博客园

会话状态有：CONNECTING CONNECTED RECONNECTING RECONNECTED CLOSE

Session是ZK中的会话实体，代表一个客户端会话，包含以下4个基本属性：

• sessionID 唯一标识一个会话，每次客户端创建新会话时，ZK会为其分配一个全局唯一的sessionID
• timeout 会话超时时间，客户端构造ZK实例时会传入sessionTImeout指定会话的超时时间，客户端向服务器发送这个超时时间后，服务器会根据自己的超时限定确定会话的超时时间
• tickTime 下次会话超时时间点，这个参数用于会话管理的分桶策略执行。TickTIme是一个13位的long型（unix_timestamp）
• isClosing 服务端检测到一个会话失效后会标记其isClosing=true，这样就不再处理来自该会话的新请求了

sessionID的生成原理

代码位于 SessionTrackerImpl#initializeNextSession
//最终返回的sessionID：高8位是传入的id，剩下的56位最后16位被置零了，前面的40位是最高位截掉的timestamp（去掉数字1）
public static long initializeNextSessionId(long id) {
  long nextSid;
  // nanoTime/10^6 就是 currentTimeMillis 13位long型，long型占空间8B，共64位
  //如 1657349408123 对应 44 位的二进制是 00011000000111110001101110010000010101111011
  //左移24位后再右移8位后的结果：00000000(-8位)1000000111110001101110010000010101111011（16位-）0000000000000000
  //注意这个右移8位是无符号右移，防止unixtimes第5位是1带来的负数问题
  nextSid = (System.nanoTime() / 1000000 << 24) >>> 8;
  //添加机器标识  sid 正好补在前面腾出的8位中
  nextSid = nextSid | (id << 56);
  if (nextSid == EphemeralType.CONTAINER_EPHEMERAL_OWNER) {
    ++nextSid;  // this is an unlikely edge case, but check it just in case
  }
  return nextSid;
}

左移24位可以将高位的1去掉（unixTimestamp转二进制的44位数字开头总是0001），防止负数（负数右移8位后最高位的1不变），sid不能明确得出

SessionTracker

ZK服务端的会话管理器，负责会话的创建、管理和清理，使用3个数据结构管理Session：

• sessionsById：ConcurrentHashMap<Long, SessionImpl>类型，根据sessionID管理Session实体
• sessionsWithTimeout：ConcurrentMap<Long, Integer> 根据sessionID管理会话的超时时间，定期被持久化到快照文件中
• sessionSets：ExpiryQueue sessionExpiryQueue 服务于会话管理和超时检查，分桶策略会用到

Session管理 - 分桶策略

ZK的会话管理主要由SessionTracker负责，其采用了分桶策略：将理论上可以在同一时间点超时的会话放在同一区块中，便于进行会话的隔离处理和同一区块的统一管理。

对于一个会话的超时时间理论上就是客户端设置的超时时间之后，即图中的 ExpirationTime = CurrentTime + sessionTimeout（客户端进行设置），这样到达这个ExpirationTime检查各会话是否真的需要置超时状态

但是ZK服务端检查各区块的会话是否超时是有周期的，如每隔 ExpirationInterval 进行检查，这样实际的 ExpirationTime 是在原数值之后的最近一个周期上进行检查，这样

ExpirationTime_Adjust = ((CurrentTime + sessionTimeout) / ExpirationInterval + 1) * ExpirationInterval （单位均是ms）

如对于当前时间为4，,10 超时，检查周期为3，在15的时候才是第一个可能的超时时间。这样 ExpirationTime_Adjust 总是 ExpirationInterval 的整数倍。这样SessionTracker中的会话超时检查线程就可以在 ExpirationInterval 的整数倍的时间点上对会话进行批量清理（未及时移走的会话都是要被清理掉的，没有客户端触发会话激活）

会话激活

Leader服务器收到客户端的心跳消息PING后：

1. 检查改会话是否是isClose
2. 如果会话尚未关闭，则激活会话，计算出会话的下一次超时时间点 ExpirationTime_NEW
3. 根据会话的旧超时时间点 ExpirationTime_Old 定位到会话所在的区块
4. 迁移会话，将会话放入 ExpirationTime_NEW 对应的新区块中

触发会话激活的两种场景：

• 只要客户端向服务器发送请求（不论读/写）就会触发一次会话激活
• 客户端在sessionTimeout / 3 的时间间隔内没有向服务器发出任何请求，就会主动发起一次PING请求触发会话激活

会话清理的步骤

1. 先将该会话的isClosing置为true，这样在会话清理期间再收到客户端的新请求就返回 Session_Expire，再标记会话状态为已关闭 - CLOSE
2. 发起会话关闭 请求给 PrepRequestProcessor处理器进行处理
3. 根据sessionID从内存数据库中找到对应的临时节点列表
4. 将这些临时节点转换成 节点删除 请求，放入事务变更队列 outstandingChanges 中
5. FinalRequestProcessor触发内存数据库，删除该会话对应的所有临时节点
6. 节点删除后从SessionTracker中移除session（从sessionById sessionWithTimeout sessionExpiryQueue中移除对应session的信息）
7. 从NIOServerCnxnFactory中找到会话对应的NIOServerCnxn进行关闭

重连机制

客户端与服务端网络连接断开时，ZK客户端会进行反复的重连

客户端经常看到的两种连接异常是：CONNECTION_LOSS 连接断开，SESSION_EXPIRE 会话过期；服务端可能看到的连接异常是SESSION_MOVED 会话转移

• CONNECTION_LOSS：客户端在发现连接断开时会逐个尝试连接 connectString 解析出的服务器地址，同时此时收到连接事件 None-Disconnected，同时抛出异常 KeeperException$ConnectionLossException，应用层应捕获住此异常并等待重连成功（收到None-SyncConnected事件）后进行重试
• SESSION_EXPIRE：通常发生在CONNECTION_LOSS，客户端重连成功后会话在服务端已过期被清理。应用层此时需要重新创建一个ZooKeeper实例进行初始化
• SESSION_MOVED：ZooKeeper在3.2.0版本后明确提出的概念，客户端 C 向服务端 S1发出的请求R1因网络抖动导致重连到S2，并重试请求R11，但后面R1成功到达S1，导致S1 S2 都执行了相同的请求。针对这一罕见场景，ZooKeeper提出的处理方案： 在处理客户端请求时检查此会话Owner是不是当前服务器，不是的话会抛出 SessionMovedException 异常，但C1因为已断开与S1的连接，看不到S1上的这个异常。在多个客户端使用相同的sessionId/pass连接不同服务端时才会看到这种异常

ZK服务端

ZK服务端架构

zookeeper学习笔记Sky_的博客-CSDN博客

单机版ZK服务器的启动流程

预启动

1. 不论是单机还是集群模式，zkServer.cmd和zkServer.sh两个脚本中都配置了使用QuorumPeerMain 作为启动入口类 ZOOMAIN="org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain"
2. 解析配置文件 zoo.cfg
3. 在QuorumPeerMain#initializeAndRun方法中创建并启动了文件清理器 DatadirCleanupManager，包括对事物日志和快照数据文件的定时清理
4. 根据zoo.cfg配置文件的解析判断当前是单机还是集群模式启动，单机模式使用ZooKeeperServerMain启动
5. 创建ZooKeeperServer实例并进行初始化，包括连接器、内存数据库和请求处理器等组件的初始化

初始化

1. 创建服务器统计器ServerStats，包含下述基本运行时信息：

   • packetsSent: 从服务启动或重置以来，服务端向客户端发送的响应包次数
   • packetsReceived: … 服务端接收到的来自客户端的请求包次数
   • maxLatency/minLatency/totalLatency: 服务端请求处理的最大延时、最小延时、总延时
   • count: 服务端处理的客户端请求总次数

2. 创建ZK数据管理器FileTxnSnapLog：FileTxnSnapLog是ZK上层服务器和底层数据存储之间的对接层，提供了一些列操作数据文件的接口，包括事务日志文件（TxnLog接口）和快照数据文件（SnapShot接口）。ZK根据zoo.cfg文件中解析出的快照数据目录dataDir和事务日志目录dataLogDir来创建FileTxnSnapLog。

3. 设置服务端 tickTime 和 会话超时时间 限制

4. 创建并初始化 ServerCnxnFactory , 通过属性 zookeeper.serverCnxnFactory 指定zookeeper使用 Java原生NIO还是Netty框架作为ZooKeeper服务端网络连接工厂

5. 启动ServerCnxnFactory主线程（执行主逻辑所在的run方法）此时ZK的NIO服务器已经对外开放了端口，客户端可以访问到2181端口，但此时zk服务器还无法正常处理客户端请求

6. 恢复本地数据：ZK启动时都会从本地快照文件和事务日志文件中进行数据恢复

7. 创建并启动会话管理器SessionTracker，同时会设置 expirationInterval 计算 nextExpirationTime、sessionID ，初始化本地数据结构 sessionsWithTimeout（保存每个会话的超时时间）。之后ZK就会开始会话管理器的会话超时检查

8. 初始化ZK的请求处理链，ZK服务端对于请求的初始方式是典型的责任链模式，单机版服务器的处理链主要包括：PrepRequestProcessor -> SyncRequestProcessor ->FinalRequestProcessor

9. 注册JMX服务：ZK会将服务器运行时的一些状态信息以JMX的方式暴露出来

10. 注册ZK服务器实例：此时ZK服务器初始化完毕，注册到ServerCnxnFactory之后就可以对外提供服务了，至此单机版的ZK服务器启动完毕

集群版ZK服务器的启动过程

zk源码阅读26:集群版服务器启动概述 - 简书

预启动过程与单机版一致

初始化

1. 创建并初始化 ServerCnxnFactory
2. 创建ZooKeeper数据管理器 FileTxnSnapLog
3. 创建QuorumPeer 实例：Quorum是集群模式下特有的对象，是ZooKeeper服务器实例ZooKeeperServer的托管者。从集群层面看QuorumPeer代表了ZooKeeper集群中的一台机器。在运行期间，Quorum会不断检测当前服务器实例的运行状态，同时根据情况发起Leader选举
4. 创建内存数据库 ZKDatabase，管理ZooKeeper的所有会话记录以及DataTree 和事务日志的存储
5. 初始化 QuorumPeer，将一些核心组件注册到QuorumPeer，包括 FileTxnSnapLog、ServerCnxnFactory、ZKDatabase，同时配置一些参数，包括服务器地址列表、Leader选举算法和会话超时时间限制等
6. 恢复本地数据
7. 启动 ServerCnxnFactory 主线程

Leader选举

1. Leader选举初始化阶段：Leader选举是集群版启动流程与单机版最大的不同，ZK会根据SID（服务器分配的ID）、lastLoggedZxid（最新的ZXID）和当前的服务器epoch（currentEpoch）生成一个初始化的投票，初始化过程中每个服务器会为自己投票。 ZooKeeper会根据zoo.cfg中的配置（electionAlg），创建响应的Leader选举算法实现，3.4.0之前支持 LeaderElection\AuthFastLeaderElection\FastLeaderElection 三种算法实现，3.4.0之后只支持FastLeaderElection。 在初始化阶段，ZooKeeper会首先创建Leader选举所需的网络IO层 QuorumCnxManager，同时启动对Leader选举端口的监听，等待集群中的其他服务器创建连接
2. 注册JMX服务
3. 检测当前服务器状态：QuorumPeer不断检测当前服务器的状态做出相应的处理，正常情况下，ZK服务器的状态在LOOKING、LEADING和FOLLOWING/OBSERVING之间进行切换，。启动阶段QuorumPeer的状态是LOOKING，因此开始进行Leader选举
4. Leader选举：投票选举产生Leader服务器，其他机器成为Follower或是Observer； Leader选举算法的原则：集群中的数据越新（根据每个服务器处理过的最大ZXID来确定数据是否比较新）越有可能成为Leader，ZXID相同时SID越大越有可能成为Leader。

Leader和Follower服务器启动期交互过程

1. 完成Leader选举后，每个服务器根据自己的角色创建相应服务器实例，并开始进入各自角色主流程
2. Leader服务器启动Follower接收器LearnerCnxAcceptor，负责接收所有非Leader服务器的连接请求
3. Learner服务器根据投票选举结果找到当前集群中的Leader服务器，与其建立连接
4. Leader接收来自其他机器的连接创建请求后，创建一个LearnerHandler实例。每个LearnerHandler实例都对应了一个Leader与Learner的服务器之间的连接，负责消息、数据同步
5. Learner向Leader发起注册：将含有当前服务器SID和服务器处理的最新ZXID信息的LearnerInfo发送给Leader服务器
6. Leader接收到注册信息后解析出SID和ZXID，根据ZXID解析出Learner对应的epoch_of_learner_parse，与自己的epoch_of_leader_self进行比较，如果epoch_of_learner_parse>epoch_of_leader_self，则更新 epoch_of_leader_self=epoch_of_learner_parse+1。LearnerHandler会进行等待，直到过半的Learner向Leader注册完毕，同时更新 epoch_of_leader 之后，Leader就可以确定当前集群的epoch
7. Leader将最终的epoch以LEADERINFO消息的形式发送给Learner，同时等待Learner的响应
8. Follower从LEADERINFO消息中解析出epoch和ZXID向Leader返回ACKEPOCH响应
9. Leader收到反馈响应ACKEPOCH后与Follower进行数据同步
10. 如果过半的Learner完成了数据同步，就启动Leader和Learner服务器实例

Leader和Follower启动

接上面步骤10，启动步骤如下：

1. 创建并启动会话管理器
2. 初始化ZooKeeper的请求处理链：根据服务器角色的不同生成不同的请求处理链
3. 注册JMX服务

至此，集群版的ZK服务器启动完毕

Leader选举过程

Leader选举是ZooKeeper中最重要的技术之一，也是保证分布式数据一致性的关键

服务器启动时期的Leader选举

以3台机器组成的集群为例：Server1首先启动，此时无法完成Leader选举

1. Server2启动后，与Server1进行Leader选举，由于是初始化阶段，都会投票给自己，于是Server1投票内容 (myid, ZXID) 为 (1,0)，Server2投票 (2,0)，各自将这个投票发送给集群中的其他所有机器

2. 每个服务器接收来自其他各服务器的投票，并判断投票的有效性：检查是否是本轮投票，是否来自LOOKING状态的服务器

3. 收到其他服务器的投票后与自己的投票进行PK，PK规则有：

   • 优先检查ZXID，ZXID较大的服务器优先作为Leader
   • ZXID相同时比较myid，myid较大的作为Leader

此时Server1收到Server2的投票(2,0)，ZXID相同，但myid较小，会更新自己的投票为 (2,0) 并发出。Server2发现自己的myid较大，无需更新投票信息，只是再次向集群中所有机器发出上一次投票信息

4. 统计投票：每次投票后服务器会统计所有投票，判断是否有过半（> n/2 + 1）的机器接收到相同的投票信息来决定Leader服务器 此时3台服务器已有 2台（Server1 Server2）达成一致，超过半数，将选举出Leader - Server2
5. 改变服务器状态：确定了Leader后服务器需要更新自己的状态，Follower变更为FOLLOWING，Leader会变更为 LEADING 状态

服务器运行期间的Leader选举

Leader服务器宕机后进入新一轮的Leader选举

1. 变更状态：Leader宕机后剩下的非Observer服务器都会将自己的状态变更为LOOKING，开始进入Leader选举流程
2. 每个Server发出一个投票：生成投票信息（myid, ZXID）在第一轮投票中，每个服务器都会投自己，后续的判断过程与服务器启动时期的Leader选举相同

Leader选举算法 - FastLeaderElection

ZooKeeper提供了3种Leader选举算法：LeaderElection、UDP版本的FastLeaderElection、TCP版本的FastLeaderElection。

术语解释：

SID - 服务器ID，唯一标识ZooKeeper集群中的机器的数字，与myid一致

ZXID - 事务ID，用于唯一标识一次服务器状态的变更，某一时刻，集群中的每台服务器的ZXID不一定完全一致

Vote - 投票

Quorum - 过半机器数，quorum = n/2 + 1

ZooKeeper集群中服务器出现下述两种情况之一就会进入Leader选举：集群初始化启动阶段；Leader宕机/断网

而一台机器进入Leader选举流程时，当前集群也可能会处于两种状态：

• 集群中本来就存在Leader，此时试图发起选举会被告知当前服务器的Leader信息，直接与Leader建立连接并同步状态
• 集群中不存在Leader：所有机器进入LOOKING状态进行投票选举Leader

【选举案例】集群有5台机器，SID分别为 1 2 3 4 5，ZXID分别为 9 9 9 8 8，在某一时刻SID为 1 2 的机器宕机退出，集群此时开始进行Leader选举

第一次投票时，由于还无法检测到集群中其他机器的状态信息，每台机器都将投自己，于是SID为 3 4 5的机器分别投票(SID,ZXID) (3,9) (4,8) (5,8)

每台机器发出自己的投票后也会收到来自集群中其他机器的投票，每台机器都会对比收到的投票，决定是否替换。假设机器自己的投票是 (self_sid, self_zxid) 接收到的投票是 (vote_sid, vote_zxid)，对比的规则是：

• 如果 vote_zxid > self_zxid 则认可当前投票，并再次将更新后的投票发送出去
• 如果 vote_zxid < self_zxid 则不作变更
• 如果 vote_zxid = self_zxid && vote_sid > self_sid，就认可当前接收到的投票，并改为 (vote_sid, vote_zxid) 投递出去
• 如果 vote_zxid = self_zxid && vote_sid < self_sid，则不作变更

SID为 3 4 5的机器对投票进行对比，会统一更新为投票 (3,9) ，此时quorum = 3 >= (5/2 + 1) 超过半数，选举服务器3作为Leader

ZXID越大的机器，数据也就越新，这样可以保证数据的恢复（更少的数据丢失），所以适合作为Leader服务器

Leader选举的实现细节

在QuorumPeer.ServerState 类中定义了4种服务器状态

public enum ServerState {
  LOOKING, // 寻找Leader状态，当前集群中没有Leader，需要进入Leader选举流程
  FOLLOWING, // 当前服务器的角色是Follower
  LEADING,  // 当前服务器角色是Leader
  OBSERVING // 当前服务器角色是 Observer
}

org.apache.zookeeper.server.quorum.Vote 数据结构的定义

public class Vote {
  private final int version;
  private final long id; // 选举的Leader的SID
  private final long zxid;
//逻辑时钟，用于判断多个投票是否在同一轮选举周期中。该值在服务端是一个自增序列，每次进入新一轮投票后，都会对该值+1
  private final long electionEpoch;// 被推举的Leader的epoch
  private final long peerEpoch;//当前服务器的状态

QuorumCnxManager 网络IO

每个服务器启动时会启动一个QuorumCnxManager，负责各服务器的底层Leader选举过程中的网络通信。

QuorumCnxManager内部维护了一系列按SID分组的消息队列：

recvQueue：消息接收队列，存放从其他服务器接收到的消息

queueSendMap：消息发送队列，保存待发送的消息。此Map的key是SID，分别为集群中的每台机器分配了一个单独队列，从而保证各台机器之间的消息发送互不影响

senderWorkerMap：发送器集合，同样按SID分组，每个SenderWorker消息发送器对应一台远程ZooKeeper服务器

lastMessageSent：最近发送过的消息，为每个SID记录最近发送过的消息

选举时集群中的机器是如何建立连接的：

为了能够进行互相投票，ZooKeeper集群中的机器需要两两建立网络连接。

QuorumCnxManager启动时会创建一个ServerSocket监听Leader选举的通信端口（默认3888），接收其他服务器的TCP连接请求并交给receiveConnection函数来处理。为了避免两台机器之间重复创建TCP连接，ZooKeeper设计一种建立TCP连接的规则：只允许SID大的服务器主动和其他服务器建立连接，否则断开连接。如果服务器收到TCP连接请求发现比自己的SID值小，会断开这个连接并主动与发起连接的远程服务器建立连接。

建立连接后就会根据外部服务器的SID创建对应的消息发送器 SendWorker 和 消息接收器RecvWorker 并启动

FastLeaderElection选举算法的核心

ZooKeeper对于选票的管理

• sendqueue：选票发送队列，保存待发送的选票
• recvqueue：选票接收队列，保存接收到的外部选票
• FastLeaderElection.Messenger.WorkerReceiver：选票接收器，不断从QuorumCnxManager中取出其他服务器发出的选举消息，并转成Vote，保存到recvqueueu。如果接收到的外部投票选举轮次小于当前服务器（validVoter方法返回false），直接忽略改选票同时发出自己的投票。如果当前的服务器并不是LOOKING状态（if (self.getPeerState() == QuorumPeer.ServerState.LOOKING)），就将Leader信息以投票的形式发出。 选票接收器接收到的消息如果来自Observer就会忽略该消息，并将自己当前的投票发送出去
• WorkerSender 选票发送器，会不断从sendqueue队列中获取待发送的选票，并将其传递到底层QuorumCnxManager中

FastLeaderElection#lookForLeader方法中揭示了选举算法的流程，该方法在服务器状态变成LOOKING时触发

选举算法流程

1. 自增选举轮次 logicalclock ++ FastLeaderElection中的 AtomicLong logicalclock 字段标记当前Leader的选举轮次，ZooKeeper在开始新一轮投票时，会首先对logicalclock进行自增操作

2. 初始化选票 初始化选票Vote的属性：将自己推荐为Leader(id=服务器自身SID，zxid=当前服务器最新ZXID，electionEpoch=当前服务器的选举轮次，peerEpoch=被推举的服务器的选举轮次，state=LOOKING)

3. 将初始化好的选票放入sendqueue中，由WorkerSender负责发出

4. 服务器不断从 recvqueue 接收外部投票，如果服务器发现无法获取到任何投票会检查与其他服务器的连接，修复连接后重新发出

5. 处理外部投票，根据选举轮次判断进行不同的处理：

   • 外部投票选举轮次 > 内部轮次：立即更新自己的选举轮次logicalclock，清空所有已收到的投票，使用初始化的投票进行PK以确定是否变更内部投票，最终将内部投票发送出去
   • 外部投票选举轮次 < 内部轮次：忽略外部投票，返回步骤4
   • 两边一致，绝大多数场景，选举轮次一致时开始进行选票PK

6. 选票PK：收到其他服务器有效的外部投票后，进行选票PK，执行FastLeaderElection.totalOrderPredicate方法，选票PK的目的是确定当前服务器是否需要变更投票，主要从 logicalclock、ZXID、SID三个维度判断，符合下述任意一个条件就进行投票变更：

   • 外部投票推举的Leader服务器的 logicalclock > 内部投票的，需要进行内部投票变更
   • logicalclock一致的，对比两者的ZXID，外部投票ZXID > 内部的，进行内部投票变更
   • 两者的ZXID一致就对比SID，外部的大就进行投票变更

7. 变更投票：如果需要变更投票就使用外部投票的选票信息覆盖内部投票，变更完成后再将这个变更后的内部投票发出去

8. 选票归档：无论是否进行了投票变更，外部投票都会存入recvset中进行归档，recvset中按照服务器对应的SID来区分{(1,vote1),(2,vote2),…}

9. 统计投票：统计集群中是否已经有过半的机器认可了当前的内部投票，否则返回步骤4

10. 更新服务器状态：如果此时已经确定可以终止投票，就更新服务器状态：根据过半机器认可的投票对应的服务器是否是自己确定是否成为Leader，并将状态切换为LEADING/FOLLOWING/OBSERVING

上述10个步骤就是FastLeaderElection的选举流程，步骤4~9会经过几轮循环，直到Leader选举产生。在步骤9如果已经有过半服务器认可了当前选票，此时ZooKeeper并不会立即进入步骤10，而是等待一段时间（默认200ms）来确定是否有新的更优的投票。

服务器角色介绍

Leader

工作内容：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；集群内部各服务器的调度者；

ZooKeeper使用责任链模式来处理客户端请求

• PrepRequestProcessor是Leader服务器的请求预处理器，在ZK中，将创建删除节点/更新数据/创建会话等会改变服务器状态的请求称为事务请求，对于事务请求，预处理器会进行一系列预处理，如创建请求事务头、事务体、会话检查、ACL检查和版本检查

• ProposalRequestProcessor Leader的事务投票处理器，也是Leader服务器事务处理流程的发起者。

  • 对于非事务请求：直接将请求流转到CommitProcessor，不作其他处理
  • 对于事务请求：除了交给CommitProcessor，还会根据对应请求类型创建对应的Proposal，并发送给所有Follower服务器发起一次集群内的事务投票。ProposalRequestProcessor还会将事务请求交给SyncRequestProcessor进行事务日志的记录

• SyncRequestProcessor 事务日志处理器，将事务请求记录到事务日志文件中，触发ZooKeeper进行数据快照

• AckRequestProcessor 是Leader特有的处理器，负责在SyncRequestProcessor处理器完成事务日志记录后向Proposal的投票收集器发送ACK反馈，通知投票收集器当前服务器已完成对该Proposal的事务日志记录

• CommitProcessor 事务提交处理器

• ToBeCommitProcessor 该处理类中有一个toBeApplied队列（ConcurrentLinkedQueue toBeApplied）存储被CommitProcessor处理过的可被提交的Proposal，等待FinalRequestProcessor处理完提交的请求后从队列中移除

• FinalRequestProcessor 进行客户端请求返回前的收尾工作：创建客户端请求的响应、将事务应用到内存数据库

LearnerHandler：Leader服务器会与每一个Follower/Observer服务器建立一个TCP长链接，同时为每个Follower/Observer服务器创建LearnerHandler。LearnerHandler是ZK集群中的Learner服务器的管理器，负责Follower/Observer服务器和Leader服务器之间的网络通信：数据同步、请求转发、Proposal提议的投票。

Follower

Follower的职责：处理客户端非事务请求，转发事务请求给Leader服务器；参与事务请求Proposal的投票；参与Leader选举投票；

Follower不需要负责事务请求的投票处理（所以不需要ProposalRequestProcessor），所以其请求处理链简单一些

• FollowerRequestProcessor 识别出当前请求是否是事务请求，如果是事务请求，Follower就会将请求转发给Leader服务器，Leader服务器收到请求后提交给请求处理器链，按正常事务请求进行处理
• SendAckRequestProcessor Follower服务器上另一个和Leader服务器有差异的请求处理器，与Leader服务器上的AckRequestProcessor类似，SendAckRequestProcessor同样承担了事务日志记录反馈的角色，在完成事务日志记录后，会向Leader服务器发送ACK消息表明自身完成了事务日志的记录工作。两者的一个区别是：AckRequestProcessor在Leader服务器上，因此ACK反馈是一个本地操作，而SendAckRequestProcessor在Follower上，需要通过ACK消息的形式向Leader服务器进行反馈。

Observer

观察ZooKeeper集群的最新状态并将这些状态变更同步过来，Observer服务器在工作原理上与Follower基本一致，对于非事务请求可以进行独立的处理，对于事务请求同样需要转发到Leader服。与Follower的一大区别是：Observer不参与任何形式的投票，包括Leader选举和事务请求Proposal的投票。

集群内消息通信

ZK集群各服务器间消息类型分为4类：数据同步型、服务器初始化型、请求处理型、会话管理型

数据同步消息

Learner与Leader进行数据同步使用的消息，分为4种（消息类型定义在Leader.java中，使用常量数字标记）：

• DIFF, 13 Leader发送给Learner，通知Learner进行DIFF方式的数据同步
• TRUNC, 14 Leader --> Learner 触发Learner服务器进行内存数据库的回滚操作
• SNAP, 15 Leader --> Learner 通知Learner，Leader即将与其进行全量数据同步
• UPTODATE, 12 Leader --> Learner 通知Learner完成了数据同步，可以对外提供服务

服务器初始化型消息

整个集群或某些机器初始化时，Leader与Learner之间相互通信所使用的消息类型：

• OBSERVERINFO，16： Observer在启动时发送消息给Leader，用于向Leader注册Observer身份，消息中包含当前Observer服务器的SID和已经处理的最新ZXID
• FOLLOWERINFO，11：Follower启动时发送包含SID和已处理的最新ZXID的注册消息到Leader
• LEADERINFO，17：上述两种情形下，Leader服务器会返回包含最新EPOCH值的LeaderInfo返回给Observer或Follower
• ACKEPOCH，18：Learner在收到LEADERINFO消息时会将自己的最新ZXID和EPOCH以ACKEPOCH消息的形式发送给Leader
• NEWLEADER，10：足够多的Follower连接上Leader服务器，或是Leader服务器完成数据同步后，Leader向Learner发送的阶段性标识信息，包含当前最新ZXID

请求处理型

请求处理过程中Leader和Learner之间互相通信所使用的消息：

• REQUEST，1：Learner收到事务请求时需要将请求转发给Leader，该请求使用REQUEST消息的形式进行转发
• PROPOSAL，2：在处理事务请求时，Leader服务器会将事务请求以PROPOSAL消息的形式创建投票发送给集群中的所有的Follower进行事务日志的记录
• ACK，3：Follower完成事务日志的记录后会以ACK消息的形式反馈给Leader
• COMMIT，4：Leader通知集群中的所有Follower，可以进行事务请求的提交了，Leader在收到过半Follower发来的ACK消息后，进入事务请求的最终提交流程——生成COMMIT消息，告知所有Follower进行事务请求的提交，这是一个2PC的过程
• INFORM，8：Leader发起事务投票并通知提交事务，只需要PROPOSAL和COMMIT消息给Follower就可以了，而Observer不参与事务投票，无法接收COMMIT消息，但需要知道事务提交的内容，所以ZK设计了INFORM消息发给Observer，消息中会携带事务请求的内容
• SYNC，7：Leader通知Learner服务器已完成Sync操作

会话管理型

ZK服务器在进行会话管理过程中，与Learner服务器之间通信所使用的消息：

• PING，5：ZK客户端随机选择一个服务器进行连接，所以Leader服务器无法直接收到所有客户端的心跳检测，所以需要委托Learner维护所有客户端的心跳检测。Leader定时向Learner发送PING消息就是要求Learner将一段时间内保持心跳检测的客户端列表同样以PING消息的形式返回给Leader，这样Leader就能获取到全部客户端的活跃状态并进行会话激活了。
• REVALIDATE，6：客户端发生重连后（可能切换了服务器）新连接的服务器需要向Leader发送REVALIDATE消息以确定客户端会话是否已经超时。

客户端请求的处理

会话创建请求

ZK服务端对于会话创建的处理，可以分为请求接收、会话创建、预处理、事务处理、事务应用和会话响应。

zookeeper源码分析(3)— 一次会话的创建过程 - 简书— 一次会话的创建过程 - 简书")

请求接收

1. IO层接收来自客户端的请求，NIOServerCnxn实例维护每一个客户端连接，负责客户端与服务端通信，并将请求内容从底层网络IO中读取出来
2. 判断是否是客户端“会话创建”请求：检查当前请求对应的NIOServerCnxn实体是否已经初始化，未初始化时第一个请求必定是会话创建请求
3. 反序列化ConnectRequest请求，确定是会话创建请求后就可以反序列化得到一个ConnectRequest请求实体
4. 判断是否是ReadOnly客户端，如果ZK服务器是以ReadOnly模式启动，所有来自非ReadOnly型客户端的请求将无法处理。所以服务端需要从ConnectRequest中检查是否是ReadOnly客户端，以此来决定是否接受此“会话创建”请求
5. 检查客户端ZXID：出现客户端ZXID比服务端还大这种反常情形时，服务端不接受此会话创建请求
6. 协商sessionTimeout：客户端有自己设置的sessionTimeout值，传到服务端后，服务端要根据自身配置进行检查限定，通常的规则是 2 * ticketTime ~ 20 * tickerTime 之间
7. 判断是否需要重新创建会话：解析客户端传入的sessionID进行判断

会话创建

1. 为客户端生成sessionID：每个ZK服务器启动时都会初始化一个会话管理器SessionTracker，同时初始化一个基准sessionID，这个基准sessionID的生成需要保证后续客户端在此基础上不断+1能够全局唯一。sessionID生成算法见客户端介绍：会话Session > sesssionID的生成原理。
2. 注册会话：将会话信息保存到SessionTracker的本地字段中：ConcurrentHashMap<Long, SessionImpl> sessionsById、ConcurrentMap<Long, Integer> sessionsWithTimeout
3. 会话激活：服务端根据配置的ticketTime和会话超时时间比对计算下一次会话超时时间（使用了分桶策略）sessionsWithTimeout
4. 生成会话密码：随机数，生成代码见 ZooKeeperServer#generatePasswd

预处理

1. PrepRequestProcessor处理请求（责任链模式）
2. 创建请求事务头：对于事务请求，ZK会为其创建请求事务头，后续请求处理器都是基于该请求头标识当前请求是否是事务请求，请求事务头包含：clientId（唯一标识请求所属客户端）cxid（客户端操作序列号）zxid（事务请求对应的zxid）time（服务端开始处理事务请求的时间）type（事务请求的类型：ZooDefs.OpCode.create、delete、setData和createSession等）
3. 创建请求事务体CreateSessionTxn
4. 注册与激活会话：额外处理非Leader转发的会话创建请求

事务处理

1. ProposalRequestProcessor处理请求：PrepRequestProcessor将请求交给下一级处理器，提案Proposal是ZK中对因事务请求展开的投票流程中的事务操作的包装，该处理器就是处理提案的，处理流程有：

   • Sync流程：SyncRequestProcessor处理器记录事务日志。完成事务日志记录后，每个Follower都会向Leader发送ACK消息，表明自身完成了事务日志的记录，以便Leader服务器统计每个事务请求的投票情况

   • Proposal流程：ZK的实现中，每个事务请求都需要集群中过半机器投票认可才能真正应用到ZK的内存数据库中，这个投票与统计的过程就叫 Proposal流程：

     • 发起投票：对于事务请求，Leader服务器会发起一轮事务投票，发起事务投票之前会检查服务端ZXID是否可用，如果不可用会抛出XidRolloverException
     • 生成提议Proposal：如果服务端ZXID可用，就可以开始事务投票了，ZK会将之前创建的请求头和事务体，以及ZXID和请求本身序列化到Proposal对象中
     • 广播提议：Leader服务器会以ZXID作为key，将提议放入投票箱ConcurrentMap<Long, Proposal> outstandingProposals中，同时将该提议广播给所有Follower服务器
     • 收集投票：Follower服务器接收到Leader发来的提议后，会进入Sync流程进行事务日志的记录，执行完后发送ACK消息给Leader，Leader根据ACK消息统计Proposal的投票情况。当过半机器通过时，就进入Proposal的Commit阶段
     • Commit Proposal前将请求放入 toBeApplied 队列中
     • 广播COMMIT消息：Leader会向Observer广播包含Proposal内容的INFORM消息，而对于Follower服务器则需只发送ZXID（上文有介绍）

   • Commit流程：

     • 将请求交给CommitProcessor.java处理器，放入 LinkedBlockingQueue queuedRequests 中，独立线程会取出处理
     • 标记topPending：如果是事务请求（write类型），就会将topPending标记为当前请求，用于确保事务请求的顺序性，便于CommitProcessor检测当前集群中是否正在进行事务请求的投票
     • 等待Proposal投票：Commit流程处理时，Leader根据当前事务请求生成Proposal广播给所有Follower，此时Commit流程需要等待
     • 投票通过，提议获得过半机器认可，ZK会将请求放入committedRequests队列中，同时唤醒Commit流程
     • 提交请求：将请求放入toProcess队列中，交给FinalRequestProcessor处理

事务应用

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数大数据工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年大数据全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

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由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

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t> queuedRequests 中，独立线程会取出处理
+ 标记topPending：如果是事务请求（write类型），就会将topPending标记为当前请求，用于确保事务请求的顺序性，便于CommitProcessor检测当前集群中是否正在进行事务请求的投票
+ 等待Proposal投票：Commit流程处理时，Leader根据当前事务请求生成Proposal广播给所有Follower，此时Commit流程需要等待
+ 投票通过，提议获得过半机器认可，ZK会将请求放入committedRequests队列中，同时唤醒Commit流程
+ 提交请求：将请求放入toProcess队列中，交给FinalRequestProcessor处理

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