节点角色
在Zookeeper集群中，主要分为三者角色，而每一个节点同时只能扮演一种角色，这三种角色分别是：
- Leader 接受所有Follower的提案请求并统一协调发起提案的投票，负责与所有的Follower进行内部的数据交换(同步);
- Follower 直接为客户端服务并参与提案的投票，同时与Leader进行数据交换(同步);
- Observer 直接为客户端服务但并不参与提案的投票，同时也与Leader进行数据交换(同步);observer的作用是为了拓展系统，提高读取速度。
每个Server在工作过程中有四种状态：
- LOOKING：竞选状态，当前Server不知道leader是谁，正在搜寻。
- LEADING：领导者状态，表明当前服务器角色是leader。
- FOLLOWING：随从状态，表明当前服务器角色是follower，同步leader状态，参与投票。
-
OBSERVING，观察状态，表明当前服务器角色是observer，同步leader状态，不参与投票。
todo：图
选主机制
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，它们分别是恢复模式（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。leader选举是保证分布式数据一致性的关键。
当zk集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，就会开始leader选举。
- 服务器初始化启动。
- 服务器运行期间无法和leader保持连接。
而当一台机器进入leader选举流程时，当前集群也可能处于以下两种状态。
- 集群中本来就已经存在一个leader。
- 集群中确实不存在leader。
首先第一种情况，通常是集群中某一台机器启动比较晚，在它启动之前，集群已经正常工作，即已经存在一台leader服务器。当该机器试图去选举leader时，会被告知当前服务器的leader信息，它仅仅需要和leader机器建立连接，并进行状态同步即可。
下面重点看第二种情况，即集群中leader不存在的情况下如何进行leader选举。
lead选举
数据模型
投票信息中包含两个最基本的信息。
- sid:即server id，用来标识该机器在集群中的机器序号。
- zxid:即zookeeper事务id号。ZooKeeper状态的每一次改变, 都对应着一个递增的Transaction id, 该id称为zxid. 由于zxid的递增性质, 如果zxid1小于zxid2, 那么zxid1肯定先于zxid2发生. 创建任意节点, 或者更新任意节点的数据, 或者删除任意节点, 都会导致Zookeeper状态发生改变, 从而导致zxid的值增加.以（sid，zxid）的形式来标识一次投票信息。例如，如果当前服务器要推举sid为1，zxid为8的服务器成为leader，那么投票信息可以表示为（1，8）
规则
集群中的每台机器发出自己的投票后，也会接受来自集群中其他机器的投票。每台机器都会根据一定的规则，来处理收到的其他机器的投票，以此来决定是否需要变更自己的投票。
规则如下：
- 初始阶段，都会给自己投票。
- 当接收到来自其他服务器的投票时，都需要将别人的投票和自己的投票进行pk，规则如下：
- 优先检查zxid。zxid比较大的服务器优先作为leader。
- 如果zxid相同的话，就比较sid，sid比较大的服务器作为leader。
举例
假设当前集群中有5台机器组成。sid分别为1，2，3，4，5。zxid分别为9，9，9，8，8，并且此时sid为2的机器是leader。某一时刻，1和2的服务器挂掉了，集群开始进行选主。
- 在第一次投票中，由于无法检测到集群中其他机器的状态信息，因此每台机器都将自己作为被推举的对象来进行投票。于是sid为3，4，5的机器，投票情况分别为（3，9），（4，8），（5，8）
- 每台机器把投票发出后，同时也会接收到来自另外两台机器的投票。
- 对于server3来说，接收到（4，8），（5，8）的投票，对比后由于自己的zxid要大于收到的另外两个投票，因此不需要做任何变更。
- 对于server4来说，接收到（3，9），（5，8）的投票，对比后由于（3，9）这个投票的zxid大于自己，因此需要变更投票为（3，9），然后继续将这个投票发送给另外两台机器。
- 对于server5来说，接收到（3，9），（4，8）的投票，对比后由于（3，9）这个投票的zxid大于自己，因此需要变更投票为（3，9），然后继续将这个投票发送给另外两台机器。
- 经过第二轮投票后，集群中的每台机器都会再次受到其他机器的投票，然后开始统计投票。判断是否有过半的机器收到相同的投票信息，如果有，那么该投票的sid会成为新的leader。
- 机器总数为5台，server3，4，5都收到投票（3，9）。因此server3成为leader。
