【大数据笔记】白话详解Zookeeper的一致性

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　　下面内容主要摘抄于<<Hadoop实战>>,红色高亮部分是本人添加的白话注释. 
　　Zookeeper 是一种高性能、可扩展的服务。 Zookeeper 的读写速度非常快，并且读的速度要比写的速度更快。另外，在进行读操作的时候， ZooKeeper 依然能够为旧的数据提供服务。这些都是由于 ZooKeepe 所提供的一致性保证，它具有如下特点：
　　【Zookeeper提供的一致性是弱一致性,首先数据的复制有如下规则:zookeeper确保对znode树的每一个修改都会被复制到集合体中超过半数的机器上。那么就有可能有节点的数据不是最新的而被客户端访问到。并且会有一个时间点,在集群中是不一致的.
　　也就是Zookeeper只保证最终一致性, 但是实时的一致性可以由客户端调用自己来保证,通过调用sync()方法.
　　】
　　顺序一致性
　　客户端的更新顺序与它们被发送的顺序相一致。
　　原子性
　　更新操作要么成功要么失败，没有第三种结果。
　　单系统镜像
　　无论客户端连接到哪一个服务器，客户端将看到相同的 ZooKeeper 视图。
　　【如果数据不一致,怎么能够保证看到相同的视图? 插入/删除/修改都会对数据结构有影响】
　　可靠性
　　一旦一个更新操作被应用，那么在客户端再次更新它之前，它的值将不会改变。。这个保证将会产生下面两种结果：
　　1 ．如果客户端成功地获得了正确的返回代码，那么说明更新已经成果。如果不能够获得返回代码（由于通信错误、超时等等），那么客户端将不知道更新操作是否生效。
　　2 ．当从故障恢复的时候，任何客户端能够看到的执行成功的更新操作将不会被回滚。
　　实时性
　　在特定的一段时间内，客户端看到的系统需要被保证是实时的（在十几秒的时间里）。在此时间段内，任何系统的改变将被客户端看到，或者被客户端侦测到。
　　【伪实时性,太让人误解了,直白点说就是数据可以在十几秒Sync到各个节点,保证最终一致性. 我第一时间看到这个实时性的时候,我就好奇,Oracle RAC花了老鼻子劲才保证了实时性和一致性,Zookeeper是如何轻松做到的,原来是个假的,还说的那么让人误会.】
　　给予这些一致性保证， ZooKeeper 更高级功能的设计与实现将会变得非常容易，例如： leader 选举、队列以及可撤销锁等机制的实现。
　　【
　　用分布式系统的CAP原则来分析Zookeeper.
　　1)C: Zookeeper保证了最终一致性,在十几秒可以Sync到各个节点.
　　2)A: Zookeeper保证了可用性,数据总是可用的,没有锁.并且有一大半的节点所拥有的数据是最新的,实时的. 如果想保证取得是数据一定是最新的,需要手工调用Sync()
　　3)P: 有2点需要分析的.
　　          节点多了会导致写数据延时非常大,因为需要多个节点同步.
　　          节点多了Leader选举非常耗时, 就会放大网络的问题. 可以通过引入observer节点缓解这个问题.
　　】
　　http://www.cnblogs.com/lpshou/archive/2013/06/14/3136904.html
　　http://www.cnblogs.com/wenfeng762/archive/2011/11/13/2247576.html