参考文献：Zookeeper可以干什么
zookeeper为分布式应用程序提供一致性协调服务，包括配置维护、域名服务、分布式锁、集群管理等。
| 角色 | 分工 | 数量 |
|---|---|---|
| client客户端 | 请求发起方 | 不限 |
| observer观察者 | 接受用户读写请求，写转发给leader，读直接返回（选主过程不参加投票） | 不限 |
| follower跟随者 | 接受用户读写请求，写转发给leader，读直接返回（选主过程参加投票） | 奇数个（不可过多） |
| leader领导者 | 负责提议，更新系统状态 | 1个 |
如果客户端想要读取特定的znode，它将会向具有znode路径的节点发送读取请求，并且节点通过从其自己的数据库获取来返回所请求的znode。为此，在ZooKeeper集合中读取速度很快。
如果客户端想要将数据存储在ZooKeeper集合中，则会将znode路径和数据发送到服务器。连接的服务器将该请求转发给leader，然后leader将向所有的follower重新发出写入请求。如果只有大部分节点成功响应，而写入请求成功，则成功返回代码将被发送到客户端。 否则，写入请求失败。绝大多数节点被称为 Quorum 。
（1）服务器启动时的leader选举
（2）服务器运行时的leader选举
参考文献
[1] 比较Kafka与zookeeper架构中leader与follower两种角色的差异
[2] kafka 数据一致性-leader,follower机制与zookeeper的区别；
1、Broker注册
Broker是分布式部署并且相互之间相互独立，但是需要有一个注册系统能够将整个集群中的Broker管理起来，此时就使用到了Zookeeper。在Zookeeper上会有一个专门用来进行Broker服务器列表记录的节点：
/brokers/ids
每个Broker在启动时，都会到Zookeeper上进行注册，即到/brokers/ids下创建属于自己的节点，如/brokers/ids/[0…N]。
Kafka使用了全局唯一的数字来指代每个Broker服务器，不同的Broker必须使用不同的Broker ID进行注册，创建完节点后，每个Broker就会将自己的IP地址和端口信息记录到该节点中去。其中，Broker创建的节点类型是临时节点，一旦Broker宕机，则对应的临时节点也会被自动删除。
2、Topic注册
在Kafka中，同一个Topic的消息会被分成多个分区并将其分布在多个Broker上，这些分区信息及与Broker的对应关系也都是由Zookeeper在维护，由专门的节点来记录，如：
/borkers/topics
Kafka中每个Topic都会以/brokers/topics/[topic]的形式被记录，如/brokers/topics/login和/brokers/topics/search等。Broker服务器启动后，会到对应Topic节点（/brokers/topics）上注册自己的Broker ID并写入针对该Topic的分区总数，如/brokers/topics/login/3->2，这个节点表示Broker ID为3的一个Broker服务器，对于"login"这个Topic的消息，提供了2个分区进行消息存储，同样，这个分区节点也是临时节点。
3、生产者负载均衡
由于同一个Topic消息会被分区并将其分布在多个Broker上，因此，生产者需要将消息合理地发送到这些分布式的Broker上，那么如何实现生产者的负载均衡，Kafka支持传统的四层负载均衡，也支持Zookeeper方式实现负载均衡。
(1) 四层负载均衡，根据生产者的IP地址和端口来为其确定一个相关联的Broker。通常，一个生产者只会对应单个Broker，然后该生产者产生的消息都发往该Broker。这种方式逻辑简单，每个生产者不需要同其他系统建立额外的TCP连接，只需要和Broker维护单个TCP连接即可。但是，其无法做到真正的负载均衡，因为实际系统中的每个生产者产生的消息量及每个Broker的消息存储量都是不一样的，如果有些生产者产生的消息远多于其他生产者的话，那么会导致不同的Broker接收到的消息总数差异巨大，同时，生产者也无法实时感知到Broker的新增和删除。
(2) 使用Zookeeper进行负载均衡，由于每个Broker启动时，都会完成Broker注册过程，生产者会通过该节点的变化来动态地感知到Broker服务器列表的变更，这样就可以实现动态的负载均衡机制。
4、消费者负载均衡
与生产者类似，Kafka中的消费者同样需要进行负载均衡来实现多个消费者合理地从对应的Broker服务器上接收消息，每个消费者分组包含若干消费者，每条消息都只会发送给分组中的一个消费者，不同的消费者分组消费自己特定的Topic下面的消息，互不干扰。
5、分区 与 消费者 的关系
消费组 (Consumer Group)：
consumer group 下有多个 Consumer（消费者）。
对于每个消费者组 (Consumer Group)，Kafka都会为其分配一个全局唯一的Group ID，Group 内部的所有消费者共享该 ID。订阅的topic下的每个分区只能分配给某个 group 下的一个consumer(当然该分区还可以被分配给其他group)。
同时，Kafka为每个消费者分配一个Consumer ID，通常采用"Hostname:UUID"形式表示。
在Kafka中，规定了每个消息分区 只能被同组的一个消费者进行消费，因此，需要在 Zookeeper 上记录 消息分区 与 Consumer 之间的关系，每个消费者一旦确定了对一个消息分区的消费权力，需要将其Consumer ID 写入到 Zookeeper 对应消息分区的临时节点上，例如：
/consumers/[group_id]/owners/[topic]/[broker_id-partition_id]
其中，[broker_id-partition_id]就是一个 消息分区 的标识，节点内容就是该 消息分区 上 消费者的Consumer ID。
6、消息 消费进度Offset 记录
在消费者对指定消息分区进行消息消费的过程中，需要定时地将分区消息的消费进度Offset记录到Zookeeper上，以便在该消费者进行重启或者其他消费者重新接管该消息分区的消息消费后，能够从之前的进度开始继续进行消息消费。Offset在Zookeeper中由一个专门节点进行记录，其节点路径为:
/consumers/[group_id]/offsets/[topic]/[broker_id-partition_id]
节点内容就是Offset的值。
7、消费者注册
消费者服务器在初始化启动时加入消费者分组的步骤如下
注册到消费者分组。每个消费者服务器启动时，都会到Zookeeper的指定节点下创建一个属于自己的消费者节点，例如/consumers/[group_id]/ids/[consumer_id]，完成节点创建后，消费者就会将自己订阅的Topic信息写入该临时节点。
对 消费者分组 中的 消费者 的变化注册监听。每个 消费者 都需要关注所属 消费者分组 中其他消费者服务器的变化情况，即对/consumers/[group_id]/ids节点注册子节点变化的Watcher监听，一旦发现消费者新增或减少，就触发消费者的负载均衡。
对Broker服务器变化注册监听。消费者需要对/broker/ids/[0-N]中的节点进行监听，如果发现Broker服务器列表发生变化，那么就根据具体情况来决定是否需要进行消费者负载均衡。
进行消费者负载均衡。为了让同一个Topic下不同分区的消息尽量均衡地被多个 消费者 消费而进行 消费者 与 消息 分区分配的过程，通常，对于一个消费者分组，如果组内的消费者服务器发生变更或Broker服务器发生变更，会发出消费者负载均衡。
以下是kafka在zookeep中的详细存储结构图：
轮询：将请求按照顺序分发到每台服务器上，当其中一台服务器出现故障时，就不参加下一次的轮询，直至恢复正常。
比率：给每台服务器分配一个加权值为比例，根据比例来分配请求。
优先权：给所有的服务器分组，然后给每个组设置优先权，所有的请求先分配到优先权最高的服务器组，当该组出现故障后，请求再分配都次级优先权高的服务器组。
最少连接数：将请求分配到连接数最少的服务器
最快响应时间：将请求分配到响应时间最快的服务器
服务器具有四种状态，分别是LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。
LOOKING：寻找Leader状态。当服务器处于该状态时，它会认为当前集群中没有Leader，因此需要进入Leader选举状态。
FOLLOWING：跟随者状态。表明当前服务器角色是Follower。
LEADING：领导者状态。表明当前服务器角色是Leader。
OBSERVING：观察者状态。表明当前服务器角色是Observer。
每个投票中包含了两个最基本的信息，所推举服务器的SID和ZXID，投票（Vote）在Zookeeper中包含字段如下
id：被推举的Leader的SID。
zxid：被推举的Leader事务ID。
electionEpoch：逻辑时钟，用来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，每次进入新一轮的投票后，都会对该值进行加1操作。
peerEpoch：被推举的Leader的epoch。
state：当前服务器的状态。
zookeeper采用了全局递增的事务Id来标识，所有的proposal（提议）都在被提出的时候加上了zxid，zxid实际上是一个64位的数字，高32位是epoch（时期; 纪元; 世; 新时代）用来标识leader周期，如果有新的leader产生出来，epoch会自增，低32位用来递增计数。当新产生proposal的时候，会依据数据库的两阶段过程，首先会向其他的server发出事务执行请求，如果超过半数的机器都能执行并且能够成功，那么就会开始执行。
Watcher机制包括客户端线程、客户端WatcherManager和zookeeper服务器三部分。
客户端向zookeeper服务器注册Watcher，同时将这个Watcher对象存储在客户端的WatcherManager中。
服务器的指定事件触发了这个Watcher，服务器就会向客户端发送一个通知，客户端从WatcherManager中取出对应的Watcher对象来执行回调逻辑，从而实现分布式的通知功能。
