在分布式系统中，通常会面临如下问题：
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分布式协调：在分布式环境下，多个节点需要协同工作，确保多个服务之间数据的一致性以及系统的可靠性。
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分布式锁：在分布式系统中，多个节点可能需要同时访问共享资源，为了防止竞争条件和数据不一致，需要引入分布式锁机制。
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配置管理：在分布式系统中，多个节点需要共享某些配置或数据，并且这些配置需要动态更新。
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服务发现：在分布式系统中，节点之间需要互相发现，以便进行通信和协作，尤其是在动态扩展或缩减节点时。
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故障恢复：在分布式环境下，单个节点可能会发生故障，因此系统需要具有一定的容错机制，以保证整体系统的可用性。
使用Zookeeper对分布式系统进行管理，可以很大程度上解决解决上述问题，其中依赖Zookeeper集群提供的强一致性策略，可以解决分布式协调中数据之间保持一致的问题。
一致性策略分为
强一致性、线性一致性、因果一致性、最终一致性、弱一致性、读己之所写一致性、会话一致性以及单调读一致性。
其中，强一致性是保证的是所有的写操作都被严格按顺序应用到系统中，所有节点在任何时间点上都能看到相同的数据状态。这意味着，当一个客户端在提交写操作后，所有后续的读操作都能看到这个写操作的结果。
ZooKeeper 实现强一致性主要依赖于 ZAB 协议（ZooKeeper Atomic Broadcast），其类似于paxos算法，这是一种专门为 ZooKeeper 设计的分布式一致性协议。那么他是如何实现强一致性的呢？
集群数据同步流程
1. leader节点统一处理写请求
在Zookeeper集群中，只有leader节点能够处理写操作，其他的follower节点都只能处理读操作，但其并不是不能接受写请求，当接收到写操作的请求时，follower节点会讲这个请求转发给leader节点来处理。
2. 生成并广播提案
Leader节点在接受到写请求后，会生成将写请求先转化成提案，并赋予zxid，然后将这份提案广播给所有的Follower节点。
3. Follower节点确认提案
Follower在接受到Leader节点的提案后，会确认当前提案的zxid是不是正确的。如果正确，则会保存当前提案的zxid，并且执行提案的事务操作但不提交，并返回确认消息ACK，等待Leader再次发送消息时，提交事务更改。
在ZooKeeper中，每个写操作（提案）都会被分配一个递增的事务ID，称为
zxid。这个zxid用来标识提案的顺序，确保所有节点按照相同的顺序应用这些操作，以维持数据的一致性，而Follower就根据zxid来确认当前提案是否是期待的下一次提案，已确保事务执行的正确顺序，防止因写操作顺序不一致导致数据差异，具体规则如下：
接收提案：当Follower节点收到一个提案时，它首先会检查这个提案的
zxid。处理过期提案：如果这个提案的
zxid比Follower当前已经处理的最新zxid要小，说明这个提案是过期的，可能由于网络延迟或其他原因延迟到达。为了防止数据回滚（即不正确地应用旧的、更早的数据），Follower会直接忽略这个提案，不会保存或执行它。处理未来提案：如果Follower收到的提案
zxid比它当前期望的zxid要大，这意味着一些提案在传输过程中丢失了或尚未到达。为了保持数据一致性，Follower会先保存这个提案，但不会立即执行。它会等待缺失的提案到达，并在提案顺序完整时，按顺序执行所有提案。读请求处理：在等待缺失提案的过程中，Follower可能暂时无法提供最新的数据。为了避免返回不一致的数据，Follower会将接收到的读请求转发给Leader节点。Leader拥有最新的提交状态，因此能够返回最准确的数据。
4. Leader节点返回成功消息
当Leader节点在接受到一半以上的Follower节点的确认消息后，其就认为当前集群已经可以同步所有写操作，Leader就会通知所有从节点本次提案通过，从节点接收到这个消息后就会提交提案中的事务操作的结果，并且Leader此时会返回给客户端操作成功的响应。
整个流程比较好理解，但不好理解的是整个流程的意义是什么？
意义
1. 高可用
高可用比较好理解，任何中间件的集群模式都是具有高可用的作用，其同步所有数据到每个节点，可以防止因为Leader节点的意外宕机导致导致数据丢失，尤其是在zookeeper这样一个强一致性的要求下，节点之间数据差异的恢复速度极快，数据丢失概率极低。
zookeeper采用提案和确认提案的方式可以确保数据同步中，一半以上的节点都是可以正常接收提案并执行事务的。
当出现网络分区的问题时，一半以上的确认机制也可以使分区后的多个区域中，最多只有一个区域可以执行事务，这样可以防止两个leader同时执行不同的事务导致脑裂。
2. 强一致性
Zookeeper等待大多数节点预先执行完事务操作后返回给客户端成功响应，并且同时给Follower节点发送提案通过的消息，使其提交提案中的事务更改。通过这一过程，Zookeeper大大减少了客户端接收到成功响应到数据同步之间的时间，实现近乎强一致性，不过由于网络速度具有差异，肯能会有一定延迟。如果强行实现一致性，势必会极大的影响性能。
如果对于一致性有着极其严谨的要求，可以在获取数据之前执行sync指令，这个指令会从Leader拉取日志，同步数据，以达到数据最新的目的。
