1：先投自己，广播出去。
2：收到他人投票，与自己的投票pk，改变投票，广播出去，然后统计投票结果。
3: 出现超过一半的投票，选出master，改变状态。master/follwing。
4：master发送心跳，同步数据，数据同步完后提供服务。
事务日志 :用于存放事务执行的相关信息，如zxid、cxid等。采用mappedFile，会文件预热，异步刷盘。
快照日志：zookeeper数据节点数据是运行在内存中的，当然内存保存这些结点的数据不可能无限大，而且数据节点的内容是动态变化的，因此zookeeper提供将数据节点持久化的机制，每隔一段时间，zookeeper会将内存中的数据节点DataTree序列到磁盘中，因此就形成了我们的快照日志。
ZooKeeper使用事务日志和快照来持久化每个事务(注意是事务日志先写)。该配置项指定ZooKeeper在将内存数据库序列化为快照之前，需要先写多少次事务日志。也就是说，每写几次事务日志，就快照一次。默认值为100000。为了防止所有的ZooKeeper服务器节点同时生成快照(一般情况下，所有实例的配置文件是完全相同的)，当某节点的先写事务数量在(snapCount/2+1,snapCount)范围内时(挑选一个随机值)，这个值就是该节点拍快照的时机。
数据恢复：数据恢复时，会加载最近100个快照文件（如果没有100个，就加载全部的快照文件）。之所以要加载100个，是因为防止最近的那个快照文件不能通过校验。在逐个解析过程中，如果正确性校验通过之后，那么通常就只会解析最新的那个快照文件，但是如果校验发现最先的那个快照文件不可用，那么就会逐个进行解析。当基于快照文件构建了一个完整的DataTree实例和sessionWithTimeouts集合后，此时根据这个快照文件的文件名就可以解析出最新的ZXID，该ZXID代表了zookeeper开始进行数据快照的时刻，然后利用此ZXID定位到具体事务文件从哪一个开始，然后执行事务日志对应的事务，恢复到最新的状态，并得到最新的ZXID。
数据的同步都是由leader发起，简单来说，learner启动时都会向leader建立连接，由leader分别对followe和observer进行数据同步，有全量同步、仅回滚同步、先回滚再差异化同步、直接差异化同步四种同步指令。
leader发送给learner的差异化数据同步指令（proposal），如果learner同意就会返回ack，如果leader收到ack，就会同时进入过半策略的等待阶段—leader会和其他learner服务器进行上述同样的数据同步流程，知道集群中有过半的learner机器响应了leader的这个ack消息。
一旦满足过半策略后，leader服务器就会向所有已经完成数据同步的learner机器发送一个uptodate指令，用来通知learner已经完成了数据同步，同时集群中已经有过半机器完成了数据同步，集群已经具备了对外服务的能力了。
learner在接收到这个uptodate指令后，向leader再反馈一个ack消息。
如果集群中的follewer接收到来自客户端的写请求，follower会将消息通过REQUEST请求给到leader，统一交给leader来处理，leader处理结束之后，会再次广播数据。读请求就自己处理。
【zookeeper面试】最终一致性？
分布式锁？
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