为什么是最简单的方式呢？我们想象一下，当我们写数据到Leader时，Leader写入自己的一份数据后，可能会做副本到Follower，那么拷贝的数量、及所在的位置都由该Leader来控制。但如果是多Leader调度，就要涉及到数据分区，请求负载均衡等问题了。

当我们向zk发出一个数据更新请求时，这个请求的处理流程是什么样的？zk又是使用了什么共识算法来保证一致性呢？带着这些问题，我们进入今天的正文。

最近在开发时偶尔会观测到zk报出BadVersionException，后在搜索引起上得知了是乐观锁相关的问题，很快就解决了问题。不过学而不思则罔：无论是单体应用还是分布式系统，在运行过程中总要有一种机制来保证数据排他性。接下来，我们就来看看zk是如何实现这种机制的。

本文首发于泊浮目的简书:[链接]版本日期备注1.02020.4.8文章首发1.12020.4.18优化小结部分描述，使其更加详细易懂1.22020.8.10删除部分不重要的代码，减少篇幅，优化描述方式1. 前言本文面向读者：有java基础并对zk源码实现感兴趣的同学。用过zookeeper的同学都知道watch是一个非常好用的机制，今天我们就来看看它的实现...

我们知道zookeeper是一个分布式协同系统。在一个大型的分布式系统中，必然会有大量的client来连接zookeeper。那么zookeeper是如何管理这些session的生命周期呢？带着这个问题，我们进入今天的正文。

这个可以通过官网来看[链接]。第一眼看过去，我们就知道它是一个分布式协同系统。并且提供了一些分布式系统中较常用的功能：如配置管理、DNS服务、分布式协同和组成员管理。