Leader收到请求之后，将它转换为一个proposal提议，并且为每个提议分配一个全局唯一递增的事务ID：zxid，然后把提议放入到一个FIFO的队列中，按照FIFO的策略发送给所有的Follower
Follower收到提议之后，以事务日志的形式写入到本地磁盘中，写入成功后返回ACK给Leader
Leader在收到超过半数的Follower的ACK之后，即可认为数据写入成功，就会发送commit命令给Follower告诉他们可以提交proposal了
ZAB包含两种基本模式，崩溃恢复和消息广播。
整个集群服务在启动、网络中断或者重启等异常情况的时候，首先会进入到崩溃恢复状态，此时会通过选举产生Leader节点，当集群过半的节点都和Leader状态同步之后，ZAB就会退出恢复模式。之后，就会进入消息广播的模式。
那么，Zookeeper如何进行Leader选举的？
Leader的选举可以分为两个方面，同时选举主要包含事务zxid和myid，节点主要包含LEADING\FOLLOWING\LOOKING3个状态。
服务启动期间的选举
服务运行期间的选举
服务启动期间的选举
首先，每个节点都会对自己进行投票，然后把投票信息广播给集群中的其他节点
节点接收到其他节点的投票信息，然后和自己的投票进行比较，首先zxid较大的优先，如果zxid相同那么则会去选择myid更大者，此时大家都是LOOKING的状态
投票完成之后，开始统计投票信息，如果集群中过半的机器都选择了某个节点机器作为leader，那么选举结束
最后，更新各个节点的状态，leader改为LEADING状态，follower改为FOLLOWING状态
服务运行期间的选举
如果开始选举出来的leader节点宕机了，那么运行期间就会重新进行leader的选举。
leader宕机之后，非observer节点都会把自己的状态修改为LOOKING状态，然后重新进入选举流程
生成投票信息(myid,zxid)，同样，第一轮的投票大家都会把票投给自己，然后把投票信息广播出去
接下来的流程和上面的选举是一样的，都会优先以zxid，然后选择myid，最后统计投票信息，修改节点状态，选举结束
那选举之后又是怎样进行数据同步的？
那实际上Zookeeper在选举之后，Follower和Observer（统称为Learner）就会去向Leader注册，然后就会开始数据同步的过程。
数据同步包含3个主要值和4种形式。
PeerLastZxid：Learner服务器最后处理的ZXID
minCommittedLog：Leader提议缓存队列中最小ZXID
maxCommittedLog：Leader提议缓存队列中最大ZXID
直接差异化同步 DIFF同步
如果PeerLastZxid在minCommittedLog和maxCommittedLog之间，那么则说明Learner服务器还没有完全同步最新的数据。
首先Leader向Learner发送DIFF指令，代表开始差异化同步，然后把差异数据（从PeerLastZxid到maxCommittedLog之间的数据）提议proposal发送给Learner
发送完成之后发送一个NEWLEADER命令给Learner，同时Learner返回ACK表示已经完成了同步
接着等待集群中过半的Learner响应了ACK之后，就发送一个UPTODATE命令，Learner返回ACK，同步流程结束
先回滚再差异化同步 TRUNC+DIFF同步
这个设置针对的是一个异常的场景。
如果Leader刚生成一个proposal，还没有来得及发送出去，此时Leader宕机，重新选举之后作为Follower，但是新的Leader没有这个proposal数据。
举个栗子：
假设现在的Leader是A，minCommittedLog=1，maxCommittedLog=3，刚好生成的一个proposal的ZXID=4，然后挂了。
重新选举出来的Leader是B，B之后又处理了2个提议，然后minCommittedLog=1，maxCommittedLog=5。
这时候A的PeerLastZxid=4，在(1,5)之间。
那么这一条只存在于A的提议怎么处理？
A要进行事务回滚，相当于抛弃这条数据，并且回滚到最接近于PeerLastZxid的事务，对于A来说，也就是PeerLastZxid=3。
流程和DIFF一致，只是会先发送一个TRUNC命令，然后再执行差异化DIFF同步。
仅回滚同步 TRUNC同步
针对PeerLastZxid大于maxCommittedLog的场景，流程和上述一致，事务将会被回滚到maxCommittedLog的记录。
这个其实就更简单了，也就是你可以认为TRUNC+DIFF中的例子，新的Leader B没有处理提议，所以B中minCommittedLog=1，maxCommittedLog=3。
所以A的PeerLastZxid=4就会大于maxCommittedLog了，也就是A只需要回滚就行了，不需要执行差异化同步DIFF了。
全量同步 SNAP同步
适用于两个场景：
PeerLastZxid小于minCommittedLog
Leader服务器上没有提议缓存队列，并且PeerLastZxid不等于Leader的最大ZXID
这两种场景下，Leader将会发送SNAP命令，把全量的数据都发送给Learner进行同步。
有可能会出现数据不一致的问题吗？
还是会存在的，我们可以分成3个场景来描述这个问题。
查询不一致