Zookeeper的核心概念：
ZNode
Znode就是核心結構，Zookeeper服務中是由大量的Znode構成。Znode一般是由客戶端建立和修改，作為信息或標志的載體，甚至本身就是標志。
Znode可以設置為持久（PERSISTENT）或臨時（EPHEMERAL），區別在于臨時的節點若斷開連接后就自動刪除。建立節點時可選擇是否使用序列號命名（SEQUENTIAL），若啟用則會自動在節點名后加入唯一序列編號。
Session
作為客戶端和Zookeeper服務之間交互的憑證。
Watch
當客戶端對節點信息進行查詢操作之后，可以選擇是否設置一個Watch。其作用就是當本次查詢的數據在服務器端發生變化之后，會對設置Watch的客戶端發送通知。一次發送之后，就將刪除該Watch，以后的變更或不再設置Watch則不會通知。
ACLs
節點的權限限制使用ACL，如增刪改查操作。
Zookeeper的服務器安裝：
1、下載對應版本號的tar.gz文件
2、使用 tar xzvf zookeeper-3.4.2.tar.gz -C ./ 解壓
3、設置，將conf/zoo.example.cfg復制到conf/zoo.cfg或者手動建立一個新的。
4、啟動Zookeeper服務：bin/zkServer.sh start
5、啟動客戶端連接：bin/zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181（此處在本機，且使用了默認端口，且在Java環境中）
6、使用命令：ls、get、set等。
7、關閉Zookeeper服務：bin/zkServer.sh stop
Zookeeper代碼編寫：
代碼編寫部分比較簡單，因為暴露的接口很少，主要復雜在于項目如何使用節點以及節點信息。
啟動Zookeeper服務之后，客戶端代碼進行節點的增刪，Watch的設置，內容的改查等。
此處建議查看官方的《Programming with ZooKeeper - A basic tutorial》部分，當中舉了兩個例子來模擬分布式系統的應用。
代碼基本沒有問題，唯一需要注意的就是：若之間按照原版進行調試時，有可能在調用
Stat s = zk.exists(root, false);
這句代碼時會出現一個異常，當中包括“KeeperErrorCode = ConnectionLoss for”。
這個問題引起的原因可以看一下代碼
System.out.println("Starting ZK:");
zk = new ZooKeeper(address, 3000, this);
mutex = new Integer(-1);
System.out.println("Finished starting ZK: " + zk);
最后一行有打印出Zookeeper目前的信息，若未修改的原代碼，此處的State應當是CONECTING。連接中的時候去驗證是否存在節點會報錯。解決的方法也很簡單，就是等到Zookeeper客戶端以及完全連接上服務器，State為CONECTED之后再進行其他操作。給出代碼示例：
// 使用了倒數計數，只需要計數一次
private CountDownLatch connectedSignal = new CountDownLatch(1);
SyncPrimitive(String address) {
if(zk == null){
try {
System.out.println("Starting ZK:");
zk = new ZooKeeper(address, 3000, this);
mutex = new Integer(-1);
connectedSignal.await(); // 等待連接完成
System.out.println("Finished starting ZK: " + zk);
} catch (IOException e) {
System.out.println(e.toString());
zk = null;
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
//else mutex = new Integer(-1);
}
synchronized public void process(WatchedEvent event) {
// 此處設立在Watch中會在狀態變化后觸發事件
if (event.getState() == KeeperState.SyncConnected) {
connectedSignal.countDown();// 倒數-1
}
synchronized (mutex) {
//System.out.println("Process: " + event.getType());
mutex.notify();
}
}
這樣就可以正確運行代碼了。
Zookeeper的應用場景及方式：
此處是為引用，原地址為（http://rdc.taobao.com/team/jm/archives/1232 ）
ZooKeeper是一個高可用的分布式數據管理與系統協調框架?；趯axos算法的實現，使該框架保證了分布式環境中數據的強一致性，也正是基于這樣的特性，使得zookeeper能夠應用于很多場景。網上對zk的使用場景也有不少介紹，本文將結合作者身邊的項目例子，系統的對zk的使用場景進行歸類介紹。 值得注意的是，zk并不是生來就為這些場景設計，都是后來眾多開發者根據框架的特性，摸索出來的典型使用方法。因此，也非常歡迎你分享你在ZK使用上的奇技淫巧。
場景類別 | 典型場景描述（ZK特性，使用方法） | 應用中的具體使用 |
數據發布與訂閱 | 發布與訂閱即所謂的配置管理，顧名思義就是將數據發布到zk節點上，供訂閱者動態獲取數據，實現配置信息的集中式管理和動態更新。例如全局的配置信息，地址列表等就非常適合使用。 | 1. 索引信息和集群中機器節點狀態存放在zk的一些指定節點，供各個客戶端訂閱使用。2. 系統日志（經過處理后的）存儲，這些日志通常2-3天后被清除。 3. 應用中用到的一些配置信息集中管理，在應用啟動的時候主動來獲取一次，并且在節點上注冊一個Watcher，以后每次配置有更新，實時通知到應用，獲取最新配置信息。 4. 業務邏輯中需要用到的一些全局變量，比如一些消息中間件的消息隊列通常有個offset，這個offset存放在zk上，這樣集群中每個發送者都能知道當前的發送進度。 5. 系統中有些信息需要動態獲取，并且還會存在人工手動去修改這個信息。以前通常是暴露出接口，例如JMX接口，有了zk后，只要將這些信息存放到zk節點上即可。 |
Name Service | 這個主要是作為分布式命名服務，通過調用zk的create node api，能夠很容易創建一個全局唯一的path，這個path就可以作為一個名稱。 | |
分布通知/協調 | ZooKeeper中特有watcher注冊與異步通知機制，能夠很好的實現分布式環境下不同系統之間的通知與協調，實現對數據變更的實時處理。使用方法通常是不同系統都對ZK上同一個znode進行注冊，監聽znode的變化（包括znode本身內容及子節點的），其中一個系統update了znode，那么另一個系統能夠收到通知，并作出相應處理。 | 1. 另一種心跳檢測機制：檢測系統和被檢測系統之間并不直接關聯起來，而是通過zk上某個節點關聯，大大減少系統耦合。2. 另一種系統調度模式：某系統有控制臺和推送系統兩部分組成，控制臺的職責是控制推送系統進行相應的推送工作。管理人員在控制臺作的一些操作，實際上是修改了ZK上某些節點的狀態，而zk就把這些變化通知給他們注冊Watcher的客戶端，即推送系統，于是，作出相應的推送任務。 3. 另一種工作匯報模式：一些類似于任務分發系統，子任務啟動后，到zk來注冊一個臨時節點，并且定時將自己的進度進行匯報（將進度寫回這個臨時節點），這樣任務管理者就能夠實時知道任務進度。 總之，使用zookeeper來進行分布式通知和協調能夠大大降低系統之間的耦合。 |
分布式鎖 | 分布式鎖，這個主要得益于ZooKeeper為我們保證了數據的強一致性，即用戶只要完全相信每時每刻，zk集群中任意節點（一個zk server）上的相同znode的數據是一定是相同的。鎖服務可以分為兩類，一個是保持獨占，另一個是控制時序。 所謂保持獨占，就是所有試圖來獲取這個鎖的客戶端，最終只有一個可以成功獲得這把鎖。通常的做法是把zk上的一個znode看作是一把鎖，通過create znode的方式來實現。所有客戶端都去創建 /distribute_lock 節點，最終成功創建的那個客戶端也即擁有了這把鎖。 控制時序，就是所有視圖來獲取這個鎖的客戶端，最終都是會被安排執行，只是有個全局時序了。做法和上面基本類似，只是這里 /distribute_lock 已經預先存在，客戶端在它下面創建臨時有序節點（這個可以通過節點的屬性控制：CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL來指定）。Zk的父節點（/distribute_lock）維持一份sequence,保證子節點創建的時序性，從而也形成了每個客戶端的全局時序。 | |
集群管理 | 1. 集群機器監控：這通常用于那種對集群中機器狀態，機器在線率有較高要求的場景，能夠快速對集群中機器變化作出響應。這樣的場景中，往往有一個監控系統，實時檢測集群機器是否存活。過去的做法通常是：監控系統通過某種手段（比如ping）定時檢測每個機器，或者每個機器自己定時向監控系統匯報“我還活著”。 這種做法可行，但是存在兩個比較明顯的問題：1. 集群中機器有變動的時候，牽連修改的東西比較多。2. 有一定的延時。 利用ZooKeeper有兩個特性，就可以實時另一種集群機器存活性監控系統：a. 客戶端在節點 x 上注冊一個Watcher，那么如果 x 的子節點變化了，會通知該客戶端。b. 創建EPHEMERAL類型的節點，一旦客戶端和服務器的會話結束或過期，那么該節點就會消失。 例如，監控系統在 /clusterServers 節點上注冊一個Watcher，以后每動態加機器，那么就往 /clusterServers 下創建一個 EPHEMERAL類型的節點：/clusterServers/{hostname}. 這樣，監控系統就能夠實時知道機器的增減情況，至于后續處理就是監控系統的業務了。
2. Master選舉則是zookeeper中最為經典的使用場景了。 在分布式環境中，相同的業務應用分布在不同的機器上，有些業務邏輯（例如一些耗時的計算，網絡I/O處理），往往只需要讓整個集群中的某一臺機器進行執行，其余機器可以共享這個結果，這樣可以大大減少重復勞動，提高性能，于是這個master選舉便是這種場景下的碰到的主要問題。 利用ZooKeeper的強一致性，能夠保證在分布式高并發情況下節點創建的全局唯一性，即：同時有多個客戶端請求創建 /currentMaster 節點，最終一定只有一個客戶端請求能夠創建成功。 利用這個特性，就能很輕易的在分布式環境中進行集群選取了。 另外，這種場景演化一下，就是動態Master選舉。這就要用到 EPHEMERAL_SEQUENTIAL類型節點的特性了。 上文中提到，所有客戶端創建請求，最終只有一個能夠創建成功。在這里稍微變化下，就是允許所有請求都能夠創建成功，但是得有個創建順序，于是所有的請求最終在ZK上創建結果的一種可能情況是這樣： /currentMaster/{sessionId}-1 , /currentMaster/{sessionId}-2 , /currentMaster/{sessionId}-3 ….. 每次選取序列號最小的那個機器作為Master，如果這個機器掛了，由于他創建的節點會馬上小時，那么之后最小的那個機器就是Master了。 | 1. 在搜索系統中，如果集群中每個機器都生成一份全量索引，不僅耗時，而且不能保證彼此之間索引數據一致。因此讓集群中的Master來進行全量索引的生成，然后同步到集群中其它機器。2. 另外，Master選舉的容災措施是，可以隨時進行手動指定master，就是說應用在zk在無法獲取master信息時，可以通過比如http方式，向一個地方獲取master。 |
分布式隊列 | 隊列方面，我目前感覺有兩種，一種是常規的先進先出隊列，另一種是要等到隊列成員聚齊之后的才統一按序執行。對于第二種先進先出隊列，和分布式鎖服務中的控制時序場景基本原理一致，這里不再贅述。 第二種隊列其實是在FIFO隊列的基礎上作了一個增強。通常可以在 /queue 這個znode下預先建立一個/queue/num 節點，并且賦值為n（或者直接給/queue賦值n），表示隊列大小，之后每次有隊列成員加入后，就判斷下是否已經到達隊列大小，決定是否可以開始執行了。這種用法的典型場景是，分布式環境中，一個大任務Task A，需要在很多子任務完成（或條件就緒）情況下才能進行。這個時候，凡是其中一個子任務完成（就緒），那么就去 /taskList 下建立自己的臨時時序節點（CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL），當 /taskList 發現自己下面的子節點滿足指定個數，就可以進行下一步按序進行處理了。 | |