ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现，使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性，也正是基于这样的特性，使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍，本文将结合作者身边的项目例子，系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。 值得注意的是，ZK并非天生就是为这些应用场景设计的，都是后来众多开发者根据其框架的特性，利用其提供的一系列API接口（或者称为原语集），摸索出来的典型使用方法。因此，也非常欢迎读者分享你在ZK使用上的奇技淫巧。
正常工作比较大的影响： 1. 用于zookeeper写日志的目录要有足够大小，并且强烈建议在单独的磁盘（挂载点）上，这是影响ZK性能最大因素之一。 2. 连接数。 3. 注册的Watcher数。 4. ZNode是否可读，可写。 5. ZK事件通知的延时是否过大。 围绕以上几点展开，完成了taokeeper一期的开发，目前主要完成以下方面的监控：（项目地址：https://github.com/taobao/taokeeper） 1. CPU/MEM/LOAD的监控 2. ZK日志目录所在磁盘剩余空间监控 3. 单机连接数的峰值报警 4. 单机 Watcher数的峰值报警 5. 节点自检：是指对集群中每个IP所在ZK节点上的PATH:
本文以ZooKeeper3.4.3版本的官方指南为基础：http://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.3/zookeeperAdmin.html，补充一些作者运维实践中的要点，围绕ZK的部署和运维两个方面讲一些管理员需要知道的东西。本文并非一个ZK搭建的快速入门，关于这方面，可以查看《ZooKeeper快速搭建》。
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