Zookeeper 简介
ZooKeeper 是一个开源的分布式框架，提供了协调分布式应用的基本服务。
它向外部应用暴露一组通用服务——分布式同步（Distributed Synchronization）、命名服务（Naming Service）、集群维护（Group Maintenance）等，简化分布式应用协调及其管理的难度。
它是 Google 的 Chubby 一个开源的实现。它本身可以搭建成一个集群，这个 zk 集群用来对应用程序集群进行管理，监视应用程序集群中各个节点的状态，并根据应用程序集群中各个节点提交的反馈信息决定下一步的合理操作。
znode
在ZooKeeper中，数据信息被保存在一个个数据节点上，这些节点被称为znode。
它采用了类似文件系统的层级树状结构进行管理。见下图示例：
和文件系统一样，我们能够自由的增加、删除znode，在一个znode下增加、删除子znode，唯一的不同在于znode是可以存储数据的。
有四种类型的znode：
1、PERSISTENT-持久化目录节点
客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在
2、 PERSISTENT_SEQUENTIAL-持久化顺序编号目录节点
客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
3、EPHEMERAL-临时目录节点
客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除
4、EPHEMERAL_SEQUENTIAL-临时顺序编号目录节点
客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
Zookeeper能做什么？
简单的说，zookeeper=文件系统+通知机制。
- 分布式协调
ZooKeeper中特有的Watcher注册与异步通知机制，能够很好的实现分布式环境下不同机器，甚至是不同系统之间的协调与通知，从而实现对数据变更的实时处理。
基于ZooKeeper实现分布式协调与通知功能，通常的做法是不同的客户端都对ZooKeeper上同一个数据节点进行Watcher注册，监听数据节点的变化（包括数据节点本身及其子节点），如果数据节点发生变化，那么所有订阅的客户端都能够接收到相应的Watcher通知，并做出相应的处理。
比如A系统发送个请求到 mq，然后B系统将消息消费了。那A系统如何知道 B 系统的处理结果？用 zookeeper 就可以实现分布式系统之间的协调工作。A 系统发送请求之后可以在 zookeeper 上对某个节点的值注册个监听器，一旦 B 系统处理完了就修改 zookeeper 那个节点的值，A 系统立马就可以收到通知。
- 分布式锁
由于zookeeper是一个分布式协调服务。这样我们就可以利用zookeeper来协调多个分布式进程之间的活动。比如在一个分布式环境中，为了提高可靠性，我们的集群的每台服务器上都部署着同样的服务。但是，一件事情如果集群中的每个服务器都进行的话，那相互之间就要协调，编程起来将非常复杂。通常我们会使用分布式锁，在某个时刻只让一个服务去干活，当这台服务出问题的时候锁释放，立即fail over到另外的服务。
比如一个机器接收到了请求之后先获取 zookeeper 上的一把分布式锁，就是可以去创建一个 znode，接着执行操作；然后另外一个机器也尝试去创建那个 znode，结果发现自己创建不了，因为被别人创建了，那只能等着，等第一个机器执行完了后删除这个znode之后才能执行。
- 元数据/配置信息管理
java程序总是需要进行配置的，比如我们使用springboot不就经常配置application.xml吗，可如果程序分散部署在多台机器上，要逐个改变配置就变得困难。
现在只需要把这些配置全部放到zookeeper上去，然后所有相关应用程序对这个目录节点进行监听，一旦配置信息发生变化，每个应用程序就会收到 Zookeeper 的通知，然后从 Zookeeper 获取新的配置信息应用到系统中就好。
zookeeper 可以用作很多系统的配置信息的管理，比如 kafka、storm 等等很多分布式系统都会选用 zookeeper 来做一些元数据、配置信息的管理，包括 dubbo 注册中心也支持 zookeeper。
- 集群管理
在分布式的集群中，经常会由于各种原因，比如硬件故障，软件故障，网络问题，有些节点会进进出出。有新的节点加入进来，也有老的节点退出集群。这个时候，集群中其他机器需要感知到这种变化，然后根据这种变化做出对应的决策。
比如 hadoop、hdfs等很多大数据系统，都选择基于 zookeeper 来开发高可用机制，就是一个重要进程一般会做主备两个，主进程挂了立马通过 zookeeper 感知到切换到备用进程。
