一、ZooKeeper 设计目标，为什么要使用它？
1.1 简单的数据模型
ZooKeeper 允许分布式进程通过共享的层次结构命名空间进行相互协调，这与标准文件系统类似。 名称空间由 ZooKeeper 中的数据寄存器组成 - 称为znode，这些类似于文件和目录。 与为存储设计的典型文件系统不同，ZooKeeper数据保存在内存中，这意味着ZooKeeper可以实现高吞吐量和低延迟。
2.2 可构建集群
为了保证高可用，最好是以集群形态来部署 ZooKeeper，这样只要集群中大部分机器是可用的（能够容忍一定的机器故障），那么zookeeper本身仍然是可用的。 客户端在使用 ZooKeeper 时，需要知道集群机器列表，通过与集群中的某一台机器建立 TCP 连接来使用服务，客户端使用这个TCP链接来发送请求、获取结果、获取监听事件以及发送心跳包。如果这个连接异常断开了，客户端可以连接到另外的机器上。
每一个Server代表一个安装Zookeeper服务的服务器。组成 ZooKeeper 服务的服务器都会在内存中维护当前的服务器状态，并且每台服务器之间都互相保持着通信。集群间通过 Zab 协议（Zookeeper Atomic Broadcast）来保持数据的一致性。
1.3 顺序访问
对于来自客户端的每个更新请求，ZooKeeper 都会分配一个全局唯一的递增编号，这个编号反应了所有事务操作的先后顺序，应用程序可以使用 ZooKeeper 这个特性来实现更高层次的同步原语。 这个编号也叫做时间戳——zxid（Zookeeper Transaction Id）
1.4 高性能
ZooKeeper 是高性能的。 在“读”多于“写”的应用程序中尤其地高性能，因为“写”会导致所有的服务器间同步状态。（“读”多于“写”是协调服务的典型场景。）
二、ZooKeeper 集群角色介绍
最典型集群模式： Master/Slave 模式（主备模式）。在这种模式中，通常 Master服务器作为主服务器提供写服务，其他的 Slave 服务器从服务器通过异步复制的方式获取 Master 服务器最新的数据提供读服务。
但是，在 ZooKeeper 中没有选择传统的 Master/Slave 概念，而是引入了Leader、Follower 和 Observer 三种角色。
ZooKeeper 集群中的所有机器通过一个 Leader 选举过程来选定一台称为 “Leader” 的机器，Leader 既可以为客户端提供写服务又能提供读服务。除了 Leader 外，Follower 和 Observer 都只能提供读服务。Follower 和 Observer 唯一的区别在于 Observer 机器不参与 Leader 的选举过程，也不参与写操作的“过半写成功”策略，因此 Observer 机器可以在不影响写性能的情况下提升集群的读性能。
三、ZooKeeper 四个使用场景
3.1 分布式协调
这个其实是 zookeeper 很经典的一个用法，简单来说，就好比，你 A 系统发送个请求到 mq，然后 B 系统消息消费之后处理了。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，完美解决。
3.2 分布式锁
举个栗子。对某一个数据连续发出两个修改操作，两台机器同时收到了请求，但是只能一台机器先执行完另外一个机器再执行。那么此时就可以使用 zookeeper 分布式锁，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自己再执行。
3.3元数据 / 配置信息管理
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 注册中心不也支持 zookeeper 么？
3.4 HA高可用性
这个应该是很常见的，比如 hadoop、hdfs、yarn 等很多大数据系统，都选择基于 zookeeper 来开发 HA 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。
好了今天就分享到这里，在面试过程中问到zookeeper之类的，看完我上面的面试应该没啥问题!
