What is the zookeeper
ZooKeeper is used to maintain configuration information, naming, providing distributed synchronization, and providing group services of centralized services.
zookeeper data structure
Zookeeper simple data structures can be viewed as a tree structure. Only the largest data storage 1M each node.
zookeeper Features
- Master-slave : a cluster leader, more followers
- Half of the mechanism : a cluster of more than half survive to work
- Data consistency : the cluster get no leader or a follower of data is the same.
- Sequential : Update from the same client requests are executed in the order of their transmission.
- Atomic data updates : update succeeded or failed. No partial results.
- Real-time : zookeeper low latency.
Scenarios
Unified configuration management ( small amount of data, but the data may be updated faster scene )
Some configuration information used in applications for centralized management put on ZK. Such a scene is usually like this:
- Application will take the initiative to get a configuration at boot time, while on a node registered a Watcher.
- After each configuration updates, that it will subscribe to real-time notification of a client, never the purpose to obtain the latest configuration information.
Load Balancing ( number / size of the transaction id according to polling access node )
Uniform Naming Service
Distributed environment, ip numerous, easy to remember, and easy to remember domain name. In distributed systems, by using a naming service.
客户端应用能够根据指定名字来获取资源或服务的地址，提供者等信息。被命名的实体通常可以是集群中的机器，提供的服务地址，远程对象等等——这些我们都可以统称他们为名字（Name）。其中较为常见的就是一些分布式服务框架中的服务地址列表。通过调用ZK提供的创建节点的API，能够很容易创建一个全局唯一的path，这个path就可以作为一个名称。
例如阿里巴巴的Dubbo框架，服务提供者在启动的时候，向ZK上的指定节点/dubbo/${serviceName}/providers目录下写入自己的URL地址，这个操作就完成了服务的发布。 服务消费者启动的时候，订阅/dubbo/${serviceName}/providers目录下的提供者URL地址， 并向/dubbo/${serviceName} /consumers目录下写入自己的URL地址。 注意，所有向ZK上注册的地址都是临时节点，这样就能够保证服务提供者和消费者能够自动感应资源的变化。
分布式通知/协调
ZooKeeper中特有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系统之间的通知与协调，实现对数据变更的实时处理。使用方法通常是不同系统都对ZK上同一个znode进行注册，监听znode的变化（包括znode本身内容及子节点的），其中一个系统update了znode，那么另一个系统能够收到通知，并作出相应处理。
实现心跳检测机制：检测系统和被检测系统之间并不直接关联起来，而是通过zk上某个节点关联，大大减少系统耦合。 另一种系统调度模式：某系统有控制台和推送系统两部分组成，控制台的职责是控制推送系统进行相应的推送工作。管理人员在控制台作的一些操作，实际上是修改了ZK上某些节点的状态，而ZK就把这些变化通知给他们注册Watcher的客户端，即推送系统，于是，作出相应的推送任务。
实现工作汇报模式：一些类似于任务分发系统，子任务启动后，到zk来注册一个临时节点，并且定时将自己的进度进行汇报（将进度写回这个临时节点），这样任务管理者就能够实时知道任务进度。
总之，使用zookeeper来进行分布式通知和协调能够大大降低系统之间的耦合。
分布式集群管理
这通常用于那种对集群中机器状态，机器在线率有较高要求的场景，能够快速对集群中机器变化作出响应。这样的场景中，往往有一个监控系统，实时检测集群机器是否存活。过去的做法通常是：监控系统通过某种手段（比如ping）定时检测每个机器，或者每个机器自己定时向监控系统汇报“我还活着”。 这种做法可行，但是存在两个比较明显的问题：
- 集群中机器有变动的时候，牵连修改的东西比较多。
- 有一定的延时。
利用ZooKeeper有两个特性，就可以实时另一种集群机器存活性监控系统：
- 客户端在节点 x 上注册一个Watcher，那么如果 x?的子节点变化了，会通知该客户端。
- 创建EPHEMERAL类型的节点，一旦客户端和服务器的会话结束或过期，那么该节点就会消失。
例如，监控系统在 /clusterServers 节点上注册一个Watcher，以后每动态加机器，那么就往 /clusterServers 下创建一个 EPHEMERAL类型的节点：/clusterServers/{hostname}. 这样，监控系统就能够实时知道机器的增减情况，至于后续处理就是监控系统的业务了。
Master选举
在分布式环境中，相同的业务应用分布在不同的机器上，有些业务逻辑（例如一些耗时的计算，网络I/O处理），往往只需要让整个集群中的某一台机器进行执行，其余机器可以共享这个结果，这样可以大大减少重复劳动，提高性能，于是这个master选举便是这种场景下的碰到的主要问题。选举通常有三种方式：
- 利用ZooKeeper的强一致性，能够保证在分布式高并发情况下节点创建的全局唯一性，即：同时有多个客户端请求创建 /currentMaster 节点，最终一定只有一个客户端请求能够创建成功。利用这个特性，就能很轻易的在分布式环境中进行集群选取了。
- 允许所有请求都能够创建成功，但是得有个创建顺序，于是所有的请求最终在ZK上创建结果的一种可能情况是这样：/currentMaster/{sessionId}-1 ,?/currentMaster/{sessionId}-2 ,?/currentMaster/{sessionId}-3 …..每次选取序列号最小的那个机器作为Master，如果这个机器挂了，由于他创建的节点会马上小时，那么之后最小的那个机器就是Master了。
- 经典的选举方式，通过zooId和事务id来进行选举。
分布式锁
分布式锁，这个主要得益于ZooKeeper为我们保证了数据的强一致性和原子性。锁服务可以分为两类，一个是保持独占，另一个是控制时序。
保持独占：就是所有试图来获取这个锁的客户端，最终只有一个可以成功获得这把锁。通常的做法是把zk上的一个znode看作是一把锁，通过create znode的方式来实现。所有客户端都去创建 /distribute_lock 节点，最终成功创建的那个客户端也即拥有了这把锁。
控制时序：就是所有视图来获取这个锁的客户端，最终都是会被安排执行，只是有个全局时序了。做法和上面基本类似，只是这里 /distribute_lock 已经预先存在，客户端在它下面创建临时有序节点（这个可以通过节点的属性控制：CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL来指定）。Zk的父节点（/distribute_lock）维持一份sequence,保证子节点创建的时序性，从而也形成了每个客户端的全局时序。
时序性也可以当做分布式队列来使用。
分布式队列
常规队列：先进先出。可以通过上面分布式锁的时序性来实现。
增强队列：所有队列成员到齐之后在执行。通常可以在 /queue 这个znode下预先建立一个/queue/num 节点，并且赋值为n（或者直接给/queue赋值n），表示队列大小，之后每次有队列成员加入后，就判断下是否已经到达队列大小，决定是否可以开始执行了。这种用法的典型场景是，分布式环境中，一个大任务Task A，需要在很多子任务完成（或条件就绪）情况下才能进行。这个时候，凡是其中一个子任务完成（就绪），那么就去 /taskList 下建立自己的临时时序节点（CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL），当 /taskList 发现自己下面的子节点满足指定个数，就可以进行下一步按序进行处理了。
参考：
http://jm.taobao.org/2011/10/08/1232/