使用ZooKeeper解决常见的分布式问题，包括leader选举、分布式队列、负载均衡等。
1、leader选举
基于ZooKeeper实现leader选举的基本思想是，让各个参与竞选的实例同时在ZooKeepeer上创建指定的znode，比如/current/leader，谁创建成功则谁竞选成功，并将自己的信息（host、port等）写入该znode数据域，之后其他竞选者向该znode注册watcher，以便当前leader出现故障时，第一时间再次参与竞选，具体如下图所示。
基于ZooKeeper的leader选举流程如下：
1）各实例启动后，尝试在ZooKeeper上创建ephemeral类型znode节点/current/leader，假设实例B创建成功，则将自己的信息写入该znode，并将自己的角色标注为leader，开始执行leader相关的初始化工作。
2）除B之外的实例得知创建znode失败，则向/current/ leader注册watcher，并将自己角色标注为follower，开始执行follower相关的初始化工作。
3）系统正常运行，直到实例B因故障退出，此时znode节点/current/leader被ZooKeeper删除，其他follower收到节点被删除的事情，重新转入步骤1，开始新一轮的leader选举。
在Hadoop生态系统中，HBase、YARN和HDFS等系统，采用了类似的机制解决leader选举问题。
2、分布式队列
在分布式计算系统中，常见的做法是，用户将作业提交给系统的Master，并由Master将之分解成子任务后，调度给各个Worker执行。该方法存在一个问题：Master维护了所有作业和Worker信息，一旦Master出现故障，则整个集群不可用。为了避免Master维护过多状态，一种改进方式是将所有信息保存到ZooKeeper上，进而让Master变得无状态，这使得leader选举过程更加容易，典型架构如下图所示。
该方案的关键是借助ZooKeeper实现一个分布式队列，并借助ZooKeeper自带的特性，维护作业提交顺序、作业优先级、各节点（Worker）负载情况等。借助ZooKeeper的PersistentSequentialZnode自动编号特性，可轻易实现一个简易的FIFO（First In First Out）队列，在这个队列中，编号小的作业总是先于编号大的作业提交。
Hadoop生态系统中Storm便借助ZooKeeper实现了分布式队列，以可靠地保存拓扑信息和任务调度信息。
3、负载均衡
分布式系统很容易通过ZooKeeper实现负载均衡，典型的应用场景是分布式消息队列，下图描述了Kafka是如何通过ZooKeeper解决负载均衡和服务发现问题的。在Kafka中，各个Broker和Consumer均会向ZooKeeper注册，保存自己的相关信息，组件之间可动态获取对方的信息。
Broker和Consumer主要在ZooKeeper中写入以下信息：
- Broker节点注册信息：记录在ephemeral类型的znode路径/brokers/ids/[0...N]（[0… N]是指0到N之间的某个数）下，保存了该Broker所在host以及对外开放的端口号。
- Consumer注册信息：记录在ephemeral类型znode路径/consumers/[group_id]/ids/[consumer_id]下，保存了Consumer group中各个consumer当前正在读取的各个topic及对应的数据流。
- Consumer Offset追踪信息：记录在persistent类型的znode路径/consumers/[group_id]/offsets/[topic]/[broker_id-partition_id] 下，保存了特定Consumer group（ID为[group_id]））当前读到的特定主题（[topic]）中特定分片（[broker_id-partition_id]）的偏移量值。
