Zookeeper基本原理与运用场景一、什么是Zookeeper？
zookeeper是一个分布式的一致性协调服务。
换句话说，也可以把zookeeper看成一个小型的分布式文件系统。但是和FastDFS不同，zookeeper只适合用来存储一些小型的数据或者配置信息。
二、Zookeeper的文件系统
zookeeper底层是一个树形结构，进行数据的存储。
和Linux、Window等系统不同：
Linux和Window中有文件和文件夹的概念。文件夹下面只能有文件，文件下面不能再有数据。文件夹本身不存放数据，文件本身用来进行数据存储。
Zookeeper中的节点，没有文件夹和文件之分，所有节点都可以进行数据存储，同时也可以拥有子节点。每个节点称之为znode
znode的分类：
1）临时节点-ephemeral：临时节点由某个客户端创建，如果该客户端断开了和zookeeper服务器的链接，则该临时节点就会被自动删除。注意：临时节点不能有子节点。
2）持久性节点-persistent：持久化的节点会永久存在于文件系统中，除非客户端显示的删除该节点。该节点是最常见的节点。
3）临时顺序节点-ephemeral_sequential：和临时节点拥有相同的特点，唯一的却别在于该节点名称会自动维护一个编号。
4）持久性顺序节点-persistent_sequential：和持久性节点拥有相同的特点，唯一的却别在于该节点名称会自动维护一个编号。
文件系统的操作命令：
ls 路径：查看某个路径下的子节点情况，zk中只能写绝对路径（所有的路径都必须从/出发）
create [-s] [-e] path data : 创建一个节点，在path路径的位置。数据为data（数据不能为空，至少要为''）。-s表示顺序节点 -e临时节点
get 路径：查看指定路径对应的节点数据。每个节点都分为：数据部分、描述信息
set path data：修改指定节点的数据
delete path：删除指定节点数据，如果下面的有子节点需要先删除子节点
三、Zookeeper的通知机制（watch）
什么是通知机制？
客户端可以选择对某个znode进行监听。当这个znode发生变化时（本身的添加、删除、修改以及子节点的变化），会主动通知监听了这个znode的客户端。zookeeper的通知机制有一次性触发原则，znode发生变化后，一旦通知了客户端，则断开客户端的监听，如果需要继续监听节点的变化，则必须重新发起监听。
exists - 可以监听到节点创建、节点的内容修改、节点的删除
getData - 可以监听节点内容修改，节点的删除
getChildren - 可以监听子节点的添加、删除（子节点内容变化和子节点的子节点的变化不能监听）
四、Zookeeper的运用场景
1）配置文件统一管理
在分布式集群的工程中，通常由很多服务部署在不同的服务上，每个服务都有自己的配置信息，如果需要修改某个配置，则可能需要对多态服务器进行配置的修改，是非常不方便的。那么就可以使用zookeeper帮助我们进行统一的配置文件管理。
在zookeeper上创建一个持久化节点，将所有的配置信息放入到这个节点中，然后每台服务器都去监听这个节点的变化（Watch机制）。如果有新的配置信息，开发者只需要上传到zookeeper的这个节点上（更新节点的配置数据）。每个服务就能收到zookeeper节点的更新通知，然后从节点中读取新的配置，应用到系统中，完成配置的更新。
2）集群管理
在某些集群中，可能需要知道其他集群服务器的状态，比如有新的机器加入集群，或者有老的机器退出集群等。这个时候就可以通过zookeeper进行集群的统一管理。
3）分布式锁
· 保持独占
· 控制顺序
所有客户端同时在一个节点的下面创建临时顺序节点。然后只需要让编号最小的节点的机器获得锁就可以了。
五、Zookeeper的集群
集群的工作原理：
zookeeper集群可能有N台机器，这些机器中一定会存在一个leader，其他的机器就是follower。对于客户端来说，可以随意连接任何一个集群中服务器。如果某个客户端需要对zk进行更改的操作，这些操作命令最终需要提交给leader。leader将命令分发给所有的集群服务器。当一半以上的集群服务器执行该命令成功，则leader就会通知所有节点进行事务提交，达到数据同步更新的目的。
zookeeper集群的“过半数存活原则”：
在zookeeper集群中，当存活的机器数量超过总集群一半的时候，整个集群才能正常工作。
基于过半数存活原则，zookeeper的集群数量一定是奇数台。
为什么zookeeper需要设计一个过半数存活机制？
因为整个集群中，有可能因为“脑裂“，导致整个集群分为2个甚至多个集群，如果没有“过半数存活的机制“，那么整个zookeeper集群提供的数据将无法再保证数据一致性。所以为了保证整体数据的强一致性，zookeeper规定了过半数存活这个原则。
zookeeper集群的角色：
leader：领导者
follower：追随者
observer：观察者，观察者和追随者功能一样，但是区别在于观察者不会参与投票环节。
