前言
今天来聊一下，Zookeeper的典型应用场景。
本文将从以下场景，来进行描述：
- 数据发布订阅（配置中心）
- 命名服务
- Master选举
- 分布式队列
- 分布式锁
数据发布订阅（配置中心）
何为配置中心
当系统架构由单机架构进入分布式架构之后，系统的复杂性大幅度上升，针对分布式应用的配置内容，很难以管理。为了更好地管理，分布式系统内各应用的配置项，采用配置中心化，使用一个中间件配置中心来进行统一配置的管理。
zookeeper实现配置中心
Zookeeper用来实现配置中心，因为我们之前讲过的，Zookeeper具有的一些特殊性
- znode能够存储数据
- watch能够监听数据改变
znode能够按照要求，定制化保存所有的配置内容，同时使用watch监听机制，能够实时刷新客户端的配置获取，保证各客户端应用，能够实时获取到最新的配置。
常用的，可以采用两种配置形式来实现：
- 一个配置项一个znode
更适合于配置项比较少的，可以采用此方式，实现快速配置存储、实时获取。当配置项比较多，如果采用此，可能会造成zookeeper节点非常多 - 一个配置文件一个znode
可以通过将整个配置，写入一个znode的数据中，比如采用byte形式写入，客户端完成读取之后，转成客户端需要的格式，然后进行相关处理。
命名服务
何为命名服务
命名服务，即动态的维护服务地址，保证调用可用性。
Zookeeper实现命名服务
场景：
工程师小明 负责A服务的开发，工程师小丽 负责B服务的开发，A服务其中有业务逻辑，需要依赖B服务，调用B服务，完成功能实现。当小明已经完成A服务开发之后，被安排开发别的项目，但是此时B服务仍未完成。思考，小明如何实现不停机，上线A服务？
如图所示，我们可以通过zookeeper来实现
A服务客户端，注册一个watch监听到节点znode（/ServiceB）,B服务完成节点znode（/ServiceB）的创建，当B服务完成上线后，节点发生数据变化，激活监听机制，A服务收到数据变化，进行刷新B服务地址，从而实现不停机，上线A服务。\
Master选举
何为Master选举
在集群方案中，无法保证Master是一直可用的，当Master失去可用性，挂掉，那么slave实例必须能够进行Master的选举，保证整个系统的可用，这就是Master选举。
Zookeeper实现Master选举
实现Master选举，市面上有很多成熟的方案。那么，我们主要聊一下，采用Zookeeper实现Master选举。其实，采用Zookeeper实现Master选举非常简单。
如下图所示：
我们需要将所有slave客户端应用都使用watch机制，监听Master注册的临时节点znode（/Master)，当Master发生故障，宕机之后，节点znode（/Master）因为是临时节点，因此发生session失效。各slave客户端，监听到变化，争抢创建临时主节点znode(/Master)，当一个slave创建成功之后，便成为新的Master，其他slave就还进入等待中。同时，获取Master的实时信息，进行数据同步。\
与此同时，我们可以将所有的客户端实例，都注册临时或者临时顺序节点，在一个集群节点znode（/servers）下，因此，我们可以通过，获取（/servers）可以查看分布式应用中，所有应用的健康状态，可以进行心跳检测。同时，采用最小节点为Master方式，也能实现Master选举
分布式队列
何为分布式队列
在分布式系统应用中，我们可以采用生产者-消费者的设计模式，来实现异步数据传输，完成各种队列功能。市面上，常见的分布式队列中间件，包括RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka等，那么zookeeper同样可以实现分布式队列。
Zookeeper实现分布式队列
Zookeeper实现分布式队列，因为我们之前讲核心概念中的特性，FIFO。
如下图所示：
生产者客户端应用，可以创建顺序节点 在一个集群节点znode(/Queue)下，然后消费者，监听集群节点znode（/Queue），读取最新的子节点信息，消费最小号节点的数据值。\
此处，重点在于创建的是顺序节点。
同时，队列分为有界队列，无界队列。无界队列，生产者，可以争抢创建顺序节点，有界队列，则需要进行控制生产者的创建，此时，就需要分布式锁的出现，来控制生产者创建节点。
分布式锁
何为分布式锁
分布式应用中，对于集群中应用的业务操作，有所控制，需要有机制来进行管理，即为分布式锁，通过对资源加锁，实现，管理。
Zookeeper实现分布式锁
实现分布式锁，存在两种实现方式
- 创建临时节点
如下图所示，可以通过创建临时节点znode(/Lock)，争抢创建，当创建成功后，获得锁，然后删除临时节点
实现逻辑如下图所示：\
缺点是会发生惊群效应，当锁被释放，会一波激起千层浪，引发大范围的通知，如果高并发的系统，可能会引发灾难性的问题。\
- 创建顺序临时节点
场景：
小明在医院中治疗感冒，来到医院，先需要进行取号操作，完成取号后，按照号码顺序，进行医疗室。如果前边的号码病人因为某些原因，提前离开，不就诊，小明无需再次取号，可以直接递进。
Zookeeper实现分布式锁，就可以采用场景中类似的实现。
如下图所示，可以通过创建临时顺序节点，到一个集群节点znode(/Lock)上，实现锁的实现。每个实例，通过watch监听前一个顺序节点实例状态。
实现逻辑如下图所示：\
总结
以上就是今天我们聊的内容，Zookeeper作为分布式协调服务，因其一些特性，有非常丰富的使用场景。
