在了解Zookeeper之前，需要对分布式相关知识有一定了解，那么什么是分布式系统呢？
通常情况下，单个物理节点很容易达到性能，计算或者容量的瓶颈，所以这个时候就需要多个物理节点来共同完成某项任务，一个分布式系统的本质是分布在不同网络或计算机上的程序组件，彼此通过信息传递来协同工作的系统，而Zookeeper正是一个分布式应用协调框架，在分布式系统架构中有广泛的应用场景。
什么是Zookeeper？
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官方文档上这么解释zookeeper，它是一个分布式协调框架，是Apache Hadoop生态的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。
Zookeeper核心概念
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文件系统数据结构+监听通知机制。
1. 文件系统数据结构
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Zookeeper维护一个类似文件系统的数据结构：
每个子目录项都被称作为Znode(目录节点)，和文件系统类似，我们能够自由的增加、删除znode，在一个znode下增加、删除子znode。
有四种类型的znode：
1、PERSISTENT持久化结点： 目录节点客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在，只要不手动删除该节点，他将永远存在。
2、PERSISTENT_SEQUENTIAL持久化顺序节点： 客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号。
3、EPHEMERAL临时节点： 客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除。且临时结点不能创建子结点。
4、EPHEMERAL_SEQUENTIAL临时顺序节点： 客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号。
5、 Container节点（3.5.3版本新增，如果Container节点下面没有子节点，则Container节点在未来会被Zookeeper自动清除,定时任务默认60s检查一次）。
6、 TTL节点(默认禁用，只能通过系统配置zookeeper.extendedTypesEnabled=true开启，不稳定)。
2. 监听通知机制
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客户端可以注册监听它关心的任意节点，包括目录节点以及递归子目录节点
如果注册的是对某个节点的监听，则当这个节点被删除，或者被修改时，对应的客户端将被通知 如果注册的是对某个目录的监听，则当这个目录有子节点被创建，或者有子节点被删除，对应的客户端将被通知 如果注册的是对某个目录的递归子节点进行监听，则当这个目录下面的任意子节点有目录结构的变化（有子节点被创建，或被删除）或者根节点有数据变化时，对应的客户端将被通知。
注意：所有的通知都是一次性的，及无论是对节点还是对目录进行的监听，一旦触发，对应的监听即被移除。递归子节点，监听是对所有子节点的，所以，每个子节点下面的事件同样只会被触发一次。
Zookeeper的应用场景
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大概说一下思路
分布式队列：通过ZK的持久化循序结点即可实现。 集群选举： 通过ZK的Leader选举功能即可实现。 发布订阅： 即ZK的注册监听功能。 分布式配置中心、注册中心 创建一个PERSISTENT持久化结点， create /config/项目名 配置文件的JSON格式 客户端监听该结点，get -w /config/项目名，当该结点数据发生变化时，也就意味着配置文件JSON发生了变化，客户端能第一时间感知到。由于监听是一次性的，循环监听即可。 分布式锁（这里重点说一下） ZK的分布式锁可以分为公平锁和非公平锁 非公平锁： 请求进来，创建一个临时结点/lock，create -s /lock, 如果该结点存在，ZK服务端会告知你该结点已经存在，不能重复创建，此时监听该结点，get -w /lock/ 获得锁的请求，处理完后释放锁，即delete /lock/当前获取锁的结点，此时，会通知监听该结点的所有连接，在高并发的情况下，相当是一个灾难。 如上实现方式在并发问题比较严重的情况下，性能会下降的比较厉害，主要原因是，所有的连接都在对同一个节点进行监听，当服务器检测到删除事件时，要通知所有的连接，所有的连接同时收到事件，再次并发竞争，这就是羊群效应。如何避免呢，我们看下面这种方式。 公平锁： 请求进来，直接在/lock结点下创建一个临时顺序结点。 判断自己是不是/lock结点下最小的结点。如果是最小的，即获得锁。如果不是，对前面一个结点进行监听get -w /lock/前面一个结点 获得锁的请求，处理完后释放锁，即delete /lock/当前获取锁的结点，然后它后面的一个结点会收到通知，重复第2步判断。
四、ZK和Redis两种分布式锁对比
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Redis分布式锁
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1. setnx + lua脚本
优点：redis基于内存，读写性能很高，因此基于redis的分布式锁效率比较高
缺点：分布式环境下可能会有节点数据同步问题，可靠性有一定的影响。比如现在有一个3主3丛的Redis集群， 客户端发生的命令写入了机器1的master 节点，数据正准备主丛同步的时候，master 结点挂了，slave 结点没有接收到最新的数据，此时 slave结点竞选为master, 导致之前加的分布式锁失效。
2. Redission
优点：解决了Redis集群的同步可用性问题
缺点：网上是说：发布时间短，稳定性和可靠性有待验证。个人觉得，目前市面上已经稳定了，算是比较成熟的比较完善的分布式锁了。
ZK分布式锁
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优点：不存在redis的数据同步（zookeeper是同步完以后才返回）、主从切换（zookeeper主从切换的过程中服务是不可用的）的问题，可靠性很高
缺点：保证了可靠性的同时牺牲了一部分效率（但是依然很高）。性能不如redis。
五、ZK集群的Leader选举
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Zookeeper集群模式一共有3种类型的角色
Leader: 处理所有的事务请求（写请求），可以处理读请求，集群中只能有一个Leader。 Follower：只能处理读请求，同时作为Leader的候选节点，即如果Leader宕机，Follower节点要参与到新的Leader选举中，有可能成为新的Leader节点。 Observer：只能处理读请求。不能参与选举。
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。这个编号反映了所有事务操作的先后顺序，这个编号就是Zxid（ZooKeeper Transaction Id）。
Leader选举流程
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ZK内部采用一种快速选举算法，主要取决于两个因素（myid，Zxid）, myid是配置文件中维护的集群序列号，Zxid为ZK的事务id。 假设现在启动两台ZK集群，对应的myid分别为1和2，那么在启动的过程中，就会发生Leader的选举，选举过程如下 由于项目刚启动，是没有任何事务的。所以，myid=1的机器，投出去的票为（1,0），收到的票是（2,0），将收到的票跟自己投出去的票对比，优先原则Zxid大的为Leader，因为Zxid越大则说明数据越新。如果Zxid一样，默认选择myid大的为Leader, 则推荐（2,0）成为Leader。 myid=2的机器，投出去的票为(2,0), 收到的票是（1,0），按照上面的规则，选择（2,0）作为Leader。 由于ZK的过半原则，当达到（集群个数/2+1）台机器选择同一个机器作为Leader时，改机器会从Looking状态切换到Leader状态，而其他的机器则会切换到Follower的状态。
为什么推荐ZK集群个数为奇数个？
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假设集群数量为4个，有一台Leader挂了，还剩3台Follower, 由于Leader选举的过半原则，需要(3/2+1)=2台Follower投票同一台机器才能成为Leader。 假设集群数量为3个，有一台Leader挂了，还剩2台Follower, 由于Leader选举的过半原则，需要(2/2+1)=2台Follower投票同一台机器才能成为Leader。 既然3台机器和4台机器的集群在Leader挂掉之后，都需要2台Follower投票同一台机器才能成为Leader，那为什么不节省一台机器的成本呢？
所以，总得来说，就是为了节省成本。
小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
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