一.Zookeeper是什么？

Zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 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 作为 Hadoop 项目中的一个子项目，是 Hadoop 集群管理的一个必不可少的模块，它主要用来控制集群中的数据，如它管理 Hadoop 集群中的 NameNode，还有 Hbase 中 Master Election、Server 之间状态同步等。

二.Zookeeper能做什么？

Zookeeper 作为一个分布式的服务框架，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题，它能提供基于类似于文件系统的目录节点树方式的数据存储，但是 Zookeeper 并不是用来专门存储数据的，它的作用主要是用来维护和监控你存储的数据的状态变化。通过监控这些数据状态的变化，从而可以达到基于数据的集群管理。

ZooKeeper 主要是用来维护和监控一个目录节点树中存储的数据的状态，所有我们能够操作 ZooKeeper 的也和操作目录节点树大体一样，如创建一个目录节点，给某个目录节点设置数据，获取某个目录节点的所有子目录节点，给某个目录节点设置权限和监控这个目录节点的状态变化。

Zookeeper 从设计模式角度来看，是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper 就将负责通知已经在 Zookeeper 上注册的那些观察者做出相应的反应，从而实现集群中类似 Master/Slave 管理模式，关于 Zookeeper 的详细架构等内部细节可以阅读 Zookeeper 的源码。

三.Zookeeper环境如何搭建？

安装和配置详解

本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础，最新的版本可以通过官网http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两个方面介绍 Zookeeper 的安装和配置。

单机模式

单机安装非常简单，只要获取到 Zookeeper 的压缩包并解压到某个目录如：/home/zookeeper-3.2.2 下，Zookeeper 的启动脚本在 bin 目录下，Linux 下的启动脚本是 zkServer.sh，在 3.2.2 这个版本 Zookeeper 没有提供 windows 下的启动脚本，所以要想在 windows 下启动 Zookeeper 要自己手工写一个，如清单 1 所示：

清单 1. Windows 下 Zookeeper 启动脚本

 setlocal set ZOOCFGDIR=%~dp0%..\conf set ZOO_LOG_DIR=%~dp0%.. set ZOO_LOG4J_PROP=INFO,CONSOLE set CLASSPATH=%ZOOCFGDIR% set CLASSPATH=%~dp0..\*;%~dp0..\lib\*;%CLASSPATH% set CLASSPATH=%~dp0..\build\classes;%~dp0..\build\lib\*;%CLASSPATH% set ZOOCFG=%ZOOCFGDIR%\zoo.cfg set ZOOMAIN=org.apache.zookeeper.server.ZooKeeperServerMain java "-Dzookeeper.log.dir=%ZOO_LOG_DIR%" "-Dzookeeper.root.logger=%ZOO_LOG4J_PROP%" -cp "%CLASSPATH%" %ZOOMAIN% "%ZOOCFG%" %* endlocal

在你执行启动脚本之前，还有几个基本的配置项需要配置一下，Zookeeper 的配置文件在 conf 目录下，这个目录下有 zoo_sample.cfg 和 log4j.properties，你需要做的就是将 zoo_sample.cfg 改名为 zoo.cfg，因为 Zookeeper 在启动时会找这个文件作为默认配置文件。下面详细介绍一下，这个配置文件中各个配置项的意义。

 tickTime=2000 dataDir=D:/devtools/zookeeper-3.2.2/build clientPort=2181

• tickTime：这个时间是作为 Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。
• dataDir：顾名思义就是 Zookeeper 保存数据的目录，默认情况下，Zookeeper 将写数据的日志文件也保存在这个目录里。
• clientPort：这个端口就是客户端连接 Zookeeper 服务器的端口，Zookeeper 会监听这个端口，接受客户端的访问请求。

当这些配置项配置好后，你现在就可以启动 Zookeeper 了，启动后要检查 Zookeeper 是否已经在服务，可以通过 netstat – ano 命令查看是否有你配置的 clientPort 端口号在监听服务。

集群模式

Zookeeper 不仅可以单机提供服务，同时也支持多机组成集群来提供服务。实际上 Zookeeper 还支持另外一种伪集群的方式，也就是可以在一台物理机上运行多个 Zookeeper 实例，下面将介绍集群模式的安装和配置。

Zookeeper 的集群模式的安装和配置也不是很复杂，所要做的就是增加几个配置项。集群模式除了上面的三个配置项还要增加下面几个配置项：

 initLimit=5 syncLimit=2 server.1=192.168.211.1:2888:3888 server.2=192.168.211.2:2888:3888

• initLimit：这个配置项是用来配置 Zookeeper 接受客户端（这里所说的客户端不是用户连接 Zookeeper 服务器的客户端，而是 Zookeeper 服务器集群中连接到 Leader 的 Follower 服务器）初始化连接时最长能忍受多少个心跳时间间隔数。当已经超过 10 个心跳的时间（也就是 tickTime）长度后 Zookeeper 服务器还没有收到客户端的返回信息，那么表明这个客户端连接失败。总的时间长度就是 5*2000=10 秒
• syncLimit：这个配置项标识 Leader 与 Follower 之间发送消息，请求和应答时间长度，最长不能超过多少个 tickTime 的时间长度，总的时间长度就是 2*2000=4 秒
• server.A=B：C：D：其中 A 是一个数字，表示这个是第几号服务器；B 是这个服务器的 ip 地址；C 表示的是这个服务器与集群中的 Leader 服务器交换信息的端口；D 表示的是万一集群中的 Leader 服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的 Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。如果是伪集群的配置方式，由于 B 都是一样，所以不同的 Zookeeper 实例通信端口号不能一样，所以要给它们分配不同的端口号。

除了修改 zoo.cfg 配置文件，集群模式下还要配置一个文件 myid，这个文件在 dataDir 目录下，这个文件里面就有一个数据就是 A 的值，Zookeeper 启动时会读取这个文件，拿到里面的数据与 zoo.cfg 里面的配置信息比较从而判断到底是那个 server。

四.Zookeeper维护及其他操作常用命令

4.1 Zookeeper Server常用命令

4.2 Zookeeper客户端命令
ZooKeeper命令行工具类似于Linux的shell环境，不过功能肯定不及shell啦，但是使用它我们可以简单的对ZooKeeper进行访问，数据创建，数据修改等操作. 使用 zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181 连接到 ZooKeeper 服务，连接成功后，系统会输出 ZooKeeper 的相关环境以及配置信息。命令行工具的一些简单操作如下：

1. 显示根目录下、文件： ls / 使用 ls 命令来查看当前 ZooKeeper 中所包含的内容
2. 显示根目录下、文件： ls2 / 查看当前节点数据并能看到更新次数等数据
3. 创建文件，并设置初始内容： create /zk "test" 创建一个新的 znode节点“ zk ”以及与它关联的字符串
4. 获取文件内容： get /zk 确认 znode 是否包含我们所创建的字符串
5. 修改文件内容： set /zk "zkbak" 对 zk 所关联的字符串进行设置
6. 删除文件： delete /zk 将刚才创建的 znode 删除
7. 退出客户端： quit
8. 帮助命令： help

4.3 ZooKeeper 常用四字命令

ZooKeeper 支持某些特定的四字命令字母与其的交互。它们大多是查询命令，用来获取 ZooKeeper 服务的当前状态及相关信息。用户在客户端可以通过 telnet 或 nc 向 ZooKeeper 提交相应的命令

1. 可以通过命令：echo stat|nc 127.0.0.1 2181 来查看哪个节点被选择作为follower或者leader
2. 使用echo ruok|nc 127.0.0.1 2181 测试是否启动了该Server，若回复imok表示已经启动。
3. echo dump| nc 127.0.0.1 2181 ,列出未经处理的会话和临时节点。
4. echo kill | nc 127.0.0.1 2181 ,关掉server5. echo conf | nc 127.0.0.1 2181 ,输出相关服务配置的详细信息。
6. echo cons | nc 127.0.0.1 2181 ,列出所有连接到服务器的客户端的完全的连接 / 会话的详细信息。
7. echo envi |nc 127.0.0.1 2181 ,输出关于服务环境的详细信息（区别于 conf 命令）。
8. echo reqs | nc 127.0.0.1 2181 ,列出未经处理的请求。9. echo wchs | nc 127.0.0.1 2181 ,列出服务器 watch 的详细信息。
10. echo wchc | nc 127.0.0.1 2181 ,通过 session 列出服务器 watch 的详细信息，它的输出是一个与 watch 相关的会话的列表。
11. echo wchp | nc 127.0.0.1 2181 ,通过路径列出服务器 watch 的详细信息。它输出一个与 session 相关的路径。

五.Zookeeper常见应用场景

• 统一命名服务（Name Service）

分布式应用中，通常需要有一套完整的命名规则，既能够产生唯一的名称又便于人识别和记住，通常情况下用树形的名称结构是一个理想的选择，树形的名称结构是一个有层次的目录结构，既对人友好又不会重复。说到这里你可能想到了 JNDI，没错 Zookeeper 的 Name Service 与 JNDI 能够完成的功能是差不多的，它们都是将有层次的目录结构关联到一定资源上，但是 Zookeeper 的 Name Service 更加是广泛意义上的关联，也许你并不需要将名称关联到特定资源上，你可能只需要一个不会重复名称，就像数据库中产生一个唯一的数字主键一样。

Name Service 已经是 Zookeeper 内置的功能，你只要调用 Zookeeper 的 API 就能实现。如调用 create 接口就可以很容易创建一个目录节点。

• 配置管理（Configuration Management）

配置的管理在分布式应用环境中很常见，例如同一个应用系统需要多台 PC Server 运行，但是它们运行的应用系统的某些配置项是相同的，如果要修改这些相同的配置项，那么就必须同时修改每台运行这个应用系统的 PC Server，这样非常麻烦而且容易出错。

像这样的配置信息完全可以交给 Zookeeper 来管理，将配置信息保存在 Zookeeper 的某个目录节点中，然后将所有需要修改的应用机器监控配置信息的状态，一旦配置信息发生变化，每台应用机器就会收到 Zookeeper 的通知，然后从 Zookeeper 获取新的配置信息应用到系统中。

图 2. 配置管理结构图

• 集群管理（Group Membership）

Zookeeper 能够很容易的实现集群管理的功能，如有多台 Server 组成一个服务集群，那么必须要一个“总管”知道当前集群中每台机器的服务状态，一旦有机器不能提供服务，集群中其它集群必须知道，从而做出调整重新分配服务策略。同样当增加集群的服务能力时，就会增加一台或多台 Server，同样也必须让“总管”知道。

Zookeeper 不仅能够帮你维护当前的集群中机器的服务状态，而且能够帮你选出一个“总管”，让这个总管来管理集群，这就是 Zookeeper 的另一个功能 Leader Election。

它们的实现方式都是在 Zookeeper 上创建一个 EPHEMERAL 类型的目录节点，然后每个 Server 在它们创建目录节点的父目录节点上调用getChildren(String path, boolean watch) 方法并设置 watch 为 true，由于是 EPHEMERAL 目录节点，当创建它的 Server 死去，这个目录节点也随之被删除，所以 Children 将会变化，这时 getChildren上的 Watch 将会被调用，所以其它 Server 就知道已经有某台 Server 死去了。新增 Server 也是同样的原理。

Zookeeper 如何实现 Leader Election，也就是选出一个 Master Server。和前面的一样每台 Server 创建一个 EPHEMERAL 目录节点，不同的是它还是一个 SEQUENTIAL 目录节点，所以它是个 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点。之所以它是 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点，是因为我们可以给每台 Server 编号，我们可以选择当前是最小编号的 Server 为 Master，假如这个最小编号的 Server 死去，由于是 EPHEMERAL 节点，死去的 Server 对应的节点也被删除，所以当前的节点列表中又出现一个最小编号的节点，我们就选择这个节点为当前 Master。这样就实现了动态选择 Master，避免了传统意义上单 Master 容易出现单点故障的问题。

图 3. 集群管理结构图

这部分的示例代码如下，完整的代码请看附件：

清单 3. Leader Election 关键代码

 void findLeader() throws InterruptedException { byte[] leader = null; try { leader = zk.getData(root + "/leader", true, null); } catch (Exception e) { logger.error(e); } if (leader != null) { following(); } else { String newLeader = null; try { byte[] localhost = InetAddress.getLocalHost().getAddress(); newLeader = zk.create(root + "/leader", localhost, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL); } catch (Exception e) { logger.error(e); } if (newLeader != null) { leading(); } else { mutex.wait(); } } }

• 共享锁（Locks）

共享锁在同一个进程中很容易实现，但是在跨进程或者在不同 Server 之间就不好实现了。Zookeeper 却很容易实现这个功能，实现方式也是需要获得锁的 Server 创建一个 EPHEMERAL_SEQUENTIAL 目录节点，然后调用 getChildren方法获取当前的目录节点列表中最小的目录节点是不是就是自己创建的目录节点，如果正是自己创建的，那么它就获得了这个锁，如果不是那么它就调用 exists(String path, boolean watch) 方法并监控 Zookeeper 上目录节点列表的变化，一直到自己创建的节点是列表中最小编号的目录节点，从而获得锁，释放锁很简单，只要删除前面它自己所创建的目录节点就行了。

图 4. Zookeeper 实现 Locks 的流程图

同步锁的实现代码如下，完整的代码请看附件：

清单 4. 同步锁的关键代码

 void getLock() throws KeeperException, InterruptedException{ List<String> list = zk.getChildren(root, false); String[] nodes = list.toArray(new String[list.size()]); Arrays.sort(nodes); if(myZnode.equals(root+"/"+nodes[0])){ doAction(); } else{ waitForLock(nodes[0]); } } void waitForLock(String lower) throws InterruptedException, KeeperException {Stat stat = zk.exists(root + "/" + lower,true); if(stat != null){ mutex.wait(); } else{ getLock(); } }

• 队列管理

Zookeeper 可以处理两种类型的队列：

1. 当一个队列的成员都聚齐时，这个队列才可用，否则一直等待所有成员到达，这种是同步队列。
2. 队列按照 FIFO 方式进行入队和出队操作，例如实现生产者和消费者模型。

同步队列用 Zookeeper 实现的实现思路如下：

创建一个父目录 /synchronizing，每个成员都监控标志（Set Watch）位目录 /synchronizing/start 是否存在，然后每个成员都加入这个队列，加入队列的方式就是创建 /synchronizing/member_i 的临时目录节点，然后每个成员获取 / synchronizing 目录的所有目录节点，也就是 member_i。判断 i 的值是否已经是成员的个数，如果小于成员个数等待 /synchronizing/start 的出现，如果已经相等就创建 /synchronizing/start。

用下面的流程图更容易理解：

图 5. 同步队列流程图

同步队列的关键代码如下，完整的代码请看附件：

清单 5. 同步队列

 void addQueue() throws KeeperException, InterruptedException{ zk.exists(root + "/start",true); zk.create(root + "/" + name, new byte[0], Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); synchronized (mutex) { List<String> list = zk.getChildren(root, false); if (list.size() < size) { mutex.wait(); } else { zk.create(root + "/start", new byte[0], Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT); } } }

当队列没满是进入 wait()，然后会一直等待 Watch 的通知，Watch 的代码如下：

 public void process(WatchedEvent event) { if(event.getPath().equals(root + "/start") &&event.getType() == Event.EventType.NodeCreated){ System.out.println("得到通知"); super.process(event); doAction(); } }

FIFO 队列用 Zookeeper 实现思路如下：

实现的思路也非常简单，就是在特定的目录下创建 SEQUENTIAL 类型的子目录 /queue_i，这样就能保证所有成员加入队列时都是有编号的，出队列时通过 getChildren( ) 方法可以返回当前所有的队列中的元素，然后消费其中最小的一个，这样就能保证 FIFO。

下面是生产者和消费者这种队列形式的示例代码，完整的代码请看附件：

清单 6. 生产者代码

 boolean produce(int i) throws KeeperException, InterruptedException{ ByteBuffer b = ByteBuffer.allocate(4); byte[] value; b.putInt(i); value = b.array(); zk.create(root + "/element", value, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT_SEQUENTIAL); return true; }

清单 7. 消费者代码

 int consume() throws KeeperException, InterruptedException{ int retvalue = -1; Stat stat = null; while (true) { synchronized (mutex) { List<String> list = zk.getChildren(root, true); if (list.size() == 0) { mutex.wait(); } else { Integer min = new Integer(list.get(0).substring(7)); for(String s : list){ Integer tempValue = new Integer(s.substring(7)); if(tempValue < min) min = tempValue; } byte[] b = zk.getData(root + "/element" + min,false, stat); zk.delete(root + "/element" + min, 0); ByteBuffer buffer = ByteBuffer.wrap(b); retvalue = buffer.getInt(); return retvalue; } } } }

六.Zookeeper基本原理

1. 数据模型

如上图所示，ZooKeeper数据模型的结构与Unix文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称做一个ZNode。每个ZNode都可以通过其路径唯一标识，比如上图中第三层的第一个ZNode, 它的路径是/app1/c1。在每个ZNode上可存储少量数据(默认是1M, 可以通过配置修改, 通常不建议在ZNode上存储大量的数据)，这个特性非常有用，在后面的典型应用场景中会介绍到。另外，每个ZNode上还存储了其Acl信息，这里需要注意，虽说ZNode的树形结构跟Unix文件系统很类似，但是其Acl与Unix文件系统是完全不同的，每个ZNode的Acl的独立的，子结点不会继承父结点的。

2.重要概念 
2.1 ZNode
前文已介绍了ZNode, ZNode根据其本身的特性，可以分为下面两类：

• Regular ZNode: 常规型ZNode, 用户需要显式的创建、删除
• Ephemeral ZNode: 临时型ZNode, 用户创建它之后，可以显式的删除，也可以在创建它的Session结束后，由ZooKeeper Server自动删除

ZNode还有一个Sequential的特性，如果创建的时候指定的话，该ZNode的名字后面会自动Append一个不断增加的SequenceNo。

2.2 Session
Client与ZooKeeper之间的通信，需要创建一个Session，这个Session会有一个超时时间。因为ZooKeeper集群会把Client的Session信息持久化，所以在Session没超时之前，Client与ZooKeeper Server的连接可以在各个ZooKeeper Server之间透明地移动。

在实际的应用中，如果Client与Server之间的通信足够频繁，Session的维护就不需要其它额外的消息了。否则，ZooKeeper Client会每t/3 ms发一次心跳给Server，如果Client 2t/3 ms没收到来自Server的心跳回应，就会换到一个新的ZooKeeper Server上。这里t是用户配置的Session的超时时间。

2.3 Watcher
ZooKeeper支持一种Watch操作，Client可以在某个ZNode上设置一个Watcher，来Watch该ZNode上的变化。如果该ZNode上有相应的变化，就会触发这个Watcher，把相应的事件通知给设置Watcher的Client。需要注意的是，ZooKeeper中的Watcher是一次性的，即触发一次就会被取消，如果想继续Watch的话，需要客户端重新设置Watcher。这个跟epoll里的oneshot模式有点类似。

3. ZooKeeper特性 
3.1 读、写(更新)模式
在ZooKeeper集群中，读可以从任意一个ZooKeeper Server读，这一点是保证ZooKeeper比较好的读性能的关键；写的请求会先Forwarder到Leader，然后由Leader来通过ZooKeeper中的原子广播协议，将请求广播给所有的Follower，Leader收到一半以上的写成功的Ack后，就认为该写成功了，就会将该写进行持久化，并告诉客户端写成功了。

3.2 WAL和Snapshot
和大多数分布式系统一样，ZooKeeper也有WAL(Write-Ahead-Log)，对于每一个更新操作，ZooKeeper都会先写WAL, 然后再对内存中的数据做更新，然后向Client通知更新结果。另外，ZooKeeper还会定期将内存中的目录树进行Snapshot，落地到磁盘上，这个跟HDFS中的FSImage是比较类似的。这么做的主要目的，一当然是数据的持久化，二是加快重启之后的恢复速度，如果全部通过Replay WAL的形式恢复的话，会比较慢。

3.3 FIFO
对于每一个ZooKeeper客户端而言，所有的操作都是遵循FIFO顺序的，这一特性是由下面两个基本特性来保证的：一是ZooKeeper Client与Server之间的网络通信是基于TCP，TCP保证了Client/Server之间传输包的顺序；二是ZooKeeper Server执行客户端请求也是严格按照FIFO顺序的。

3.4 Linearizability
在ZooKeeper中，所有的更新操作都有严格的偏序关系，更新操作都是串行执行的，这一点是保证ZooKeeper功能正确性的关键。

ZooKeeper Client API

ZooKeeper Client Library提供了丰富直观的API供用户程序使用，下面是一些常用的API：

• create(path, data, flags): 创建一个ZNode, path是其路径，data是要存储在该ZNode上的数据，flags常用的有: PERSISTEN, PERSISTENT_SEQUENTAIL, EPHEMERAL, EPHEMERAL_SEQUENTAIL
• delete(path, version): 删除一个ZNode，可以通过version删除指定的版本, 如果version是-1的话，表示删除所有的版本
• exists(path, watch): 判断指定ZNode是否存在，并设置是否Watch这个ZNode。这里如果要设置Watcher的话，Watcher是在创建ZooKeeper实例时指定的，如果要设置特定的Watcher的话，可以调用另一个重载版本的exists(path, watcher)。以下几个带watch参数的API也都类似
• getData(path, watch): 读取指定ZNode上的数据，并设置是否watch这个ZNode
• setData(path, watch): 更新指定ZNode的数据，并设置是否Watch这个ZNode
• getChildren(path, watch): 获取指定ZNode的所有子ZNode的名字，并设置是否Watch这个ZNode
• sync(path): 把所有在sync之前的更新操作都进行同步，达到每个请求都在半数以上的ZooKeeper Server上生效。path参数目前没有用
• setAcl(path, acl): 设置指定ZNode的Acl信息
• getAcl(path): 获取指定ZNode的Acl信息

ZooKeeper典型应用场景

1. 名字服务(NameService) 
分布式应用中，通常需要一套完备的命令机制，既能产生唯一的标识，又方便人识别和记忆。 我们知道，每个ZNode都可以由其路径唯一标识，路径本身也比较简洁直观，另外ZNode上还可以存储少量数据，这些都是实现统一的NameService的基础。下面以在HDFS中实现NameService为例，来说明实现NameService的基本布骤:

• 目标：通过简单的名字来访问指定的HDFS机群
• 定义命名规则：这里要做到简洁易记忆。下面是一种可选的方案： [serviceScheme://][zkCluster]-[clusterName]，比如hdfs://lgprc-example/表示基于lgprc ZooKeeper集群的用来做example的HDFS集群
• 配置DNS映射: 将zkCluster的标识lgprc通过DNS解析到对应的ZooKeeper集群的地址
• 创建ZNode: 在对应的ZooKeeper上创建/NameService/hdfs/lgprc-example结点，将HDFS的配置文件存储于该结点下
• 用户程序要访问hdfs://lgprc-example/的HDFS集群，首先通过DNS找到lgprc的ZooKeeper机群的地址，然后在ZooKeeper的/NameService/hdfs/lgprc-example结点中读取到HDFS的配置，进而根据得到的配置，得到HDFS的实际访问入口

2. 配置管理(Configuration Management) 
在分布式系统中，常会遇到这样的场景: 某个Job的很多个实例在运行，它们在运行时大多数配置项是相同的，如果想要统一改某个配置，一个个实例去改，是比较低效，也是比较容易出错的方式。通过ZooKeeper可以很好的解决这样的问题，下面的基本的步骤：

• 将公共的配置内容放到ZooKeeper中某个ZNode上，比如/service/common-conf
• 所有的实例在启动时都会传入ZooKeeper集群的入口地址，并且在运行过程中Watch /service/common-conf这个ZNode
• 如果集群管理员修改了了common-conf，所有的实例都会被通知到，根据收到的通知更新自己的配置，并继续Watch /service/common-conf

3. 组员管理(Group Membership) 
在典型的Master-Slave结构的分布式系统中，Master需要作为“总管”来管理所有的Slave, 当有Slave加入，或者有Slave宕机，Master都需要感知到这个事情，然后作出对应的调整，以便不影响整个集群对外提供服务。以HBase为例，HMaster管理了所有的RegionServer，当有新的RegionServer加入的时候，HMaster需要分配一些Region到该RegionServer上去，让其提供服务；当有RegionServer宕机时，HMaster需要将该RegionServer之前服务的Region都重新分配到当前正在提供服务的其它RegionServer上，以便不影响客户端的正常访问。下面是这种场景下使用ZooKeeper的基本步骤：

• Master在ZooKeeper上创建/service/slaves结点，并设置对该结点的Watcher
• 每个Slave在启动成功后，创建唯一标识自己的临时性(Ephemeral)结点/service/slaves/${slave_id}，并将自己地址(ip/port)等相关信息写入该结点
• Master收到有新子结点加入的通知后，做相应的处理
• 如果有Slave宕机，由于它所对应的结点是临时性结点，在它的Session超时后，ZooKeeper会自动删除该结点
• Master收到有子结点消失的通知，做相应的处理

4. 简单互斥锁(Simple Lock) 
我们知识，在传统的应用程序中，线程、进程的同步，都可以通过操作系统提供的机制来完成。但是在分布式系统中，多个进程之间的同步，操作系统层面就无能为力了。这时候就需要像ZooKeeper这样的分布式的协调(Coordination)服务来协助完成同步，下面是用ZooKeeper实现简单的互斥锁的步骤，这个可以和线程间同步的mutex做类比来理解：

• 多个进程尝试去在指定的目录下去创建一个临时性(Ephemeral)结点 /locks/my_lock
• ZooKeeper能保证，只会有一个进程成功创建该结点，创建结点成功的进程就是抢到锁的进程，假设该进程为A
• 其它进程都对/locks/my_lock进行Watch
• 当A进程不再需要锁，可以显式删除/locks/my_lock释放锁；或者是A进程宕机后Session超时，ZooKeeper系统自动删除/locks/my_lock结点释放锁。此时，其它进程就会收到ZooKeeper的通知，并尝试去创建/locks/my_lock抢锁，如此循环反复

5. 互斥锁(Simple Lock without Herd Effect) 
上一节的例子中有一个问题，每次抢锁都会有大量的进程去竞争，会造成羊群效应(Herd Effect)，为了解决这个问题，我们可以通过下面的步骤来改进上述过程：

• 每个进程都在ZooKeeper上创建一个临时的顺序结点(Ephemeral Sequential) /locks/lock_${seq}
• ${seq}最小的为当前的持锁者(${seq}是ZooKeeper生成的Sequenctial Number)
• 其它进程都对只watch比它次小的进程对应的结点，比如2 watch 1, 3 watch 2, 以此类推
• 当前持锁者释放锁后，比它次大的进程就会收到ZooKeeper的通知，它成为新的持锁者，如此循环反复

这里需要补充一点，通常在分布式系统中用ZooKeeper来做Leader Election(选主)就是通过上面的机制来实现的，这里的持锁者就是当前的“主”。

6. 读写锁(Read/Write Lock) 
我们知道，读写锁跟互斥锁相比不同的地方是，它分成了读和写两种模式，多个读可以并发执行，但写和读、写都互斥，不能同时执行行。利用ZooKeeper，在上面的基础上，稍做修改也可以实现传统的读写锁的语义，下面是基本的步骤:

• 每个进程都在ZooKeeper上创建一个临时的顺序结点(Ephemeral Sequential) /locks/lock_${seq}
• ${seq}最小的一个或多个结点为当前的持锁者，多个是因为多个读可以并发
• 需要写锁的进程，Watch比它次小的进程对应的结点
• 需要读锁的进程，Watch比它小的最后一个写进程对应的结点
• 当前结点释放锁后，所有Watch该结点的进程都会被通知到，他们成为新的持锁者，如此循环反复

7. 屏障(Barrier) 
在分布式系统中，屏障是这样一种语义: 客户端需要等待多个进程完成各自的任务，然后才能继续往前进行下一步。下用是用ZooKeeper来实现屏障的基本步骤：

• Client在ZooKeeper上创建屏障结点/barrier/my_barrier，并启动执行各个任务的进程
• Client通过exist()来Watch /barrier/my_barrier结点
• 每个任务进程在完成任务后，去检查是否达到指定的条件，如果没达到就啥也不做，如果达到了就把/barrier/my_barrier结点删除
• Client收到/barrier/my_barrier被删除的通知，屏障消失，继续下一步任务

8. 双屏障(Double Barrier)
双屏障是这样一种语义: 它可以用来同步一个任务的开始和结束，当有足够多的进程进入屏障后，才开始执行任务；当所有的进程都执行完各自的任务后，屏障才撤销。下面是用ZooKeeper来实现双屏障的基本步骤：

• 进入屏障：

• Client Watch /barrier/ready结点, 通过判断该结点是否存在来决定是否启动任务
• 每个任务进程进入屏障时创建一个临时结点/barrier/process/${process_id}，然后检查进入屏障的结点数是否达到指定的值，如果达到了指定的值，就创建一个/barrier/ready结点，否则继续等待
• Client收到/barrier/ready创建的通知，就启动任务执行过程
  • 离开屏障：

• Client Watch /barrier/process，如果其没有子结点，就可以认为任务执行结束，可以离开屏障

• 每个任务进程执行任务结束后，都需要删除自己对应的结点/barrier/process/${process_id}

综上，Zookeeper 的更多知识，在深入学习和使用之后，再做补充。