前言

这几年在Java工程师招聘时，会看到很多人的简历都写着使用了Spring Cloud做微服务实现，使用Docker做自动化部署，并且也会把这些做为自己的亮点。而比较有趣的这其中以小公司出来的人为绝大多数，大的公司出来的人简历上倒是很少提这些东西。

对于我自己来说，从15年就开始关注这一块，看过马丁.福勒最开始的关于微服务的论文、也看过不少对微服务的论证的英文文章和书，也研究过Spring Cloud、Sofa等开源实现以及Service mesh。考虑到我们公司研发团队人力不足、基础设施不完善，当初是没有推行微服务的。但随着看到上述的那种简历越来越多，有时候我也会疑问：难道真的不用微服务就落后了吗？公司的同事如果不掌握这些就真的没有竞争力了吗。而随着最近公司业务的逐步提升，研发人员越来越多，借着在梳理公司的微服务落地计划时，也梳理了一下微服务的相关知识点，也是本文的主要内容。

2. ZooKeeper 介绍

2.1. ZooKeeper 由来

正式介绍 ZooKeeper 之前，我们先来看看 ZooKeeper 的由来，还挺有意思的。

下面这段内容摘自《从 Paxos 到 ZooKeeper 》第四章第一节，推荐大家阅读一下：

ZooKeeper 最早起源于雅虎研究院的一个研究小组。在当时，研究人员发现，在雅虎内部很多大型系统基本都需要依赖一个类似的系统来进行分布式协调，但是这些系统往往都存在分布式单点问题。所以，雅虎的开发人员就试图开发一个通用的无单点问题的分布式协调框架，以便让开发人员将精力集中在处理业务逻辑上。

关于“ZooKeeper”这个项目的名字，其实也有一段趣闻。在立项初期，考虑到之前内部很多项目都是使用动物的名字来命名的（例如著名的 Pig 项目),雅虎的工程师希望给这个项目也取一个动物的名字。时任研究院的首席科学家 RaghuRamakrishnan 开玩笑地说：“在这样下去，我们这儿就变成动物园了！”此话一出，大家纷纷表示就叫动物园管理员吧一一一因为各个以动物命名的分布式组件放在一起，雅虎的整个分布式系统看上去就像一个大型的动物园了，而 ZooKeeper 正好要用来进行分布式环境的协调一一于是，ZooKeeper 的名字也就由此诞生了。

2.2. ZooKeeper 概览

ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，它的设计目标是将那些复杂且容易出错的分布式一致性服务封装起来，构成一个高效可靠的原语集，并以一系列简单易用的接口提供给用户使用。

原语： 操作系统或计算机网络用语范畴。是由若干条指令组成的，用于完成一定功能的一个过程。具有不可分割性·即原语的执行必须是连续的，在执行过程中不允许被中断。

ZooKeeper 为我们提供了高可用、高性能、稳定的分布式数据一致性解决方案，通常被用于实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。

另外，ZooKeeper 将数据保存在内存中，性能是非常棒的。在“读”多于“写”的应用程序中尤其地高性能，因为“写”会导致所有的服务器间同步状态。（“读”多于“写”是协调服务的典型场景）。

2.3. ZooKeeper 特点

顺序一致性： 从同一客户端发起的事务请求，最终将会严格地按照顺序被应用到 ZooKeeper 中去。
原子性： 所有事务请求的处理结果在整个集群中所有机器上的应用情况是一致的，也就是说，要么整个集群中所有的机器都成功应用了某一个事务，要么都没有应用。
单一系统映像： 无论客户端连到哪一个 ZooKeeper 服务器上，其看到的服务端数据模型都是一致的。
可靠性： 一旦一次更改请求被应用，更改的结果就会被持久化，直到被下一次更改覆盖。

2.4. ZooKeeper 典型应用场景

ZooKeeper 概览中，我们介绍到使用其通常被用于实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。

下面选 3 个典型的应用场景来专门说说：

分布式锁 ：通过创建唯一节点获得分布式锁，当获得锁的一方执行完相关代码或者是挂掉之后就释放锁。
命名服务 ：可以通过 ZooKeeper 的顺序节点生成全局唯一 ID
数据发布/订阅 ：通过 Watcher 机制 可以很方便地实现数据发布/订阅。当你将数据发布到 ZooKeeper 被监听的节点上，其他机器可通过监听 ZooKeeper 上节点的变化来实现配置的动态更新。

实际上，这些功能的实现基本都得益于 ZooKeeper 可以保存数据的功能，但是 ZooKeeper 不适合保存大量数据，这一点需要注意。

2.5. 有哪些著名的开源项目用到了 ZooKeeper?

Kafka : ZooKeeper 主要为 Kafka 提供 Broker 和 Topic 的注册以及多个 Partition 的负载均衡等功能。
Hbase : ZooKeeper 为 Hbase 提供确保整个集群只有一个 Master 以及保存和提供 regionserver 状态信息（是否在线）等功能。
Hadoop : ZooKeeper 为 Namenode 提供高可用支持。

3. ZooKeeper 重要概念解读

破音：拿出小本本，下面的内容非常重要哦！

3.1. Data model（数据模型）

ZooKeeper 数据模型采用层次化的多叉树形结构，每个节点上都可以存储数据，这些数据可以是数字、字符串或者是二级制序列。并且。每个节点还可以拥有 N 个子节点，最上层是根节点以“/”来代表。每个数据节点在 ZooKeeper 中被称为 znode，它是 ZooKeeper 中数据的最小单元。并且，每个 znode 都一个唯一的路径标识。

强调一句：ZooKeeper 主要是用来协调服务的，而不是用来存储业务数据的，所以不要放比较大的数据在 znode 上，ZooKeeper 给出的上限是每个结点的数据大小最大是 1M。

从下图可以更直观地看出：ZooKeeper 节点路径标识方式和 Unix 文件系统路径非常相似，都是由一系列使用斜杠"/"进行分割的路径表示，开发人员可以向这个节点中写人数据，也可以在节点下面创建子节点。这些操作我们后面都会介绍到。

3.2. znode（数据节点）

介绍了 ZooKeeper 树形数据模型之后，我们知道每个数据节点在 ZooKeeper 中被称为 znode，它是 ZooKeeper 中数据的最小单元。你要存放的数据就放在上面，是你使用 ZooKeeper 过程中经常需要接触到的一个概念。

3.2.1. znode 4种类型

我们通常是将 znode 分为 4 大类：

持久（PERSISTENT）节点 ：一旦创建就一直存在即使 ZooKeeper 集群宕机，直到将其删除。
临时（EPHEMERAL）节点 ：临时节点的生命周期是与 客户端会话（session） 绑定的，会话消失则节点消失 。并且，临时节点只能做叶子节点 ，不能创建子节点。
持久顺序（PERSISTENT_SEQUENTIAL）节点 ：除了具有持久（PERSISTENT）节点的特性之外，子节点的名称还具有顺序性。比如 /node1/app0000000001 、/node1/app0000000002 。
临时顺序（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）节点 ：除了具备临时（EPHEMERAL）节点的特性之外，子节点的名称还具有顺序性。

3.2.2. znode 数据结构

每个 znode 由 2 部分组成:

stat ：状态信息
data ：节点存放的数据的具体内容

最后

各位读者，由于本篇幅度过长，为了避免影响阅读体验，下面我就大概概括了整理了，需要的话请**点赞后点击这里免费下载文章资料！**

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