Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目
Zookeeper从设计模式角度来理解：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，然后接收观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，
Zookeeper就负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应
Zookeeper = 文件系统 + 通知机制
特点
Zookeeper的集群中：
1）一个领导者（Leader），多个跟随者（Follower) 组成的集群
2）集群中只要有半数以上的节点存活，Zookeeper集群就能正常服务
3）全局数据一致，每个Server保存一份相同数据的副本，Client无论连接到哪个Server,数据都是
一致的
4）更新请求顺序进行，来自同一个Client的更新请求按照其发送顺序依次执行
5）数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败
6）实时性，在一定的时间范围内，Client能读到最新数据
数据结构
Zookeeper数据模型的结构与Unix文件系统很类似，整体上可以看做是一棵树，每个节点称为一个ZNode。每个ZNode能够存储1MB的数据，每个ZNode都可以通过其路径唯一标识
应用场景
提供的服务包括：统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡
统一命名服务：
在分布式环境下，需要经常对应用服务器进行统一命名，便于识别，比如iP不容易记住，域名可以
统一配置管理：
1）分布式环境下，配置文件的同步非常常见
一般要求一个集群中，所有节点的配置信息是一致的，比如kafka集群
对一个配置文件的修改能够快速同步到各个节点上
2）配置管理可交由Zookeeper实现
可将配置信息写入Zookeeper上的一个Znode
各个客户端服务器监听这个Znode
一旦Znode中数据被修改，Zookeeper将通知各个客户端服务器
统一集群管理：
服务器节点动态上下线
软负载均衡
配置参数
Zookeeper中的配置文件zoo.cfg中参数含义解读如下：
1．tickTime =2000：Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位毫秒
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，时间单位为毫秒。
2．initLimit =10：LF初始通信时限
集群中的Follower服务器与Leader服务器之间初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量），用它来限定集群中的Zookeeper服务器连接到Leader的时限。
3．syncLimit =5：LF同步通信时限
集群中Leader与Follower之间的最大响应时间单位，假如响应超过syncLimit * tickTime，Leader认为Follwer死掉，从服务器列表中删除Follwer。
4．dataDir：数据文件目录+数据持久化路径
主要用于保存Zookeeper中的数据。
5．clientPort =2181：客户端连接端口
监听客户端连接的端口。
server.2=172.20.10.14:2888:3888
server.3=172.20.10.4:2888:3888
server.4=172.20.10.5:2888:3888
配置参数解读 server.A=B:C:D。 A是一个数字，表示这个是第几号服务器； 集群模式下配置一个文件myid，这个文件在dataDir目录下，这个文件里面有一个数据就是A的值，Zookeeper启动时读取此文件，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哪个server。 B是这个服务器的ip地址； C是这个服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口； D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。
选举机制
1）半数机制：集群中半数以上机器存活，集群可用。所以 Zookeeper 适合安装奇数台 服务器。
2）Zookeeper 虽然在配置文件中并没有指定 Master 和 Slave。但是，Zookeeper 工作时， 是有一个节点为 Leader，其他则为 Follower，Leader 是通过内部的选举机制临时产生的。
3）以一个简单的例子来说明整个选举的过程。
假设有五台服务器组成的 Zookeeper 集群，它们的 id 从 1-5，同时它们都是最新启动的， 也就是没有历史数据，在存放数据量这一点上，都是一样的。假设这些服务器依序启动，来 看看会发生什么
（1）服务器 1 启动，发起一次选举。服务器 1 投自己一票。此时服务器 1 票数一票， 不够半数以上（3 票），选举无法完成，服务器 1 状态保持为 LOOKING；
（2）服务器 2 启动，再发起一次选举。服务器 1 和 2 分别投自己一票并交换选票信息： 此时服务器 1 发现服务器 2 的 ID 比自己目前投票推举的（服务器 1）大，更改选票为推举 服务器 2。此时服务器 1 票数 0 票，服务器 2 票数 2 票，没有半数以上结果，选举无法完成， 服务器 1，2 状态保持 LOOKING
（3）服务器 3 启动，发起一次选举。此时服务器 1 和 2 都会更改选票为服务器 3。此 次投票结果：服务器 1 为 0 票，服务器 2 为 0 票，服务器 3 为 3 票。此时服务器 3 的票数已 经超过半数，服务器 3 当选 Leader。服务器 1，2 更改状态为 FOLLOWING，服务器 3 更改 状态为 LEADING；
（4）服务器 4 启动，发起一次选举。此时服务器 1，2，3 已经不是 LOOKING 状态， 不会更改选票信息。交换选票信息结果：服务器 3 为 3 票，服务器 4 为 1 票。此时服务器 4 服从多数，更改选票信息为服务器 3，并更改状态为 FOLLOWING；
（5）服务器 5 启动，同 4 一样当小弟。
节点类型
持久（persistent）：客户端和服务器断开连接后，创建的节点不删除
短暂（Ephemeral）：客户端和服务器断开连接后，节点自己删除
客户端命令行操作
| 命令基本语法 |
功能描述 |
| help |
显示所有操作命令 |
| ls path [watch] |
使用 ls 命令来查看当前 znode 中所包含的内容 |
| ls2 path [watch] |
查看当前节点数据并能看到更新次数等数据 |
| create |
普通创建 -s 含有序列 -e 临时（重启或者超时消失） |
| get path [watch] |
获得节点的值 |
| set |
设置节点的具体值 |
| stat |
查看节点状态 |
| delete |
删除节点 |
| rmr |
递归删除节点 |
Stat结构体
1）czxid-创建节点的事务 zxid
每次修改 ZooKeeper 状态都会收到一个 zxid 形式的时间戳，也就是 ZooKeeper 事务 ID。
事务 ID 是 ZooKeeper 中所有修改总的次序。每个修改都有唯一的 zxid，如果 zxid1 小于 zxid2，那么 zxid1 在 zxid2 之前发生。
2）ctime - znode 被创建的毫秒数(从 1970 年开始)
3）mzxid - znode 最后更新的事务 zxid
4）mtime - znode 最后修改的毫秒数(从 1970 年开始)
5）pZxid-znode 最后更新的子节点 zxid
6）cversion - znode 子节点变化号，znode 子节点修改次数
7）dataversion - znode 数据变化号
8）aclVersion - znode 访问控制列表的变化号
9）ephemeralOwner- 如果是临时节点，这个是 znode 拥有者的 session id。如果不是临时节 点则是 0。
10）dataLength- znode 的数据长度
11）numChildren - znode 子节点数量