Zookeeper 简介
1. 前言
大家好，今天我们来介绍一个在分布式环境中经常使用的技术—— Apache Zookeeper 。Apache ZooKeeper 是 Apache Software Foundation 下的开源志愿者项目。接下来我们主要来介绍一下 Zookeeper 是什么？它有什么作用？以及我们为什么要学习 Zookeeper。
2. 什么是 Zookeeper
什么是 Zookeeper 呢？我们先来看一下 Zookeeper 的官网介绍：
原文直接翻译过来的概念很抽象，那我们简单的解释一下。在分布式环境中，存在着大量的服务，服务与服务之间难以做到彼此协调，也不便于开发人员对服务进行维护管理，而 Zookeeper 使用它简单的结构和 API ，协调服务与服务之间的关系，让开发人员专注于应用程序的核心业务逻辑，更方便的对应用程序的服务进行管理维护。
所以我们可以把 Zookeeper 叫做分布式协调服务。
简单介绍了 Zookeeper 是什么，接下来我们就来了解一下 Zookeeper 具体的应用场景。
3. Zookeeper 的应用
- 服务注册与发现
当我们的分布式系统增加了一个服务，我们只需要利用 Znode 和 Watcher，让它注册到 Zookeeper 中，我们就可以很方便的对这个服务进行管理； 2. 分布式锁
为了防止在分布式环境下，服务中多个进程之间互相干扰，我们可以用 Zookeeper 的临时顺序节点实现分布式锁，对这些进程进行调度，让它们顺序执行； 3. 配置管理
我们可以把核心的配置文件交给 Zookeeper 管理。当我们修改配置文件时，Zookeeper 就会把配置文件的信息同步到集群中的所有节点中去。
那么 Zookeeper 是依靠什么来实现这些功能的呢？接下来我们来关注 Zookeeper 有什么特点。
4. Zookeeper 的特点
- 在分布式环境下，Zookeeper 的部署方式为一主（ Leader ）多从（ Follower ）的集群方式，只要半数以上的节点（包括 Leader 节点）存活，Zookeeper 集群就能正常服务。就算是 Leader 节点挂掉了，Zookeeper 也会进行崩溃恢复，所说 Zookeeper 集群本身是高可用的；
- Zookeeper 集群的数据具有全局一致性。也就是说，无论客户端连接到 Zookeeper 集群的哪一个从节点，获取的数据都是一致的；
- 在 Zookeeper 集群节点进行数据同步更新时，要么全部成功，要么全部失败。所以 Zookeeper 的数据更新具有原子性；
- 在同一个客户端对 Zookeeper 节点进行更新请求操作时，会根据发送的顺序依次去执行；
- 由于 Zookeeper 能存储的数据量非常小，所以数据的同步更新也会非常快。也就可以说在一定时间段内，客户端获取的数据是实时的。
根据上面的特点，我们可以了解到 Zookeeper 在分布式环境中的作用还是非常强大的。所以我们还是有必要去学习一下 Zookeeper 的。
说了这么多 Zookeeper 的功能，那它与其他类似功能的技术相比较有什么区别呢？接下来我们用 Zookeeper 和其他技术进行一下比较。
5. Zookeeper 与其他技术的比较
- Zookeeper 与 Redis 分布式锁比较
除了 Zookeeper 可以实现分布式锁之外，我们还可以使用高性能缓存技术 Redis 来实现，我们来比较一下它们的优缺点。
| 分布式锁 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| Zookeeper | 1. 功能已经封装，实现简单 2. 有等待锁的队列，提升了抢锁的效率 | 添加和删除节点性能较低 |
| Redis | Set 和 Del 指令的性能高 | 1. 实现较复杂，需要考虑超时、原子性、误删的情况 2. 没有等锁队列，只能通过客户端自旋来等锁，效率低下 |
- Zookeeper 与 Eureka 的比较
Eureka 是 Spring Cloud 微服务架构的分布式注册中心。
在进行比较之前，我们来了解一下 CAP 定理。什么是 CAP 定理呢？
* **C ：** Consistent ，一致性，需要保证数据的一致性。
* **A ：** Availability ，可用性，需要保证服务的可用性。
* **P ：** Partition tolerance ，分区容错性，服务对网络分区故障的容错性。在 CAP 这个定理中，任何分布式系统都只能保证其中两条。那么 Zookeeper 和 Eureka 又是保证的哪两条呢？
| 分布式注册中心 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| Zookeeper （保证 CP） | 新的服务注册时会同步到其他节点，保证了节点数据的一致性 | 为了保证一致性，在 Leader 选举阶段服务不能注册，失去了可用性 |
| Eureka （保证 AP） | Eureka 的各个节点是平等的，只要有一个节点存在，就可以提供服务 | 新服务注册时，不会把数据同步到其他节点上，失去了数据一致性 |
6. 学习 Zookeeper 的必要条件
想要学习 Zookeeper ，我们必须有以下技能：
- Java ：Zookeeper 是基于 Java 语言开发的，这是学习 Zookeeper 最基本的要求；
- Linux ：Zookeeper 一般都是部署在 Linux 上的，所以我们需要知道如何操作 Lunix ，以及如何部署 Zookeeper ；
- 分布式开发：Zookeeper 作为分布式环境中重要的组件，我们必须了解什么是分布式项目，如何去开发分布式项目，以及分布式的项目会遇到什么问题。
7. 课程设计思路
在 Zookeeper 的课程中，我们的学习路线从 Zookeeper 的基础知识入门，到简单使用 Zookeeper ，再到 Zookeeper 的实现原理，最后使用 Zookeeper 进行应用实战，一步一步从入门到 Zookeeper 应用高手。以下是 Zookeeper 课程的学习路线：
- Zookeeper 基础入门：
包括 Zookeeper 的数据模型，Zookeeper 安装及部署，以及两种 Zookeeper 的 Java 客户端的初步使用，有了扎实的基础我们才能深入学习它的实现原理；
- Zookeeper 实现原理：
包括 Zookeeper 通信原理，Zookeeper 监听机制，Zookeeper ACL，Zookeeper 序列化方式，Zookeeper ZAB 协议。其中重点是 Zookeeper ZAB 协议，包括两种运行模式：崩溃恢复模式和消息广播模式。了解了 Zookeeper 的实现原理，我们才能更好的来使用 Zookeeper；
- Zookeeper 应用实战：
在 Zookeeper 实战内容中，我们使用 Zookeeper 实现了分布式锁、分布式 ID、负载均衡、配置中心、集群管理等，学习了如何使用了高效的部署方式 —— Docker 来构建我们的 Zookeeper 集群，以及如何对 Zookeeper 的 Java 进程和运行状态进行监控，最后我们还学习了在 Kafka 和 Dubbo 两大框架中是如何使用 Zookeeper 的。
相信通过这些内容的学习，同学们一定会熟练的掌握 Zookeeper，并使用 Zookeeper 解决在实际的开发中遇到的分布式环境所带来的问题。
8. 小结
本节课程我们主要了解了 Zookeeper 是什么，Zookeeper 的特点。我们来对本节内容进行总结：
- Zookeeper 是一种分布式协调服务。
- Zookeeper 的应用有服务注册与发现，分布式锁，配置管理。
- Zookeeper 的特点：集群的高可用性，数据的一致性、原子性，执行的顺序性，实时性。
- Zookeeper 优缺点：Zookeeper 是 CP 系统，在保证数据一致性的同时，不能保证服务注册的高可用。