Zookeeper

ZooKeeper 是 Apache 软件基金会的一个软件项目，它为大型分布式计算提供开源的分布式配置服务、同步服务和命名注册等。

Apache Zookeeper官网

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1. 数据结构（data tree）

zookeeper 提供的名称空间非常类似于标准文件系统，key-value 的形式存储。名称 key 由斜线 / 分割的一系列路径元素，zookeeper 名称空间中的每个节点都是由一个路径标识。zookeeper使用的数据模型是树形结构，与Unix文件系统很像。

在内存中，zookeeper存储了整棵树的内容，包括所有的数据节点路径、节点数据、ACL信息，zookeeper会定时将这个数据存储到磁盘上。zookeeper的数据节点和分布式服务中实例可以实现一一对应的关系。

每一个数据节点默认最大存储1MB的数据。

每个数据节点的路径名是唯一的，不允许重复，可以通过路径名唯一标识一个数据节点。

相关 CAP 理论

CAP 理论指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点：

• 一致性：在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性，等同于所有节点访问同一份最新的数据副本。在一致性的需求下，当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系统的数据仍然处于一致的状态。

• 可用性：每次请求都能获取到正确的响应，但是不保证获取的数据为最新数据。

• 分区容错性：分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障。

一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。

在这三个基本需求中，最多只能同时满足其中的两项，P 是必须的，因此只能在 CP 和 AP 中选择，zookeeper 保证的是 CP，对比 spring cloud 系统中的注册中心 eruka 实现的是 AP。

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2. 工作原理

zookeeper工作原理就是接收所有分布式节点上报的数据，根据既定的算法进行存储和清理，进而达到动态感知和协调各个节点工作的目的。从设计模式的角度看，zookeeper是一个基于观察者模式设计的分布式服务协调框架，负责存储和管理分布式服务关心的数据，在数据发生变化时，通知给已经注册的观察者。

zookeeper约等于一个文件管理系统+通知框架的组合。

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3. 架构

zookeeper在设计之处的目的之一就是要解决单点故障问题，所以zookeeper是支

持集群部署的服务。

• zookeeper集群中，有且只有一个leader，其他都是follower。
• zookeeper集群中，只有半数以上节点存活，才能正常工作，如6个节点，挂了3个，集群就瘫痪，5个节点，挂了3个，集群就瘫痪，从这个角度讲，部署6台并没有比部署5台可靠性增加，所以，zookeeper建议集群中节点数量为基数。
• 全局数据一致，每个节点的数据都一样，客户端无论连接哪个节点，读取的数据都是一致的。
• 来自同一个客户端的更新请求，按顺序执行。
• 数据更新保证原子性。
• 实时性，保证在很短时间内，客户端能读到最新数据。

4. 应用场景

• 统一命名服务
• 统一配置管理
• 统一集群管理
• 服务器节点上下线及时感知

参考：https://blog.csdn.net/tales522/article/details/123319268
分布式环境下，经常需要对服务进行统一命名，便于识别，一个服务就是一个IP地址。

统一配置管理实现时，可将配置文件写入zookeeper的一个数据节点中，所有客户端监听这个节点变化，就能够做到准实时同步配置的效果了。

分布式环境中，实时掌握每个服务的状态是必须的，可以将每个服务的信息写入zookeeper的一个数据节点上，监听zookeeper的数据节点就能动态感知服务的变化。

分布式服务中服务的上下线状态也是一个非常重要的关注指标，zookeeper能够实现这种感知。

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