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ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件，它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务，与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper，第一部分介绍ZooKeeper的基本原理，第二部分介绍ZooKeeper提供的Client API的使用，第三部分介绍一些ZooKeeper典型的应用场景。
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，关于ZooKeeper中的Acl可以参考之前写过的一篇文章《说说Zookeeper中的ACL》。
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：
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 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：
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:
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：
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：
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：
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：
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:
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：
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：
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原文地址：http://www.cnblogs.com/houziwty/p/5982958.html
