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计算越来越流行的今天，单一机器处理能力已经不能满足我们的需求，不得不采用大量的服务集群。服务集群对外提供服务的过程中，有很多的配置需要随时更新，服务间需要协调工作，这些信息如何推送到各个节点？并且保证信息的一致性和可靠性？
众所周知，分布式协调服务很难正确无误的实现，它们很容易在竞争条件和死锁上犯错误。如何在这方面节省力气？Zookeeper是一个不错的选择。 Zookeeper背后的动机就是解除分布式应用在实现协调服务上的痛苦。本文在介绍Zookeeper的基本理论基础上，用Zookeeper实现了一 个配置管理中心，利用Zookeeper将配置信息分发到各个服务节点上，并保证信息的正确性和一致性。
引用官方的说法：“Zookeeper是一个高性能，分布式的，开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能，分布式应用可以基于它实现更高级 的服务，比如同步，配置管理，集群管理，名空间。它被设计为易于编程，使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上，提供java和C的客户端 API”。
Zookeeper服务自身组成一个集群(2n+1个服务允许n个失效)。Zookeeper服务有两个角色，一个是leader，负责写服务和数据同步，剩下的是follower，提供读服务，leader失效后会在follower中重新选举新的leader。
Zookeeper逻辑图如下，
Zookeeper表现为一个分层的文件系统目录树结构（不同于文件系统的是，节点可以有自己的数据，而文件系统中的目录节点只有子节点）。
数据模型结构图如下，
圆形节点可以含有子节点，多边形节点不能含有子节点。一个节点对应一个应用，节点存储的数据就是应用需要的配置信息。
应用配置集中到节点上，应用启动时主动获取，并在节点上注册一个watcher，每次配置更新都会通知到应用。
分布式命名服务，创建一个节点后，节点的路径就是全局唯一的，可以作为全局名称使用。
不同的系统都监听同一个节点，一旦有了更新，另一个系统能够收到通知。
Zookeeper能保证数据的强一致性，用户任何时候都可以相信集群中每个节点的数据都是相同的。一个用户创建一个节点作为锁，另一个用户检测该节点，如果存在，代表别的用户已经锁住，如果不存在，则可以创建一个节点，代表拥有一个锁。
每个加入集群的机器都创建一个节点，写入自己的状态。监控父节点的用户会受到通知，进行相应的处理。离开时删除节点，监控父节点的用户同样会收到通知。
我们公司做极光推送，Push 业务平台有大量的逻辑服务器，按业务类型分组。逻辑服务的运行依赖于配置，并且配置会在线调整，需要一个集中的配置项管理中心。Zookeeper的发布 与订阅特性以及发送更新通知的机制很好的满足了我们的需求。Zookeeper的容灾特性也免去了我们相关的大量管理工作。
下面我主要和大家分享一下Zookeeper在我们内部服务中的应用。
a. 我们的逻辑服务器包含两类配置。
一种为Acl（访问控制列表），用户的消息消费后，按照列表中的条件走向下一个逻辑服务器。另一种只是单独的算法逻辑的外提，称为Agl（访问算法列表），但是其中某些判断条件会经常变化。这两类配置被收集到了配置管理中心（即Zookeeper）。
逻辑图如下，
用户编辑好策略配置信息（xml格式），通过客户端加载到Zookeeper。Zookeeper立即通知其下的逻辑服务器（BLx），逻辑服务器 下载最新的配置策略，并应用新的策略。新的策略有可能改变某一段id范围内用户的数据流向，或越过原来的逻辑服务器，或指向新加入的逻辑服务器。
b. 数据模型设计
同一类型的逻辑服务在Zookeeper上创建一个节点，共享相同的配置信息。
该节点下面为策略配置项，分为Acl和Agl两类，如下图：（以代理逻辑服务为例）
Acl1, Acl2, Acl3, Agl1, Agl2分别存有策略配置信息。变化后会通知监听Proxy节点的逻辑服务器，Proxy逻辑服务器下载最新策略，并应用该策略。新节点的加入和退出也会通知到Proxy逻辑服务器。
c. 业务处理流程如下图
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原文地址：http://www.cnblogs.com/joinJava/p/4456546.html
