zk概念
ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。
他主要用来解决分布式应用中的数据管理的一致性问题。例如统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。
官网：http://hadoop.apache.org/zookeeper/。
从上面的定义中，我没可以看出两个重要信息：zk是用来管理分布式应用的；zk本身也是可以部署成分布式的。
作为初级用户，首先关注的是zk怎么用，接着是zk管理分布式应用的思路，最后才是zk自己是如何处理实现分布式的。这里我们重点关注第二点。
zk如何管理客户的分布式数据
Zookeeper 从设计模式角度来看，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，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper 就将负责通知已经在 Zookeeper 上注册的那些观察者做出相应的反应，从而实现集群中类似 Master/Slave 管理模式。
通俗解释一下，zookeeper的名字翻译过来就是动物管理员。这个动物管理员管理着很多个兔子啊，老虎啊，狗熊啊什么的。动物管理员接受游客的访问，一旦游客有什么要求，动物管理员能够通知所有手下的动物，动物们都知道了最新的消息，就能根据消息安排自己的生活：该要饭的要饭，该表演节目的表演节目。
发布者------动物管理员-----zk Server
观察者------游客--------------zk Client
下图zk Server存储的数据模型，这是一个树状层次的结构，与Unix文件系统很类似。这些数据的特点在下面也简单描述了一下。
1、每个子目录项如 NameService 都被称作为 znode，这个 znode 是被它所在的路径唯一标识，如 Server1 这个 znode 的标识为 /NameService/Server1
2、znode 可以有子节点目录，并且每个znode 可以存储数据
3、znode 可以是临时节点，一旦创建这个 znode 的客户端与服务器失去联系，这个znode 也将自动删除，Zookeeper的客户端和服务器通信采用长连接方式，每个客户端和服务器通过心跳来保持连接，这个连接状态称为 session，如果 znode 是临时节点，这个 session 失效，znode也就删除了
4、znode 可以被监控（设置Watcher），包括这个目录节点中存储的数据的修改，子节点目录的变化等，一旦变化可以通知设置该Watcher的客户端，从而每个客户端都很快知道它所关注的目录节点的状态发生变化，而做出相应的反应。这个是 Zookeeper 的核心特性，Zookeeper 的很多功能都是基于这个特性实现的。
举一个应用的栗子
假设在一个集群应用中，有一些机器用来发布服务，另外一些机器用来消费服务。要做到高可用，有一些最低的要求：
1、提供者提供的服务能让消费者找到；
2、消费者本地要存储一个服务列表，里面所有的服务都是alive的
2、提供者挂了，消费者要得到通知，更新自己的列表，避免再向这个服务器要服务
我们看看向zk如何做，才能满足上面的要求：基本原理就是发布者观察者模式，提供者把消息写到zk Server的某一个目录，消费者就观察这个目录，一旦服务提供者有啥变化，zk Server都能够觉察出来，并把消息及时发给正在观察这个目录的消费者。
（1）zk客户端连接zk服务器（发布者）
（2）发布者客户端调用create方法在zk server上创建目录节点，同时将服务属性写入目录节点的数据中
（3）zk客户端连接zk服务器（消费者）
（4）消费者客户端从服务器获取服务地地址和属性信息，同时设置watcher来监控跟这个目录节点的数据。获得服务的信息之后， 更新到本地缓存中。
（5）消费者监听服务提供者的目录列表，当有服务上下线的时候，可以获得通知
（6）发布者调用create动态注册新服务
（7）消费者获取新服务上线通知，获取新的服务地址，并更新到本地缓存
（8）发布者取消服务，只要delete目录即可，同时删除了目录相关的数据
（9）消费者受到服务下线通知，获取下线的信息，并从本地缓存中删除
（10）zk客户端与服务器的连接会话终止，存储在zk上的所有临时数据与注册的订阅者都被自动移除
（11）消费者获取服务列表被删除的通知之后，更新本地缓存路由表
zk server之间如何保持数据一致性
zookeeper本身是分布式部署的，也就是说可以有很多个zk Server，这么多个节点都把数据都放在内存中，并且要求各节点保持一致，任何一个client访问任何一个server，要求得到的数据是一样的，就像访问一个server一样，这个要求要做到其实很难的，我们简单看看zk Server端是如何做到的。
（1）Zk Server要有一个leader作为leader server，其他的称之为follower。leader很重要，系统刚启动的时候，还有leader挂了的时候，都要能够自动选出一个新的leader，这里就涉及到一个选举算法。
（2）所有的写请求会被转到leader server来处理，然后再通知followers节点更新状态；读请求则可由followers直接处理。由于写操作需要进行全局同步，所以Zookeeper更适合读多写少类型的应用。
（3）进行全局同步的核心是原子广播，这个机制保障了各个server之间的数据一致性。实现这个机制的协议叫做Zab协议，包括广播模式和恢复模式。
（4）server之间通过定时发送心跳消息感知健康状态。
其他应用场景
1、配置管理（Configuration Management）
将配置信息保存在 Zookeeper 的某个目录节点中，然后将所有需要修改的应用机器监控配置信息的状态，一旦配置信息发生变化，每台应用机器就会收到 Zookeeper 的通知，然后从 Zookeeper 获取新的配置信息应用到系统中。
2、集群管理（Group Membership)
Zookeeper 能够很容易的实现集群管理的功能，如有多台 Server 组成一个服务集群，那么必须要一个“总管”知道当前集群中每台机器的服务状态，一旦有机器不能提供服务，集群中其它集群必须知道，从而做出调整重新分配服务策略。同样当增加集群的服务能力时，就会增加一台或多台 Server，同样也必须让“总管”知道。
它们的实现方式都是在 Zookeeper 上创建一个 EPHEMERAL 类型的目录节点，然后每个 Server 在它们创建目录节点的父目录节点上调用 getChildren(String path, boolean watch) 方法并设置 watch 为 true，由于是 EPHEMERAL 目录节点，当创建它的 Server 死去，这个目录节点也随之被删除，所以 Children 将会变化，这时 getChildren上的 Watch 将会被调用，所以其它 Server 就知道已经有某台 Server 死去了。新增 Server 也是同样的原理。
3、分布式锁
虽然Zookeeper没有原生提供锁操作，但是通过Zookeeper提供的一些API， 较容易实现分布式锁。我们可以利用临时节点来实现，多个进程都尝试创键临时节点/lock， 但最终只会有一个进程P能创建成功，而其他没能创建成功的进程，可以在节点/lock上Watch(相当于等待锁释放)， 一旦进程P处理完事务，断开连接，节点/lock被自动删除，其他进程将得到通知，进而继续创建节点/lock，以争得锁资源。 (这里使用临时节点，是为了防止获得锁的进程突然崩溃而没有释放锁，导致死锁发生)。
4、管理队列
参考文档：
http://www.techweb.com.cn/network/hardware/2015-12-25/2246973.shtml
http://blog.csdn.net/yanlinwang/article/details/45080455
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
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