什么是Zookeeper?
张大胖所在的公司这几年发展得相当不错，业务激增，人员也迅速扩展，转眼之间，张大胖已经成为公司的“资深”员工了，更重要的是，经过这些年的不懈努力，他终于坐上了架构师的宝座。
但是大胖很快发现，这架构师真不是好当的，技术选型、架构设计，尤其是大家搞不定的技术难点，最终都得自己扛起来。沟通、说服、妥协、甚至争吵都是家常便饭，比自己之前单纯做开发的时候难多了。
公司的IT系统早已经从单机转向了分布式，分布式系统带来了巨大的挑战。这周一刚上班，张大胖的邮箱里已经塞满了紧急邮件。
1小梁的邮件
小梁的邮件里说了一个RPC调用的问题，本来公司的架构组开发了一个RPC框架让各个组去使用，但是各开发小组纷纷抱怨：这个RPC框架不支持动态的服务注册和发现。
张大胖一看这个图就明白怎么回事了，为了支持高并发，OrderService被部署了4份，每个客户端都保存了一份服务提供者的列表，但是这个列表是静态的（在配置文件中写死的），如果服务的提供者发生了变化，例如有些机器down了，或者又新增了OrderService的实例，客户端根本不知道，可能还在傻乎乎地尝试那些已经坏掉的实例呢！
想要得到最新的服务提供者的URL列表，必须得手工更新配置文件才行，确实很不方便。
对于这样的问题，大胖马上就意识到，这就是客户端和服务提供者的紧耦合啊。
想解除这个耦合，非得增加一个中间层不可！
张大胖想到，应该有个注册中心，首先给这些服务命名（例如orderService），其次那些OrderService 都可以在这里注册一下，客户端就到这里来查询，只需要给出名称orderService，注册中心就可以给出一个可以使用的url， 再也不怕服务提供者的动态增减了。
不知道是不是下意识的行为，张大胖把这个注册中心的数据结构设计成为了一个树形结构：
/orderService 表达了一个服务的概念， 下面的每个节点表示了一个服务的实例。 例如/orderService/node2表示的order service 的第二个实例， 每个节点上可以记录下该实例的url , 这样就可以查询了。
当然这个注册中心必须得能和各个服务实例通信，如果某个服务实例不幸down掉了，那它在树结构中对于的节点也必须删除， 这样客户端就查询不到了。
嗯，可以在注册中心和各个服务实例直接建立Session, 让各个服务实例定期地发送心跳，如果过了特定时间收不到心跳，就认为这个服务实例挂掉了，Session 过期， 把它从树形结构中删除。
张大胖把自己的想法回复了小梁，接着看小王的邮件。
2小王的Master选举
小王邮件中说的是三个Batch Job的协调问题，这三个Batch Job 部署在三台机器上，但是这三个Batch Job同一个时刻只能有一个运行，如果其中某个不幸down掉，剩下的两个就需要做个选举，选出来的那个Batch Job 需要“继承遗志”，继续工作。
其实这就是一个Master的选举问题，张大胖一眼就看出了本质。
只是为了选举出Master， 这三个Batch Job 需要互通有无，互相协调才行，这就麻烦了！
要不弄个数据库表？ 利用数据库表主键不能冲突的特性，让这三个Batch Job 都向同一个表中插入同样的数据，谁先成功谁就是Master ！
可是如果抢到Master的那个Batch Job挂掉了，别人永远就抢不到了！ 因为记录已经存在了， 别的Batch Job 没法插入数据了！
嗯，还得加上定期更新的机制，如果一段时间内没有更新就认为Master死掉了，别的Batch Job可以继续抢..... 不过这么做好麻烦！
换个思路，让他们也去一个注册中心去大吼一声：“我是master!”， 谁的声音大谁是Master 。
其实不是吼一声，三个Batch Job启动以后，都去注册中心争抢着去创建一个树的节点（例如/master ），谁创建成功谁就是Master （当然注册中心必须保证只能创建成功一次，其他请求就失败了），其他两个Batch Job就对这个节点虎视眈眈地监控，如果这个节点被删除，就开始新一轮争抢，去创建那个/master节点。
什么时候节点会被删除呢？ 对，就是当前Master的机器down掉了 ！ 很明显，注册中心也需要和各个机器通信，看看他们是否活着。
等等，这里还有一个复杂的情况， 如果机器1并没有死掉，只是和注册中心长时间连接不上，注册中心会发现Session超时，会把机器1创建的/master删除。 让机器2和机器3去抢，如果机器3成为了master, 开始运行Batch Job, 但是机器1并不知道自己被解除了Master的职务， 还在努力的运行Batch Job，这就冲突了！
看来机器1必须得能感知到和注册中心的连接断开了，需要停止Batch Job才行，等到和注册中心再次连接上以后，才知道自己已经不是master了，老老实实地等下一次机会吧。
无论哪种方案，实现起来都很麻烦，这该死的分布式！
先把思路给小王回复一下吧。接着看小蔡的邮件。
3小蔡的分布式锁
小蔡的邮件里说的问题更加麻烦，有多个不同的系统（当然是分布在不同的机器上！），要对同一个资源操作。
这要是在一个机器上，使用某个语言内置的锁就可以搞定，例如Java的synchronized ， 但是现在是分布式啊，程序都跑在不同机器的不同进程中， synchcronized一点用都没有了！
这是个分布式锁的问题啊！
能不能考虑下Master选举问题中的方式，让大家去抢？ 谁能抢先在注册中心创建一个/distribute_lock的节点就表示抢到这个锁了，然后读写资源，读写完以后就把/distribute_lock节点删除，大家再来抢。
可是这样的话某个系统可能会多次抢到，不太公平。
如果让这些系统在注册中心的/distribute_lock下都创建子节点， 然后给每个系统一个编号，会是这个样子：
然后各个系统去检查自己的编号，谁的编号小就认为谁持有了锁， 例如系统1。
系统1持有了锁，就可以对共享资源进行操作了， 操作完成以后process_01这个节点删除， 再创建一个新的节点（编号变成process_04了）：
其他系统一看，编号为01的删除了，再看看谁是最小的吧，是process_02，那就认为系统2持有了锁，可以对共享资源操作了。 操作完成以后也要把process_02节点删除，创建新的节点。这时候process_03就是最小的了，可以持有锁了。
这样循环往复下去...... 分布式锁就可以实现了！
看看，我设计的这个集中式的树形结构很不错吧，能解决各种各样的问题！ 张大胖不由得意起来。
好，先把这个想法告诉小蔡，实现细节下午开个会讨论。
4、Zookeeper特性
正准备回复小蔡的时候，大胖突然意识到，自己漏了一个重要的点，那就是注册中心的高可用性，如果注册中心只有那么一台机器，一旦挂掉，整个系统就玩完了。
这个注册中心也得有多台机器来保证高可用性，那个自己颇为得意的树形结构也需要在多个机器之间同步啊，要是有机器挂掉怎么办？ 通信超时怎么办？ 树形结构的数据怎么在各个机器之间保证强一致性？
小王、小梁、小蔡的原始问题没有解决，单单是这个注册中心就要了命了。 以自己公司的技术实力，搞出一套这样的注册中心简直是Mission Impossible !
大胖赶紧上网搜索，看看有没有类似的解决方案，让大胖感到万分幸运的是，果然有一个，叫做Zookeeper ！
Zookeeper 所使用的树形结构和自己想象的非常类似，更重要的是，人家实现了树形结构数据在多台机器之间的可靠复制，达到了数据在多台机器之间的一致性。并且这多台机器中如果有部分挂掉了/或者由于网络原因无法连接上了， 整个系统还可以工作。
大胖赶快去看Zookeeper的关键概念和API：
1. Session ： 表示某个客户系统（例如Batch Job）和ZooKeeper之间的连接会话, Batch Job连上ZooKeeper以后会周期性地发送心跳信息， 如果Zookeepr在特定时间内收不到心跳，就会认为这个Batch Job已经死掉了, Session 就会结束。
2. znode : 树形结构中的每个节点叫做znode， 按类型可以分为永久的znode（除非主动删除，否则一直存在），临时的znode（Session结束就会删除）和 顺序znode（就是小蔡的分布式锁中的process_01,process_02.....）。
3. Watch ： 某个客户系统（例如Batch Job）可以监控znode， znode节点的变化（删除，修改数据等）都可以通知Batch Job， 这样Batch Job可以采取相应的动作，例如争抢着去创建节点。
嗯，这些概念和接口应该可以满足我们的要求了， 就是它了，下午召集大家开会开始学习Zookeeper吧。