Zookeeper 简介

1. 前言

大家好，今天我们来介绍一个在分布式环境中经常使用的技术—— Apache Zookeeper 。Apache ZooKeeper 是 Apache Software Foundation 下的开源志愿者项目。接下来我们主要来介绍一下 Zookeeper 是什么？它有什么作用？以及我们为什么要学习 Zookeeper。

2. 什么是 Zookeeper

什么是 Zookeeper 呢？我们先来看一下 Zookeeper 的官网介绍：

原文直接翻译过来的概念很抽象，那我们简单的解释一下。在分布式环境中，存在着大量的服务，服务与服务之间难以做到彼此协调，也不便于开发人员对服务进行维护管理，而 Zookeeper 使用它简单的结构和 API ，协调服务与服务之间的关系，让开发人员专注于应用程序的核心业务逻辑，更方便的对应用程序的服务进行管理维护。
所以我们可以把 Zookeeper 叫做分布式协调服务。

简单介绍了 Zookeeper 是什么，接下来我们就来了解一下 Zookeeper 具体的应用场景。

3. Zookeeper 的应用

1. 服务注册与发现
   当我们的分布式系统增加了一个服务，我们只需要利用 Znode 和 Watcher，让它注册到 Zookeeper 中，我们就可以很方便的对这个服务进行管理；
2. 分布式锁
   为了防止在分布式环境下，服务中多个进程之间互相干扰，我们可以用 Zookeeper 的临时顺序节点实现分布式锁，对这些进程进行调度，让它们顺序执行；
3. 配置管理
   我们可以把核心的配置文件交给 Zookeeper 管理。当我们修改配置文件时，Zookeeper 就会把配置文件的信息同步到集群中的所有节点中去。

那么 Zookeeper 是依靠什么来实现这些功能的呢？接下来我们来关注 Zookeeper 有什么特点。

4. Zookeeper 的特点

1. 在分布式环境下，Zookeeper 的部署方式为一主（ Leader ）多从（ Follower ）的集群方式，只要半数以上的节点（包括 Leader 节点）存活，Zookeeper 集群就能正常服务。就算是 Leader 节点挂掉了，Zookeeper 也会进行崩溃恢复，所说 Zookeeper 集群本身是高可用的；
2. Zookeeper 集群的数据具有全局一致性。也就是说，无论客户端连接到 Zookeeper 集群的哪一个从节点，获取的数据都是一致的；
3. 在 Zookeeper 集群节点进行数据同步更新时，要么全部成功，要么全部失败。所以 Zookeeper 的数据更新具有原子性；
4. 在同一个客户端对 Zookeeper 节点进行更新请求操作时，会根据发送的顺序依次去执行；
5. 由于 Zookeeper 能存储的数据量非常小，所以数据的同步更新也会非常快。也就可以说在一定时间段内，客户端获取的数据是实时的。

根据上面的特点，我们可以了解到 Zookeeper 在分布式环境中的作用还是非常强大的。所以我们还是有必要去学习一下 Zookeeper 的。
说了这么多 Zookeeper 的功能，那它与其他类似功能的技术相比较有什么区别呢？接下来我们用 Zookeeper 和其他技术进行一下比较。

5. Zookeeper 与其他技术的比较

1. Zookeeper 与 Redis 分布式锁比较
   除了 Zookeeper 可以实现分布式锁之外，我们还可以使用高性能缓存技术 Redis 来实现，我们来比较一下它们的优缺点。

   分布式锁	优点	缺点
   Zookeeper	1. 功能已经封装，实现简单 2. 有等待锁的队列，提升了抢锁的效率	添加和删除节点性能较低
   Redis	Set 和 Del 指令的性能高	1. 实现较复杂，需要考虑超时、原子性、误删的情况 2. 没有等锁队列，只能通过客户端自旋来等锁，效率低下

2. Zookeeper 与 Eureka 的比较
   Eureka 是 Spring Cloud 微服务架构的分布式注册中心。
   在进行比较之前，我们来了解一下 CAP 定理。什么是 CAP 定理呢？

   • C ： Consistent ，一致性，需要保证数据的一致性。
   • A ： Availability ，可用性，需要保证服务的可用性。
   • P ： Partition tolerance ，分区容错性，服务对网络分区故障的容错性。

   在 CAP 这个定理中，任何分布式系统都只能保证其中两条。那么 Zookeeper 和 Eureka 又是保证的哪两条呢？

   分布式注册中心	优点	缺点
   Zookeeper （保证 CP）	新的服务注册时会同步到其他节点，保证了节点数据的一致性	为了保证一致性，在 Leader 选举阶段服务不能注册，失去了可用性
   Eureka （保证 AP）	Eureka 的各个节点是平等的，只要有一个节点存在，就可以提供服务	新服务注册时，不会把数据同步到其他节点上，失去了数据一致性

6. 学习 Zookeeper 的必要条件

想要学习 Zookeeper ，我们必须有以下技能：

1. Java ：Zookeeper 是基于 Java 语言开发的，这是学习 Zookeeper 最基本的要求；
2. Linux ：Zookeeper 一般都是部署在 Linux 上的，所以我们需要知道如何操作 Lunix ，以及如何部署 Zookeeper ；
3. 分布式开发：Zookeeper 作为分布式环境中重要的组件，我们必须了解什么是分布式项目，如何去开发分布式项目，以及分布式的项目会遇到什么问题。

7. 课程设计思路

在 Zookeeper 的课程中，我们的学习路线从 Zookeeper 的基础知识入门，到简单使用 Zookeeper ，再到 Zookeeper 的实现原理，最后使用 Zookeeper 进行应用实战，一步一步从入门到 Zookeeper 应用高手。以下是 Zookeeper 课程的学习路线：

• Zookeeper 基础入门：
  包括 Zookeeper 的数据模型，Zookeeper 安装及部署，以及两种 Zookeeper 的 Java 客户端的初步使用，有了扎实的基础我们才能深入学习它的实现原理；
• Zookeeper 实现原理：
  包括 Zookeeper 通信原理，Zookeeper 监听机制，Zookeeper ACL，Zookeeper 序列化方式，Zookeeper ZAB 协议。其中重点是 Zookeeper ZAB 协议，包括两种运行模式：崩溃恢复模式和消息广播模式。了解了 Zookeeper 的实现原理，我们才能更好的来使用 Zookeeper；
• Zookeeper 应用实战：
  在 Zookeeper 实战内容中，我们使用 Zookeeper 实现了分布式锁、分布式 ID、负载均衡、配置中心、集群管理等，学习了如何使用了高效的部署方式 —— Docker 来构建我们的 Zookeeper 集群，以及如何对 Zookeeper 的 Java 进程和运行状态进行监控，最后我们还学习了在 Kafka 和 Dubbo 两大框架中是如何使用 Zookeeper 的。

相信通过这些内容的学习，同学们一定会熟练的掌握 Zookeeper，并使用 Zookeeper 解决在实际的开发中遇到的分布式环境所带来的问题。

8. 小结

本节课程我们主要了解了 Zookeeper 是什么，Zookeeper 的特点。我们来对本节内容进行总结：

• Zookeeper 是一种分布式协调服务。
• Zookeeper 的应用有服务注册与发现，分布式锁，配置管理。
• Zookeeper 的特点：集群的高可用性，数据的一致性、原子性，执行的顺序性，实时性。
• Zookeeper 优缺点：Zookeeper 是 CP 系统，在保证数据一致性的同时，不能保证服务注册的高可用。