zookeeper 的基本操作

zookeeper 作为分布式协调服务，数据结构是树形的，类似linux文件系统结构，查看节点数据，可以用ls命令。

ls /

[broker, a, b, c]

ls /a

ls /a/t

节点成为Znode，分为临时节点和持久化节点两种，根据是否有顺序性，又可以分为有序节点和无序节点。

临时节点在session过期之后，会自动删除，也可以手动删除

Watcher机制

client可以注册某个节点的事件监听，监听只通知一次，如果需要的话需要通知后继续注册。

数据同步

zookeeper集群中，写入数据会先写到leader节点，然后同步到follower节点，同步成功一把一上就算成功了，会持久化，所以集群数量为奇数。这点与kafka不同。

更新操作会先写日志，Write Ahead Log（WAL机制），日志写完才会更新内存数据，然后通知client结果。同时也会定时保存快照，持久化到磁盘，加快恢复速度。快照恢复是快于重新执行日志的。

应用场景

监控，命名服务，配置中心，分布式锁，leader选举，屏障，负载均衡等。

1.最简单的例子，a程序监听某个节点，发送消息到消息队列，b取消息处理，处理结束修改节点信息，a得到通知在做相应的处理。

2.配置中心，client都监听某个节点的状态变化，配置修改时同时修改状态，可以同步更新配置

3.简单的锁

某一个临时节点，/lock/mylock/，程序争夺这个节点的创建权，创建成功的，获取锁，否则监听这个节点的删除事件，删除后在争夺一次。达到简单的分布式锁的目的。

4.高级一点的锁

上述情况，当竞争的程序过多的时候，会有羊群效应，监控同一个节点的程序太多，锁释放后，同时争夺资源，可能导致系统性能下降。

可以修改节点会临时有序节点，/lock/lock-000001之类的，争夺锁的时候，创建临时有序节点，最点序列最小的获得锁，一开始000001获得锁，此时创建的0000002的程序监控000001，000003监控000002，当000001释放时候，0000002获得锁，以此类推。leader选举也是类似的操作。

5.屏障

当一个事情，需要多个条件达到才能解锁。此时可以创建一个节点做为屏障，a处理完后，发现没有达到条件，监听等待，b处理完，也监听等待。。。。直到x处理完，发现达到条件了，删除屏障，程序继续往下执行。