1.背景
随着互联网技术的高速发展，企业对计算机系统的计算，存储能力要求越来越高，最简单的证明就是出现了一些诸如：高并发，海量存储这样的词汇。在这样的背景下，单纯依靠少量高性能主机来完成计算任务已经不能满足企业的需求，企业的IT架构逐步从集中式向分布式过渡，所谓的分布式是指：把一个计算任务分解成若干个计算单元，并且分派到若干计算机中去执行，最后汇总结算结果的过程。
分布式系统需要解决的核心任务就是，如何把多个计算机协同起来完成一项任务。 好比公司的一个团队，接到公司派发的一个任务，首先团队的主管要把任务进行拆分，划分给不同的人去完成，并对随时跟进任务的进展。如果该主管离职了，我们就从团队的成员中推选一个对业务比较熟悉的人来接替。最后任务由团队的各个成员完成，由主管汇总，上报给公司。在团队内部，需要指定一个或多个工作流程，来确保任务的有序开展。
在分布式系统中，同样需要设计这样一个协作规范，而Zookeeper可以很好的帮我们实现这个目的。
2.Zookeeper介绍
Zookeeper是源代码开放的分布式协调服务，有雅虎创建，是Google Chubby的开源实现。Zookeeper是一个高性能的分布式数据一致性解决方案，它将复杂的、容易出错的分布式一致性服务封装起来，构成一个高效可靠的原语集，并提供一系列简单易用的接口给用户使用。
Zookeeper的特点如下：
（1）源代码开放
这就意味着，我么可以免费的获取和使用，并且可以深入研究其代码，甚至可以根据自己的业务进行改造。
（2）属于分布式协调服务，它解决分布式数据一致性问题
A.顺序一致性：从一个客户端发起一个客户请求，最终会严格按照其发起顺序，被应用到Zookeeper中去。
B.原子性：所有事务请求的处理结果，在整个集群上的所有机器上的应用情况是一致的。
C.单一视图：无论客户端连接到哪个Zookeeper的服务器，它看到的服务端数据都是一致的。
D.可靠性：一旦服务端成功的应用了一个事务，并完成了对客户端的响应，那么这个事务所引起的服务端状态的变更，会一直的保留下来，除非有另外一个事务又对它进行了修改。
E.实时性：Zookeeper保证在一段时间内，客户端最终一定会从服务端读取到最新的数据状态。
（3）高性能
Zookeeper具有很高的吞吐量，一个3台的Zookeeper集群，看可以达到12-13万的QPS(每秒查询率)。
（4）通过调用Zookeeper提供的接口来解决分布式应用中的实际问题
3.Zookeeper的典型应用场景
（1）数据发布/订阅
数据发布/订阅顾名思义就是一方把数据发布出来，另一方可以通过某种手段得到这些数据。
通常数据订阅有两种方式：推模式和拉模式，推模式一般是服务器主动向客户端推送信息，拉模式是客户端主动去服务器获取数据（通常是采用定时轮询的方式）。
Zookeeper采用两种方式相结合，发布者将数据发布到Zookeeper集群节点上，订阅者通过一定的方法告诉服务器，我对哪个节点的数据感兴趣，那服务器在这些节点的数据发生变化时，就通知客户端，客户端得到通知后可以去服务器获取数据信息。
（2）负载均衡
下面是一个数据库负载均衡的小例子：
Client是客户端，中间的是Zookeeper集群，后面3台是数据库服务器。
首先数据库在启动的时候，会在Zookeeper上注册一个临时节点(在服务不可访问时，会将节点删除)。客户端在需要读写数据库时，会在Zookeeper上得到所有数据库的连接信息，即可用的数据库连的列表。之后客户端采用随机的算法，随机的从数据库列表中选取一个数据库，并与该数据库建立连接。
既然是随机的，可能每次会与不同的数据库进行连接，这样就达成了一个简单的负载均衡。
（3）命名服务
顾名思义，就是提供名称的服务。例如数据库表格ID，一般用的比较多的有两种ID，一种是自增长的ID，一种是UUID。两种ID各自有缺陷，自动增长的ID局限在单库单表中使用，不能在分布式中使用；UUID可以在分布式中使用但是由于ID没有规律难于理解，我们可以借用Zookeeper来生成一个顺序增长的，可以在集群环境下使用的，命名易于理解的ID。
（4）分布式协调/通知
在分布式系统中，我们常常需要知道某个机器是否可用，传统的开发中，可以通过ping某个主机来实现。ping的通说明对方是可用的，相反是不可用的。Zookeeper中我们让所有的机器都注册一个临时节点（该节点会在服务不可访问时被去除），我们判断一个机器是否可用，我们只需要判断这个节点在Zookeeper中是否存在就可以了，不需要直接去连接需要检查的机器，降低系统的复杂度。
4.Zookeeper的优势
（1）源代码开放
可以免费的获取并使用。
（2）已经被证实是高性能，易用稳定的工业级产品
（3）有着广泛的应用
Zookeeper在Hadoop、HBase、Strom以及Solr中都有应用。