1.1 zookeeper介绍
zookeeper是一个高可用的分布式管理与协调框架，基于ZAB算法(原子消息广播协议)的实现。
能够很好保证分布式环境中数据的一致性。正是基于这样的特性，使得zookeeper成为了解决分布式一致性问题的利器。
·顺序一致性：从一个客户端发起的事务请求，最终会严格的按照其发起的顺序被应用到zookeeper中。
·原子性：所有事务请求的处理结果在整个集群中所有的机器上的应用情况是一致的。也就是说要么整个集群所有的机器都成功应用了某一事务，要么没有应用。
·单一视图：无论客户端连接的是哪一个zookeeper服务器，其看到的服务器端数据模型都是一致的。
·可靠性：一旦服务器成功的应用了一个事务，并完成对客户端的响应，那么该事务引起的服务器状态将会被一致保留下来。除非有另一个事务对其修改。
·实时性：通常所说的实时性是指一旦事务被成功应用，那么客户端能立刻从服务器上获取更新后的新数据，zookeeper仅仅能保证在一段时间内，客户端最终一定能从服务器端读取最新的数据状态。
1.2 应用场景
一致性配置管理
我们在开发的时候，有时候需要获取一些公共的配置，比如数据库连接信息等，并且偶然可能需要更新配置。
如果我们的服务器有N多台的话，那修改起来会特别的麻烦，并且还需要重新启动。这里Zookeeper就可以很方便的实现类似的功能。
- 将公共的配置存放在Zookeeper的节点中
- 应用程序可以连接到Zookeeper中并对Zookeeper中配置节点进行读取或者修改（对于写操作可以进行权限验证设置
分布式锁
在我们日常的开发中，如果是单个进程中对共享资源的访问，我们只需要用synchronized或者lock就能实现互斥操作。但是对于跨进程、跨主机、跨网络的共享资源似乎就无能为力了。
思路
首先zookeeper中我们可以创建一个/distributed_lock持久化节点
然后再在/distributed_lock节点下创建自己的临时顺序节点，比如：/distributed_lock/task_00000000008
获取所有的/distributed_lock下的所有子节点，并排序
判读自己创建的节点是否最小值（第一位） 如果是，则获取得到锁，执行自己的业务逻辑，最后删除这个临时节点。 如果不是最小值，则需要监听自己创建节点前一位节点的数据变化，并阻塞。
当前一位节点被删除时，我们需要通过递归来判断自己创建的节点是否在是最小的，如果是则执行5）；如果不是则执行6）（就是递归循环的判断）
均衡负载、集群管理
首先我们需要简单的理解分布式和集群，通俗点说：分布式就是将一个系统拆分到多个独立运行的应用中（有可能在同一台主机也有可能在不同的主机上），集群就是将单个独立的应用复制多分放在不同的主机上来减轻服务器的压力。而Zookeeper不仅仅可以作为分布式集群的服务注册调度中心（例如dubbo），也可以实现集群的负载均衡。