为大型分布式计算提供开源的分布式配置服务、同步服务和命名注册。主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。简单来说zookeeper=文件系统+监听通知机制。
1、 文件系统Zookeeper维护一个类似文件系统的数据结构：
每个子目录项如 NameService 都被称作为 znode(目录节点)，和文件系统一样，我们能够自由的增加、删除znode，在一个znode下增加、删除子znode，唯一的不同在于znode是可以存储数据的。
有四种类型的znode：
PERSISTENT-持久化目录节点
客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在
PERSISTENT_SEQUENTIAL-持久化顺序编号目录节点
客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
EPHEMERAL-临时目录节点
客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除
EPHEMERAL_SEQUENTIAL-临时顺序编号目录节点
客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
2、 监听通知机制客户端注册监听它关心的目录节点，当目录节点发生变化（数据改变、被删除、子目录节点增加删除）时，zookeeper会通知客户端。
Zookeeper能做什么
zookeeper功能非常强大，可以实现诸如分布式应用配置管理、统一命名服务、状态同步服务、集群管理等功能，我们这里拿比较简单的分布式应用配置管理为例来说明。
假设我们的程序是分布式部署在多台机器上，如果我们要改变程序的配置文件，需要逐台机器去修改，非常麻烦，现在把这些配置全部放到zookeeper上去，保存在 zookeeper 的某个目录节点中，然后所有相关应用程序对这个目录节点进行监听，一旦配置信息发生变化，每个应用程序就会收到 zookeeper 的通知，然后从 zookeeper 获取新的配置信息应用到系统中。
自行安装
Zookeeper使用 Zookeeper集群模式安装本例搭建的是伪集群模式，即一台机器上启动三个zookeeper实例组成集群，真正的集群模式无非就是实例IP地址不同，搭建方法没有区别
重命名 zoo_sample.cfg文件
cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo-1.cfg
修改配置文件zoo-1.cfg，原配置文件里有的，修改成下面的值，没有的则加上
vim conf/zoo-1.cfg
dataDir=/tmp/zookeeper-1 clientPort=2181 server.1=127.0.0.1:2888:3888 server.2=127.0.0.1:2889:3889 server.3=127.0.0.1:2890:3890
配置说明
tickTime：这个时间是作为 Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。
initLimit：这个配置项是用来配置 Zookeeper 接受客户端（这里所说的客户端不是用户连接 Zookeeper 服务器的客户端，而是 Zookeeper 服务器集群中连接到 Leader 的 Follower 服务器）初始化连接时最长能忍受多少个心跳时间间隔数。当已经超过 10个心跳的时间（也就是 tickTime）长度后 Zookeeper 服务器还没有收到客户端的返回信息，那么表明这个客户端连接失败。总的时间长度就是 102000=20 秒
syncLimit：这个配置项标识 Leader 与 Follower 之间发送消息，请求和应答时间长度，最长不能超过多少个 tickTime 的时间长度，总的时间长度就是 52000=10秒
dataDir：顾名思义就是 Zookeeper 保存数据的目录，默认情况下，Zookeeper 将写数据的日志文件也保存在这个目录里。
clientPort：这个端口就是客户端连接 Zookeeper 服务器的端口，Zookeeper 会监听这个端口，接受客户端的访问请求。
server.A=B：C：D：其中 A 是一个数字，表示这个是第几号服务器；B 是这个服务器的 ip 地址；C 表示的是这个服务器与集群中的 Leader 服务器交换信息的端口；D 表示的是万一集群中的 Leader 服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的 Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。如果是伪集群的配置方式，由于 B 都是一样，所以不同的 Zookeeper 实例通信端口号不能一样，所以要给它们分配不同的端口号。
再从zoo-1.cfg复制两个配置文件zoo-2.cfg和zoo-3.cfg，只需修改dataDir和clientPort不同即可
# cp conf/zoo-1.cfg conf/zoo-2.cfg # cp conf/zoo-1.cfg conf/zoo-3.cfg # vim conf/zoo-2.cfg dataDir=/tmp/zookeeper-2 clientPort=2182 # vim conf/zoo-2.cfg dataDir=/tmp/zookeeper-3 clientPort=2183
标识Server ID
创建三个文件夹/tmp/zookeeper-1，/tmp/zookeeper-2，/tmp/zookeeper-2，在每个目录中创建文件myid 文件，写入当前实例的server id，即1.2.3
# cd /tmp/zookeeper-1 # vim myid 1 # cd /tmp/zookeeper-2 # vim myid 2 # cd /tmp/zookeeper-3 # vim myid 3
启动三个zookeeper实例
# bin/zkServer.sh start conf/zoo-1.cfg # bin/zkServer.sh start conf/zoo-2.cfg # bin/zkServer.sh start conf/zoo-3.cfg
检测集群状态，也可以直接用命令“zkCli.sh -server IP:PORT”连接zookeeper服务端检测
相关 CAP 理论：CAP 理论指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点：
一致性： 在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性，等同于所有节点访问同一份最新的数据副本。在一致性的需求下，当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系统的数据仍然处于一致的状态。
可用性： 每次请求都能获取到正确的响应，但是不保证获取的数据为最新数据。
分区容错性： 分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障。
一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。
在这三个基本需求中，最多只能同时满足其中的两项，P 是必须的，因此只能在 CP 和 AP 中选择，zookeeper 保证的是 CP，对比 spring cloud 系统中的注册中心 eruka 实现的是 AP。
base 理论:base 是 Basically Available(基本可用)、Soft-state(软状态) 和 Eventually Consistent(最终一致性) 三个短语的缩写。
基本可用： 在分布式系统出现故障，允许损失部分可用性（服务降级、页面降级）。
软状态： 允许分布式系统出现中间状态。而且中间状态不影响系统的可用性。这里的中间状态是指不同的 data replication（数据备份节点）之间的数据更新可以出现延时的最终一致性。
最终一致性： data replications 经过一段时间达到一致性。
