Zookeeper是一个分布式的协调服务。本质是提供了一个相似与linux的树形文件系统，客户端可增加子节点，对其赋值，监听节点变动。通过这些操作可实现不同的性能，包含服务发现，选主节点，分布式锁，命名服务等。

Zookeeper次要负责存储和治理大家都关怀的数据，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper就会告诉那些注册在Zookeeper上的服务。简略来讲就是zookeeper=文件系统+告诉机制。

在分布式环境下，为了保障在同一时刻只能有一个客户端对指定的数据进行拜访，须要应用分布式锁技术。分布式锁实现次要以Zookeeper、Redis、MySQL这三种。

ZooKeeper中数据平时都在内存中通过一个叫ZkDataBase的类来治理保护的，同时ZooKeeper提供了Snapshot（快照）的形式能够将ZkDataBase长久化到磁盘，避免数据失落。

就分布式 CAP 定理而言，Zookeeper 做 CP，Eureka 做 AP，但其实是 AP 场景更适宜服务注册核心的高可用，可用性要比一致性更重要。

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从Paxos到Zookeeper 分布式一致性原理与实际下载地址： [链接]扫码上面二维码关注公众号回复100015 获取分享码本书目录构造如下:一、概念· 二、一致性协调· 2.1 2PC (Two-Phase Commit)· 前提· 根本算法· 算法示意· 毛病· 2.2 3PC (Three-Phase Commit)· 根本算法· 1.CanCommit阶段· 2.PreCommit阶段· 3.DoCommit阶段· …

zookeeper的Java客户端次要有zkclient和Curator，此篇文章介绍Curator，就冲他官网的简介，zookeeper书的作者Patrick Hunt给了这么高的评估：Guava is to Java what Curator is to Zookeeper。

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在生产环境中，不论什么单体利用都不能保障始终可用，比方服务宕机，云厂商呈现的bug或者物理机器遇到的天下大乱这些，尽管概率小，然而也不能完全避免。为了实现高可用，就须要集群，同一利用多地部署，就算其中一个挂了，其余的也能持续提供服务。