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zookeeper集群工作原理Zookeeper集群工作原理Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，它提供了一个高可用的、有序的、一致性的数据管理和协调服务。
在分布式系统中，Zookeeper集群起到了关键的作用，负责管理和维护分布式系统中的各种数据和状态。
一、Zookeeper集群的基本概念1. 服务器角色：Zookeeper集群中的每个节点都可以担任Leader 或Follower的角色。
Leader负责处理客户端请求和写操作，Follower则负责处理读操作和同步数据。
2. 数据模型：Zookeeper将数据存储在树形结构的命名空间中，类似于文件系统的目录结构，每个节点都有一个路径和一个关联的数据。
3. 会话：客户端与Zookeeper集群之间的连接被称为会话，会话可以保持一段时间，并且可以处理客户端请求。
二、Zookeeper集群的工作原理1. Leader选举：在Zookeeper集群中，只有一个节点可以担任Leader角色，其余节点为Follower。
当集群启动或Leader节点宕机时，会发起一次Leader选举。
选举过程通过ZAB协议（Zookeeper Atomic Broadcast）进行，节点首先互相通信，然后通过投票的方式选择出新的Leader节点。
2. 数据一致性：Zookeeper通过使用ZAB协议来实现数据的一致性。
当客户端向Leader节点发送写请求时，Leader节点将该请求转发给所有的Follower节点，一旦大多数Follower节点都返回成功响应，Leader节点就会将数据变更应用到自身的数据副本中，并通知Follower节点更新数据。
这样就保证了数据的一致性。
3. 数据同步：Zookeeper集群中的Follower节点会定期从Leader 节点同步数据，以保持数据的一致性。
Follower节点会向Leader 节点发送请求，获取最新的数据更新，然后更新到自身的数据副本中。
zookeeper基本操作命令ZooKeeper是一个分布式的开源协调服务，用于管理大规模分布式系统的配置信息、命名服务、分布式锁等。
作为一个基础设施工具，ZooKeeper提供了一组简单易用的命令来进行基本操作。
本文将介绍一些常用的ZooKeeper基本操作命令。
1. 创建节点（create）在ZooKeeper中，节点是组织和存储数据的基本单元。
使用create命令可以在指定的路径下创建节点，并设置节点的值和特性。
命令格式：```create path data [acl]```其中，path表示节点的路径，data表示节点的值，acl表示节点的访问控制列表（可选）。
2. 获取节点数据（get）使用get命令可以获取指定节点的数据。
命令格式：```get path```其中，path表示节点的路径。
3. 设置节点数据（set）使用set命令可以设置指定节点的数据。
命令格式：```set path data [version]```其中，path表示节点的路径，data表示节点的新值，version表示节点的版本号（可选）。
4. 列出子节点（ls）使用ls命令可以列出指定节点的所有子节点。
命令格式：```ls path```其中，path表示节点的路径。
5. 删除节点（delete）使用delete命令可以删除指定节点及其所有子节点。
命令格式：```delete path [version]```其中，path表示节点的路径，version表示节点的版本号（可选）。
6. 监听节点变化（getWatches）使用getWatches命令可以查看当前会话中设置的所有节点监听。
命令格式：```getWatches```7. 添加节点监听（watches）使用watches命令可以在指定节点上添加监听。
命令格式：```watches path```其中，path表示节点的路径。
8. 检查节点是否存在（exists）使用exists命令可以检查指定节点是否存在。
Hadoop 生态系统介绍Hadoop生态系统是一个开源的大数据处理平台，它由Apache基金会支持和维护，可以在大规模的数据集上实现分布式存储和处理。
Hadoop生态系统是由多个组件和工具构成的，包括Hadoop 核心，Hive、HBase、Pig、Spark等。
接下来，我们将对每个组件及其作用进行介绍。
一、Hadoop核心Hadoop核心是整个Hadoop生态系统的核心组件，它主要由两部分组成，一个是Hadoop分布式文件系统（HDFS），另一个是MapReduce编程模型。
HDFS是一个高可扩展性的分布式文件系统，可以将海量数据存储在数千台计算机上，实现数据的分散储存和高效访问。
MapReduce编程模型是基于Hadoop的针对大数据处理的一种模型，它能够对海量数据进行分布式处理，使大规模数据分析变得容易和快速。
二、HiveHive是一个开源的数据仓库系统，它使用Hadoop作为其计算和存储平台，提供了类似于SQL的查询语法，可以通过HiveQL 来查询和分析大规模的结构化数据。
Hive支持多种数据源，如文本、序列化文件等，同时也可以将结果导出到HDFS或本地文件系统。
三、HBaseHBase是一个开源的基于Hadoop的列式分布式数据库系统，它可以处理海量的非结构化数据，同时也具有高可用性和高性能的特性。
HBase的特点是可以支持快速的数据存储和检索，同时也支持分布式计算模型，提供了易于使用的API。
四、PigPig是一个基于Hadoop的大数据分析平台，提供了一种简单易用的数据分析语言（Pig Latin语言），通过Pig可以进行数据的清洗、管理和处理。
Pig将数据处理分为两个阶段：第一阶段使用Pig Latin语言将数据转换成中间数据，第二阶段使用集合行处理中间数据。
五、SparkSpark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以处理大规模的数据，支持SQL查询、流式数据处理、机器学习等多种数据处理方式。
clickhouse 与zookeeper 原理ClickHouse 和ZooKeeper 都是在分布式系统中发挥重要作用的工具，但它们的原理和功能有所不同。
ClickHouse:1. ClickHouse是一个用于大规模数据分析和处理的列式分布式数据库管理系统（DBMS）。
2. 它专注于高性能的数据查询和分析，特别适用于OLAP（（联机分析处理）工作负载。
3. ClickHouse使用列存储引擎，这使得它在处理大规模数据时非常高效，因为它只加载和查询需要的列，而不是整行数据。
4. ClickHouse采用分布式架构，数据可以分布在多个节点上，支持数据分片和副本，以确保高可用性和容错性。
5. ClickHouse的数据复制和同步是基于自身的复制机制，而不是依赖于ZooKeeper。
6. ClickHouse通过分布式查询优化、数据压缩和并行处理来提高查询性能。
ZooKeeper:1. ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，主要用于协调分布式系统中的各个组件，例如分布式锁、配置管理、命名服务等。
2. ZooKeeper使用高可用性的分布式集群来存储和维护分布式系统的元数据和状态信息。
3. 它提供了一种分布式一致性模型，允许多个客户端同时连接并协同工作。
4. ZooKeeper通过维护具有层次结构的ZNode（（类似于文件系统路径）来管理数据。
5. ZooKeeper的客户端可以监听ZNode的变化，以便在配置更改或状态发生变化时通知相关组件。
6. ZooKeeper还用于选举主节点（（leader）等任务，确保分布式系统的可用性。
在分布式系统中，ClickHouse和ZooKeeper通常可以结合使用。
ClickHouse可以使用ZooKeeper来协调和管理集群中的节点，确保配置信息的同步和节点的可用性。
这两个工具在大规模分布式数据处理和分析中发挥着不可或缺的作用，但它们的功能和原理是不同的，每个都有其特定的应用场景。
zookeeper用法ZooKeeper是一个开源的分布式应用程序的协调服务，它是一个树形目录服务，提供的功能包括配置管理、分布式锁、集群管理。
以下是ZooKeeper的使用方法：1. 启动ZooKeeper服务：可以通过执行命令sh bin/zkServer.sh start/status/stop/restart来启动、停止、查看ZooKeeper服务状态或重启ZooKeeper服务。
2. 客户端登陆：可以通过执行命令sh bin/zkCli.sh（远程登陆zkCli.sh -server IP:2181）来登录ZooKeeper客户端。
3. 命令行操作：在ZooKeeper客户端中，可以执行以下命令进行操作：* 显示根目录下、文件：ls / 使用ls命令来查看当前ZooKeeper中所包含的内容。
* 显示根目录下、文件：ls2 / 查看当前节点数据并能看到更新次数等数据。
* 创建文件，并设置初始内容：create /zk "test" 创建一个新的znode节点“ zk ”以及与它关联的字符串。
* 获取文件内容：get /zk 确认znode是否包含我们所创建的字符串。
* 修改文件内容：set /zk "zkbak" 对zk所关联的字符串进行设置。
* 删除文件：delete /zk 将刚才创建的文件删除。
4. 使用ZooKeeper的Java API：可以在Java程序中使用ZooKeeper API进行连接、操作和监控ZooKeeper服务器。
以下是使用ZooKeeper API的示例代码：```javaimport org.apache.zookeeper.*;public class ZKExample {public static void main(String[] args) throws Exception {// 创建ZooKeeper连接ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 5000, new Watcher() {@Overridepublic void process(WatchedEvent event) { System.out.println("Receive watched event:" + event);}});// 获取根目录下的所有节点List<String> nodes = zk.getChildren("/", false);System.out.println("Nodes under /: " +nodes);// 获取节点数据Stat stat = zk.exists("/test", false);if (stat != null) {System.out.println("Node /test exists, data: " + new String(zk.getData("/test", false, stat), "UTF-8"));} else {System.out.println("Node /test does not exist");}// 删除节点zk.delete("/test", stat.getVersion());// 关闭ZooKeeper连接zk.close();}}```以上示例代码演示了如何连接ZooKeeper服务器，获取根目录下的所有节点和节点数据，以及删除节点和关闭连接。
zk应用场景
Zookeeper（zk）是一个高性能的分布式协调服务，它可以用于各种分布式场景，包括但不限于以下几个方面：
1. 协调分布式应用：在分布式系统中，各个节点之间需要协调工作，Zookeeper 提供了一套原子操作，来实现分布式应用的协调和同步。
2. 统一配置管理：分布式系统中，各个节点的配置信息需要保持一致。
Zookeeper 提供了注册中心功能，可以统一管理配置信息，降低维护成本和出错概率。
3. 分布式锁：在多线程、多进程甚至多机器环境下，锁的管理非常困难。
Zookeeper 提供了分布式锁的实现，可以保证分布式环境下的数据安全性和可靠性。
4. 集群监控：Zookeeper本身就是一个分布式集群，因此它可以用来监控其它集群的状态，并根据其变化做出相应的处理。
5. 分布式队列：在分布式系统中，消息队列的使用非常广泛。
Zookeeper可以用来实现分布式队列，支持生产者、消费者模型，保证消息的可靠性和顺序性。
总之，Zookeeper可以应用于任何需要协调分布式系统的场景，是构建分布式系统的不可或缺的基础组件之一。
zookeeper工作原理Zookeeper是一个开放源代码的分布式协调服务框架，主要用于解决分布式系统中的一致性问题。
它为分布式应用程序提供了高性能、可靠的分布式协调服务，使得开发者可以更加简单地构建和管理分布式系统。
Zookeeper的工作原理可以分为以下几个方面：1. 集群模式：Zookeeper采用集群模式工作，由多个节点组成一个Zookeeper集群。
其中，有一个leader节点负责协调其他节点的工作，其他节点则作为follower节点进行服务。
当leader节点出现故障时，Zookeeper会在多个follower节点中选举出一个新的leader节点，以保证系统的可用性。
2. 数据模型：Zookeeper将所有数据组织成一个层次化的命名空间，类似于文件系统的结构。
每个节点被称为znode，可以存储一些元数据信息，如数据值、ACL（访问控制列表）等。
Zookeeper提供了一套API用于操作这些znode，包括创建、删除、更新等。
3. Watch机制：Zookeeper中的每个znode都可以注册一个watcher，用于监听znode的变化。
当znode发生变化时，Zookeeper会通知对该znode注册了watcher的客户端。
这种watch机制可以让客户端实时感知到系统状态的变化，从而做出相应的处理。
4. 事务日志和快照：Zookeeper通过将所有的修改操作写入事务日志来保证数据的一致性。
事务日志中的每一条记录都有一个唯一的事务ID，通过该ID可以进行序列化和恢复操作。
为了提高读取性能，Zookeeper还会周期性地创建快照，将内存中的数据保存到磁盘上。
当系统异常停止时，可以通过读取最新的快照和事务日志来快速恢复系统状态。
5. 选举算法：Zookeeper使用了一种基于投票的选举算法来选举leader节点。
选举过程主要分为两个阶段：首先，每个节点发起一个投票请求，并将自己的标识和最大事务ID发送给其他节点；然后，每个节点根据收到的投票请求进行投票，并将选票发送给其他节点。
zookper的工作原理Zookeeper是一个分布式协调服务，用于在分布式系统中管理和协调大规模的集群。
它的工作原理包括以下几个方面：1. 数据模型：Zookeeper以类似文件系统的层次化命名空间结构（称为znode）来存储和管理数据。
每个znode都可以包含数据以及与其他znode的关联关系。
2. 一致性协议：Zookeeper使用ZAB（Zookeeper Atomic Broadcast）协议，该协议确保了在整个集群中的数据一致性。
ZAB协议通过一个主节点（leader）和多个从节点（follower）来实现。
3. 数据访问与监听：Zookeeper提供了一套API，允许客户端对znode进行读写操作，并且可以监听znode的变化。
客户端可以通过创建临时节点和顺序节点来实现分布式锁、选举等功能。
4. 事件通知机制：一旦znode发生变化，Zookeeper会向监听该znode的客户端发送通知。
客户端可以根据这些通知做相应的处理，实现实时的数据同步和事件驱动。
5. 高可用性和容错性：Zookeeper通过在集群中多个机器上复制数据来提供高可用性和容错性。
如果主节点宕机，从节点会发起选举过程，选择一个新的主节点来继续处理客户端请求。
6. 事务日志和快照：Zookeeper将所有的写操作以及相关的元数据记录在事务日志中，以便在节点重启时进行恢复。
同时，它还会定期生成数据快照，以提高系统的恢复性能。
总的来说，Zookeeper通过一致性协议、数据模型、事件通知机制和高可用性策略等多种机制，确保了分布式系统中的数据一致性、节点的高可用性和容错性，为分布式应用提供了可靠的协调服务。
分布式数据库与数据治理分布式数据库是一种数据库系统，它的数据被分布在多个地点，这些地点可以在同一个建筑内，也可以分布在世界各地。
分布式数据库的主要目的是提高数据的可靠性和可用性，同时降低数据的存储成本。
在分布式数据库中，数据被分成多个部分，每个部分存储在不同的服务器上。
这些服务器可以通过网络进行通信，协同工作，对外提供一致的数据访问接口。
数据治理是一种管理数据的方法，它的目的是确保数据的质量、安全性和合规性。
数据治理包括数据的规划、管理、监督和控制，涉及到数据的整个生命周期。
在分布式数据库中，数据治理显得尤为重要，因为数据分布在多个地点，管理起来更加复杂。
分布式数据库与数据治理的关系如下：1.分布式数据库为数据治理提供了基础设施。
数据治理需要管理大量的数据，分布式数据库可以提供足够的存储空间和计算资源，满足数据治理的需求。
2.数据治理是分布式数据库正常运行的保障。
分布式数据库中的数据分布在多个地点，数据的安全性、可靠性和一致性需要通过数据治理来确保。
3.分布式数据库和数据治理共同支持业务的发展。
随着业务的发展，数据量不断增加，分布式数据库和数据治理可以帮助企业更好地利用数据，提高业务效率和竞争力。
在分布式数据库与数据治理方面，需要关注以下几个知识点：1.分布式数据库的架构和设计：了解分布式数据库的系统架构，包括数据节点、数据副本、数据分区等，以及如何设计和实现一个分布式数据库。
2.分布式数据库的数据一致性和同步：掌握分布式数据库中数据一致性的实现方法，如复制、校验和版本控制等，以及如何实现数据同步。
3.分布式数据库的数据安全：了解分布式数据库的安全风险，如数据泄露、数据篡改等，以及如何通过加密、访问控制和安全审计等措施来保护数据的安全。
4.数据治理的策略和方法：学习数据治理的策略和方法，如数据质量控制、数据标准化、数据隐私保护等，以及如何制定和实施数据治理计划。
5.分布式数据库与数据治理的工具和技术：了解分布式数据库和数据治理领域常用的工具和技术，如数据库管理系统、数据质量管理工具、数据治理平台等。
分布式数据库管理随着信息技术的快速发展和数据量的不断增加，传统的数据库管理方式已经无法满足大规模数据处理和存储的需求。
分布式数据库管理系统（Distributed Database Management System，简称DDBMS）由此应运而生，成为了当前数据管理领域的一项重要技术。
本文将从什么是分布式数据库管理系统、其原理与特点、应用场景以及发展趋势等方面进行探讨。
一、什么是分布式数据库管理系统分布式数据库管理系统是由多个独立的、部分自治的数据库组成的集合，这些数据库分布在不同的地点，通过网络相互连接，共同提供数据管理服务。
相比于传统的集中式数据库管理系统，分布式数据库具有数据分布、透明性和高可用性等特点。
分布式数据库管理系统的架构通常由以下几个组件构成：数据服务器、查询优化器、事务管理器、并行处理器以及分布式锁管理器。
数据服务器用于存储和管理数据，查询优化器负责优化查询操作的执行计划，事务管理器用于处理事务的并发控制和恢复机制，并行处理器用于并行处理查询请求，分布式锁管理器则负责管理分布式环境中的锁。
二、分布式数据库管理系统的原理与特点1. 数据分布与复制分布式数据库将数据分布在多个服务器节点上，通过数据分片或数据复制的方式实现数据的分布与复制。
数据分布可以提高系统的扩展性和并发性能，数据复制则提供数据的冗余备份和高可用性。
2. 一致性与协调分布式数据库需要保证数据的一致性，确保数据在不同节点上的副本之间保持一致。
为了保证一致性，需要使用分布式事务管理机制来实现数据的协调。
3. 透明性与可扩展性分布式数据库管理系统提供了透明性，使得用户能够像使用集中式数据库一样操作分布式数据库，对用户来说无需关心数据的具体存放位置。
另外，分布式数据库管理系统具有良好的可扩展性，可以根据需要增加或减少节点来扩展系统的容量和性能。
4. 高可用性与容错性分布式数据库管理系统通过数据的复制和冗余备份提供了高可用性和容错性，即使某个节点发生故障，系统仍然可以提供服务，并且不会导致数据的丢失或不可用。
安装和配置详解本文介绍的Zookeeper 是以3.2.2 这个稳定版本为基础，最新的版本可以通过官网/zookeeper/来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两个方面介绍Zookeeper 的安装和配置。
单机模式单机安装非常简单，只要获取到Zookeeper 的压缩包并解压到某个目录如：/home/zookeeper-3.2.2 下，Zookeeper 的启动脚本在bin 目录下，Linux 下的启动脚本是zkServer.sh，在3.2.2 这个版本Zookeeper 没有提供windows 下的启动脚本，所以要想在windows 下启动Zookeeper 要自己手工写一个，如清单1 所示：清单1. Windows 下Zookeeper 启动脚本在你执行启动脚本之前，还有几个基本的配置项需要配置一下，Zookeeper 的配置文件在conf 目录下，这个目录下有zoo_sample.cfg 和log4j.properties，你需要做的就是将zoo_sample.cfg 改名为zoo.cfg，因为Zookeeper 在启动时会找这个文件作为默认配置文件。
下面详细介绍一下，这个配置文件中各个配置项的意义。
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。
∙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。
当这些配置项配置好后，你现在就可以启动Zookeeper 了，启动后要检查Zookeeper 是否已经在服务，可以通过netstat – ano 命令查看是否有你配置的clientPort 端口号在监听服务。
集群模式Zookeeper 不仅可以单机提供服务，同时也支持多机组成集群来提供服务。
实际上Zookeeper 还支持另外一种伪集群的方式，也就是可以在一台物理机上运行多个Zookeeper 实例，下面将介绍集群模式的安装和配置。
Zookeeper 的集群模式的安装和配置也不是很复杂，所要做的就是增加几个配置项。
集群模式除了上面的三个配置项还要增加下面几个配置项：∙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5*2000=10 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2*2000=4 秒∙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。
除了修改zoo.cfg 配置文件，集群模式下还要配置一个文件myid，这个文件在dataDir 目录下，这个文件里面就有一个数据就是A 的值，Zookeeper 启动时会读取这个文件，拿到里面的数据与zoo.cfg 里面的配置信息比较从而判断到底是那个server。
数据模型Zookeeper 会维护一个具有层次关系的数据结构，它非常类似于一个标准的文件系统，如图1 所示：图1 Zookeeper 数据结构Zookeeper 这种数据结构有如下这些特点：1. 每个子目录项如NameService 都被称作为znode，这个znode 是被它所在的路径唯一标识，如Server1 这个znode 的标识为/NameService/Server12. znode 可以有子节点目录，并且每个znode 可以存储数据，注意EPHEMERAL 类型的目录节点不能有子节点目录3. znode 是有版本的，每个znode 中存储的数据可以有多个版本，也就是一个访问路径中可以存储多份数据4. znode 可以是临时节点，一旦创建这个znode 的客户端与服务器失去联系，这个znode 也将自动删除，Zookeeper 的客户端和服务器通信采用长连接方式，每个客户端和服务器通过心跳来保持连接，这个连接状态称为session，如果znode 是临时节点，这个session 失效，znode 也就删除了5. znode 的目录名可以自动编号，如App1 已经存在，再创建的话，将会自动命名为App26. znode 可以被监控，包括这个目录节点中存储的数据的修改，子节点目录的变化等，一旦变化可以通知设置监控的客户端，这个是Zookeeper 的核心特性，Zookeeper 的很多功能都是基于这个特性实现的，后面在典型的应用场景中会有实例介绍如何使用Zookeeper 作为一个分布式的服务框架，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题，它能提供基于类似于文件系统的目录节点树方式的数据存储，但是Zookeeper 并不是用来专门存储数据的，它的作用主要是用来维护和监控你存储的数据的状态变化。
通过监控这些数据状态的变化，从而可以达到基于数据的集群管理，后面将会详细介绍Zookeeper 能够解决的一些典型问题，这里先介绍一下，Zookeeper 的操作接口和简单使用示例。
常用接口列表客户端要连接Zookeeper 服务器可以通过创建org.apache.zookeeper. ZooKeeper 的一个实例对象，然后调用这个类提供的接口来和服务器交互。
前面说了ZooKeeper 主要是用来维护和监控一个目录节点树中存储的数据的状态，所有我们能够操作ZooKeeper 的也和操作目录节点树大体一样，如创建一个目录节点，给某个目录节点设置数据，获取某个目录节点的所有子目录节点，给某个目录节点设置权限和监控这个目录节点的状态变化。
这些接口如下表所示：表1 org.apache.zookeeper. ZooKeeper 方法列表除了以上这些上表中列出的方法之外还有一些重载方法，如都提供了一个回调类的重载方法以及可以设置特定Watcher 的重载方法，具体的方法可以参考org.apache.zookeeper. ZooKeeper 类的API 说明。
基本操作下面给出基本的操作ZooKeeper 的示例代码，这样你就能对ZooKeeper 有直观的认识了。
下面的清单包括了创建与ZooKeeper 服务器的连接以及最基本的数据操作：清单2. ZooKeeper 基本的操作示例输出的结果如下：当对目录节点监控状态打开时，一旦目录节点的状态发生变化，Watcher 对象的process 方法就会被调用。
ZooKeeper 典型的应用场景Zookeeper 从设计模式角度来看，是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper 就将负责通知已经在Zookeeper 上注册的那些观察者做出相应的反应，从而实现集群中类似Master/Slave 管理模式，关于Zookeeper 的详细架构等内部细节可以阅读Zookeeper 的源码下面详细介绍这些典型的应用场景，也就是Zookeeper 到底能帮我们解决那些问题？下面将给出答案。
统一命名服务（Name Service）分布式应用中，通常需要有一套完整的命名规则，既能够产生唯一的名称又便于人识别和记住，通常情况下用树形的名称结构是一个理想的选择，树形的名称结构是一个有层次的目录结构，既对人友好又不会重复。
说到这里你可能想到了JNDI，没错Zookeeper 的Name Service 与JNDI 能够完成的功能是差不多的，它们都是将有层次的目录结构关联到一定资源上，但是Zookeeper 的Name Service 更加是广泛意义上的关联，也许你并不需要将名称关联到特定资源上，你可能只需要一个不会重复名称，就像数据库中产生一个唯一的数字主键一样。
Name Service 已经是Zookeeper 内置的功能，你只要调用Zookeeper 的API 就能实现。
如调用create 接口就可以很容易创建一个目录节点。
配置管理（Configuration Management）配置的管理在分布式应用环境中很常见，例如同一个应用系统需要多台PC Server 运行，但是它们运行的应用系统的某些配置项是相同的，如果要修改这些相同的配置项，那么就必须同时修改每台运行这个应用系统的PC Server，这样非常麻烦而且容易出错。
像这样的配置信息完全可以交给Zookeeper 来管理，将配置信息保存在Zookeeper 的某个目录节点中，然后将所有需要修改的应用机器监控配置信息的状态，一旦配置信息发生变化，每台应用机器就会收到Zookeeper 的通知，然后从Zookeeper 获取新的配置信息应用到系统中。
图2. 配置管理结构图集群管理（Group Membership）Zookeeper 能够很容易的实现集群管理的功能，如有多台Server 组成一个服务集群，那么必须要一个“总管”知道当前集群中每台机器的服务状态，一旦有机器不能提供服务，集群中其它集群必须知道，从而做出调整重新分配服务策略。
同样当增加集群的服务能力时，就会增加一台或多台Server，同样也必须让“总管”知道。
Zookeeper 不仅能够帮你维护当前的集群中机器的服务状态，而且能够帮你选出一个“总管”，让这个总管来管理集群，这就是Zookeeper 的另一个功能Leader Election。
它们的实现方式都是在Zookeeper 上创建一个EPHEMERAL 类型的目录节点，然后每个Server 在它们创建目录节点的父目录节点上调用getChildren(String path, boolean watch) 方法并设置watch 为true，由于是EPHEMERAL 目录节点，当创建它的Server 死去，这个目录节点也随之被删除，所以Children 将会变化，这时getChildren上的Watch 将会被调用，所以其它Server 就知道已经有某台Server 死去了。
