命名服務(Naming Service)

命名服務也是分散式系統中比較常見的一類場景。在分散式系統中，通過使用命名服務，客戶端應用能夠根據指定名字來獲取資源或服務的地址，提供者等資訊。被命名的實體通常可以是叢集中的機器，提供的服務地址，遠端物件等等——這些我們都可以統稱他們為名字（Name）。其中較為常見的就是一些分散式服務框架中的服務地址列表。通過呼叫ZK提供的建立節點的 API，能夠很容易建立一個全域性唯一的path，這個path就可以作為一個名稱。

阿里巴巴集團開源的分散式服務框架Dubbo中使用ZooKeeper來作為其命名服務，維護全域性的服務地址列表，點選這裡檢視Dubbo

服務提供者在啟動的時候，向ZK上的指定節點/dubbo/${serviceName}/providers目錄下寫入自己的URL地址，這個操作就完成了服務的釋出。

服務消費者啟動的時候，訂閱/dubbo/${serviceName}/providers目錄下的提供者URL地址，並向/dubbo/${serviceName} /consumers目錄下寫入自己的URL地址。

注意，所有向ZK上註冊的地址都是臨時節點，這樣就能夠保證服務提供者和消費者能夠自動感應資源的變化。

另外，Dubbo還有針對服務粒度的監控，方法是訂閱/dubbo/${serviceName}目錄下所有提供者和消費者的資訊。

分散式通知/協調

ZooKeeper中特有watcher註冊與非同步通知機制，能夠很好的實現分散式環境下不同系統之間的通知與協調，實現對資料變更的實時處理。使用方法通常是不同系統都對ZK上同一個znode進行註冊，監聽znode的變化（包括znode本身內容及子節點的），其中一個系統update了znode，那麼另一個系統能夠收到通知，並作出相應處理

· 另一種心跳檢測機制：檢測系統和被檢測系統之間並不直接關聯起來，而是通過zk上某個節點關聯，大大減少系統耦合。

· 另一種系統排程模式：某系統有控制檯和推送系統兩部分組成，控制檯的職責是控制推送系統進行相應的推送工作。管理人員在控制檯作的一些操作，實際上是修改了ZK上某些節點的狀態，而ZK就把這些變化通知給他們註冊Watcher的客戶端，即推送系統，於是，作出相應的推送任務。

· 另一種工作彙報模式：一些類似於任務分發系統，子任務啟動後，到zk來註冊一個臨時節點，並且定時將自己的進度進行彙報（將進度寫回這個臨時節點），這樣任務管理者就能夠實時知道任務進度。

總之，使用zookeeper來進行分散式通知和協調能夠大大降低系統之間的耦合

叢集管理與Master選舉

· 叢集機器監控：這通常用於那種對叢集中機器狀態，機器線上率有較高要求的場景，能夠快速對叢集中機器變化作出響應。這樣的場景中，往往有一個監控系統，實時檢測叢集機器是否存活。過去的做法通常是：監控系統通過某種手段（比如ping）定時檢測每個機器，或者每個機器自己定時向監控系統彙報“我還活著”。這種做法可行，但是存在兩個比較明顯的問題：

1. 叢集中機器有變動的時候，牽連修改的東西比較多。

2. 有一定的延時。

利用ZooKeeper有兩個特性，就可以實時另一種叢集機器存活性監控系統：

1. 客戶端在節點 x 上註冊一個Watcher，那麼如果 x?的子節點變化了，會通知該客戶端。

2. 建立EPHEMERAL型別的節點，一旦客戶端和伺服器的會話結束或過期，那麼該節點就會消失。

例如，監控系統在 /clusterServers 節點上註冊一個Watcher，以後每動態加機器，那麼就往 /clusterServers 下建立一個 EPHEMERAL型別的節點：/clusterServers/{hostname}. 這樣，監控系統就能夠實時知道機器的增減情況，至於後續處理就是監控系統的業務了。

· Master選舉則是zookeeper中最為經典的應用場景了。

在分散式環境中，相同的業務應用分佈在不同的機器上，有些業務邏輯（例如一些耗時的計算，網路I/O處理），往往只需要讓整個叢集中的某一臺機器進行執行，其餘機器可以共享這個結果，這樣可以大大減少重複勞動，提高效能，於是這個master選舉便是這種場景下的碰到的主要問題。

利用ZooKeeper的強一致性，能夠保證在分散式高併發情況下節點建立的全域性唯一性，即：同時有多個客戶端請求建立 /currentMaster 節點，最終一定只有一個客戶端請求能夠建立成功。利用這個特性，就能很輕易的在分散式環境中進行叢集選取了。

另外，這種場景演化一下，就是動態Master選舉。這就要用到?EPHEMERAL_SEQUENTIAL型別節點的特性了。

上文中提到，所有客戶端建立請求，最終只有一個能夠建立成功。在這裡稍微變化下，就是允許所有請求都能夠建立成功，但是得有個建立順序，於是所有的請求最終在ZK上建立結果的一種可能情況是這樣： /currentMaster/{sessionId}-1 ,?/currentMaster/{sessionId}-2 ,?/currentMaster/{sessionId}-3 ….. 每次選取序列號最小的那個機器作為Master，如果這個機器掛了，由於他建立的節點會馬上小時，那麼之後最小的那個機器就是Master了。

· 在搜尋系統中，如果叢集中每個機器都生成一份全量索引，不僅耗時，而且不能保證彼此之間索引資料一致。因此讓叢集中的Master來進行全量索引的生成，然後同步到叢集中其它機器。另外，Master選舉的容災措施是，可以隨時進行手動指定master，就是說應用在zk在無法獲取master資訊時，可以通過比如http方式，向一個地方獲取master。

· 在Hbase中，也是使用ZooKeeper來實現動態HMaster的選舉。在Hbase實現中，會在ZK上儲存一些ROOT表的地址和 HMaster的地址，HRegionServer也會把自己以臨時節點（Ephemeral）的方式註冊到Zookeeper中，使得HMaster可以隨時感知到各個HRegionServer的存活狀態，同時，一旦HMaster出現問題，會重新選舉出一個HMaster來執行，從而避免了 HMaster的單點問題

分散式鎖

分散式鎖，這個主要得益於ZooKeeper為我們保證了資料的強一致性。鎖服務可以分為兩類，一個是保持獨佔，另一個是控制時序。

· 所謂保持獨佔，就是所有試圖來獲取這個鎖的客戶端，最終只有一個可以成功獲得這把鎖。通常的做法是把zk上的一個znode看作是一把鎖，通過 create znode的方式來實現。所有客戶端都去建立 /distribute_lock 節點，最終成功建立的那個客戶端也即擁有了這把鎖。

· 控制時序，就是所有檢視來獲取這個鎖的客戶端，最終都是會被安排執行，只是有個全域性時序了。做法和上面基本類似，只是這裡 /distribute_lock 已經預先存在，客戶端在它下面建立臨時有序節點（這個可以通過節點的屬性控制：CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL來指定）。Zk的父節點（/distribute_lock）維持一份sequence,保證子節點建立的時序性，從而也形成了每個客戶端的全域性時序。

分散式佇列

佇列方面，簡單地講有兩種，一種是常規的先進先出佇列，另一種是要等到佇列成員聚齊之後的才統一按序執行。對於第一種先進先出佇列，和分散式鎖服務中的控制時序場景基本原理一致，這裡不再贅述。

第二種佇列其實是在FIFO佇列的基礎上作了一個增強。通常可以在 /queue 這個znode下預先建立一個/queue/num 節點，並且賦值為n（或者直接給/queue賦值n），表示佇列大小，之後每次有佇列成員加入後，就判斷下是否已經到達佇列大小，決定是否可以開始執行了。這種用法的典型場景是，分散式環境中，一個大任務Task A，需要在很多子任務完成（或條件就緒）情況下才能進行。這個時候，凡是其中一個子任務完成（就緒），那麼就去 /taskList 下建立自己的臨時時序節點（CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL），當 /taskList 發現自己下面的子節點滿足指定個數，就可以進行下一步按序進行處理了。