浅谈我们为什么需要zookeeper？

大家都知道zookeeper是作为一个分布式协调工具，在很多大数据组件中都有出现
那么zookeeper是如何成为协调工具呢？

首先Zookeeper有自己的文件系统 ，而这个文件系统可以监控目录的变化，这也就是协调工具的核心！

例如hadoop 2.0版本新增的HA功能，实现了namenode的主备切换就是由zookeeper搞定的，如下图:

ZKFC服务中有一个zkClient客户端向zk集群注册了一个目录，这个目录是短暂性目录，只要此zkClient关闭，此目录消失

而备份节点的ZKFC 服务中也有一个zkClient客户端在实时的监控这个目录的变化！一旦此目录消失，则调用回调函数：启动备份节点为主节点

这是zookeeper为hadoop提供的协调服务

那么接下来换一个场景，比如kafka中 zookeeper如何提供协调服务呢

Kafka也依赖zk集群，在kafka0.8版本以前zk用来存储offset及borker节点的注册信息，kafka0.10版本后zk不再存储offset，只存储borker节点信息

那么这里zk的作用是什么呢，看下图：

那么一旦某个borker宕机，其他两个borker就能监控到变化(观察者模式)，从而调用自身的回调函数进行相应的处理逻辑！ 例如重新分布数据等等

那么zookeeper自身也有主从结构：

那么zookeeper如何知晓leader宕机呢？

其实zookeeper自身的各个server也有对应的zkClient，并且实时监控zookeeper目录：

假设Leader宕机，那么此时文件系统中目录会发生变化，因为zookeeper提供了一种暂时目录，创建暂时目录语句为：create -e
当连接的zkClient断开连接，那么在zookeeper中创建的短暂目录就会消失掉

那么此时其他四个server就可以监控到Leader宕机，从而调用自身的回调函数，进行再次选举leader的结构！

我们来看一下zookeeper文件目录：

这个zookeeper目录就是zk集群自身监控的目录

至此我们明白了zookeeper的作用
在分布式场景中，zookeeper是非常常见的组件，灵活掌握，可以帮助我们理解其他组件

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