ZooKeeper最详细的介绍
一、分布式概述
早期我们使用单体架构，即所有服务部署在一台服务器的一个进程中，随着互联网的发展，逐步演进为分布式架构，多个服务分别部署在不同机器的不同进程中。
二、zookeeper概述
zookeeper是一个开源的分布式协调服务，提供分布式数据一致性解决方案，分布式应用程序可以实现数据发布订阅、负载均衡、命名服务、集群管理分布式锁、分布式队列等功能。
zookeeper是一个开源的分布式协调服务，提供分布式数据一致性解决方案，分布式应用程序可以实现数据发布订阅、负载均衡、命名服务、集群管理分布式锁、分布式队列等功能。
zookeeper提供了分布式数据一致性解决方案，那什么是分布式数据一致性？首先我们谈谈什么叫一致性？
如图在上图中有用户user在DB1中修改balance=900,如果user下一次read请求到DB2数据，此时DB1的数据还没及时更新到DB2中，就会造成整个数据库集群数据不一致。
数据一致性分为强一致性和最终一致性，强一致性指的如果数据不一致，就不对外提供数据服务，保证用户读取的数据始终是一致的。数据强一致性只需要通过锁机制即可解决，在案例中通过在DB2没有从DB1同步数据之前上锁，不对外提供读操作。只有当同步完成以后才对外提供服务。而最终一致性要求数据最终同步即可，没有实时性要求。
三、zookeeper的应用场景
3.1配置中心
在平常的业务开发过程中，我们通常需要将系统的一些通用的全局配置，例如机器列表配置，运行时开关配置，数据库配置信息等统一集中存储，让集群所有机器共享配置信息，系统在启动会首先从配置中心读取配置信息，进行初始化。传统的实现方式将配置存储在本地文件和内存中，一旦机器规模更大，配置变更频繁情况下，本地文件和内存方式的配置维护成本较高，使用zookeeper作为分布式的配置中心就可以解决这个问题。
我们将配置信息存在zookeeper中的一个节点中，同时给该节点注册一个数据节点变更的watcher监听，一旦节点数据发生变更，所有的订阅该节点的客户端都可以获取数据变更通知，达到动态获取数据的目的。
ZooKeeper 采用的是推拉结合的方式。
1、推: 服务端会推给注册了监控节点的客户端 Wathcer 事件通知
2、拉: 客户端获得通知后，然后主动到服务端拉取最新的数据
3.2负载均衡
回顾Nginx的负载均衡：
建立server节点，并建立监听器监视servers子节点的状态（用于在服务器增添时及时同步当前集群中服务器列表）。在每个服务器启动时，在servers节点下建立具体服务器地址的子节点，并在对应的字节点下存入服务器的相关信息。这样，我们在zookeeper服务器上可以获取当前集群中的服务器列表及相关信息，可以自定义一个负载均衡算法，在每个请求过来时从zookeeper服务器中获取当前集群服务器列表，根据算法选出其中一个服务器来处理请求，从而减轻单点的压力。
- 随机
- 轮循
- 最小活跃数
- 一致性哈希
3.3命名服务
命名服务是分布式系统中的基本功能之一。被命名的实体通常可以是集群中的机器、提供的服务地址或者远程对象，这些都可以称作为名字。常见的就是一些分布式服务框架（RPC、RMI）中的服务地址列表，通过使用名称服务客户端可以获取资源的实体、服务地址和提供者信息。命名服务就是通过一个资源引用的方式来实现对资源的定位和使用。在分布式环境中，上层应用仅仅需要一个全局唯一名称，就像数据库中的主键。
在单库单表系统中可以通过自增ID来标识每一条记录，但是随着规模变大分库分表很常见，那么自增ID有仅能针对单一表生成ID，所以在这种情况下无法依靠这个来标识唯一ID。UUID就是一种全局唯一标识符。但是长度过长不易识别。
-
在Zookeeper中通过创建顺序节点就可以实现，所有客户端都会根据自己的任务类型来创建一个顺序节点，例如 job-00000001
-
节点创建完毕后，create()接口会返回一个完整的节点名，例如：job-00000002
- 拼接type类型和完整节点名作为全局唯一的ID
3.4DNS服务
- 域名配置
在分布式系统应用中，每一个应用都需要分配一个域名，日常开发中，往往使用本地HOST绑定域名解析，开发阶段可以随时修改域名和IP的映射，大大提高开发的调试效率。如果应用的机器规模达到一定程度后，需要频繁更新域名时，需要在规模的集群中变更，无法保证实时性。所有我们在zookeeper上创建一个节点来进行域名配置
- 域名解析
应用解析时，首先从zk域名节点中获取域名映射的IP和端口。
- 域名变更
每个应用都会在在对应的域名节点注册一个数据变更的watcher监听，一旦监听的域名节点数据变更，zookeeper会向所有订阅的客户端发送域名变更通知。
3.5集群管理
集群管理：
集群控制：对集群中节点进行操作与控制
集群监控：对集群节点运行状态的收集
在日常开发和运维过程中，我们经常会有类似于如下的需求：
希望知道当前集群中究竟有多少机器在工作。
对集群中每台机器的运行时状态进行数据收集。
对集群中机器进行上下线操作。
传统分布式集群管理体系：
随着分布式系统规模日益扩大，集群中机器的数量越来越多。有效的集群管理越来越重要了，zookeeper集群管理主要利用了watcher机制和创建临时节点来实现。以机器上下线和机器监控为例：
- 机器上下线
新增机器的时候，将Agent部署到新增的机器上，当Agent部署启动时，会向zookeeper指定的节点下创建一个临时子节点，当Agent在zookeeper上创建完这个临时节点后，当关注的节点zookeeper/machines下的子节点新加入新的节点时或删除都会发送通知，这样就对机器的上下线进行监控。
- 机器监控
在机器运行过程中，Agent会定时将主机的的运行状态信息写入到/machines/hostn主机节点，监控中心通过订阅这些节点的数据变化来获取主机的运行信息。
四、CAP原则
CAP在分布式系统中主要指的是一致性（(Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）
- 一致性
一致性指的是强一致性
- 可用性
系统提供的服务一直处于可用状态，用户的操作请求在指定的响应时间内响应请求，超出时间范围，认为系统不可用
- 分区容错性
分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍需要能够保证对外提供一致性和可用性服务，除非是整个网络都发生故障。
在一个分布式系统中不可能同时满足一致性、可用性、分区容错性，最多满足两个，对于分布式互联网应用而言，必须保证P，所以要么满足AP模型、要么满足CP模型
五、 一致性协议
事务需要跨多个分布式节点时，为了保证事务的ACID特性，需要选举出一个协调者来协调分布式各个节点的调度，基于这个思想衍生了多种一致性协议:
1）2PC 二阶段提交
顾名思义，二阶段提交叫事务的提交过程分为两个阶段：
-
阶段一 提交事务请求
1、协调者向所有的参与者节点发送事务内容，询问是否可以执行事务操作，并等待其他参与者节点的反馈
2、各参与者节点执行事务操作
3、各参与者节点反馈给协调者，事务是否可以执行
-
阶段二 事务提交
根据一阶段各个参与者节点反馈的ack，如果所有参与者节点反馈ack，则执行事务提交，否则中断事务
事务提交：
1、协调者向各个参与者节点发送commit请求
2、参与者节点接受到commit请求后，执行事务的提交操作
3、各参与者节点完成事务提交后，向协调者返送提交commit成功确认消息
4、协调者接受各个参与者节点的ack后，完成事务commit
中断事务：
1、发送回滚请求
2、各个参与者节点回滚事务
3、反馈给协调者事务回滚结果
4、协调者接受各参与者节点ack后回滚事务
二阶段提交存在的问题：
- 同步阻塞
二阶段提交过程中，所有参与事务操作的节点处于同步阻塞状态，无法进行其他的操作
- 单点问题
一旦协调者出现单点故障，无法保证事务的一致性操作
- 脑裂导致数据不一致
如果分布式节点出现网络分区，某些参与者未收到commit提交命令。则出现部分参与者完成数据提交。未收到commit的命令的参与者则无法进行事务提交，整个分布式系统便出现了数据不一致性现象。
2) 3PC 三阶段提交
3PC是2PC的改进版，实质是将2PC中提交事务请求拆分为两步，形成了CanCommit、PreCommit、doCommit三个阶段的事务一致性协议。
- 阶段一 : CanCommit
1、事务询问
2、各参与者节点向协调者反馈事务询问的响应
- 阶段二 : PreCommit
根据阶段一的反馈结果分为两种情况
1、执行事务预提交
1）发送预提交请求
协调者向所有参与者节点发送preCommit请求，进入prepared阶段
2）事务预提交
各参与者节点接受到preCommit请求后，执行事务操作
3）各参与者节点向协调者反馈事务执行
2、中断事务
任意一个参与者节点反馈给协调者响应No时，或者在等待超时后，协调者还未收到参与者的反馈，就中断事务，中断事务分为两步：
1）协调者向各个参与者节点发送abort请求
2）参与者收到abort请求，或者等待超时时间后，中断事务
- 阶段三 : doCommit
1、执行提交
1）发送提交请求
协调者向所有参与者节点发送doCommit请求
2）事务提交
各参与者节点接受到doCommit请求后，执行事务提交操作
3）反馈事务提交结果
各参与者节点完成事务提交以后，向协调者发送ack
4）事务完成
协调者接受各个参与者反馈的ack后，完成事务
2、中断事务
1）参与者接受到abort请求后，执行事务回滚
2）参与者完成事务回滚以后，向协调者发送ack
3）协调者接受回滚ack后，回滚事务
3PC相较于2PC而言，解决了协调者挂点后参与者无限阻塞和单点问题，但是仍然无法解决网络分区问题
3) Paxos算法
Paxos算法是Leslie Lamport 1990年提出的一种一致性算法，该算法是一种提高分布式系统容错性的一致性算法，解决了3PC中网络分区的问题，paxos算法可以在节点失效、网络分区、网络延迟等各种异常情况下保证所有节点都处于同一状态，同时paxos算法引入了“过半”理念，即少数服从多数原则。
Paxos算法：基于消息传递且具有高度容错性的一种算法，是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法。
解决问题：在分布式系统中，如果产生宕机或者网络异常情况，快速的正确的在集群内部对某个数据的值达成一致，并且不管发生任何异常，都不会破坏整体的一致性。
重要概念：半数原则，少数服从多数
paxos有三个版本：
-
Basic Paxos
-
Multi Paxos
-
Fast Paxos
在paxos算法中，有四种种角色，分别具有三种不同的行为，但多数情况，一个进程可能同时充当多种角色。
-
client：系统外部角色，请求发起者，不参与决策(产生提案者)
-
proposer：提案提议者
-
acceptor：提案的表决者，即是否accept该提案，只有超过半数以上的acceptor接受了提案，该提案才被认为被“选定”
-
learners：提案的学习者，当提案被选定后，其同步执行提案，不参与决策
Paxos算法分为两个阶段：prepare阶段、accept阶段
-
prepare阶段(准备阶段)
<1> proposer提出一个提案，编号为N,发送给所有的acceptor。
<2> 每个表决者都保存自己的accept的最大提案编号maxN，当表决者收到prepare(N)请求时，会比较N与maxN的值，若N小于maxN,则提案已过时，拒绝prepare(N)请求。若N大于等于maxN，则接受提案，并将该表决者曾经接受过的编号最大的提案Proposal(myid,maxN,value)反馈给提议者：其中myid表示表决者acceptor的标识id，maxN表示接受过的最大提案编号maxN，value表示提案内容。若当前表决者未曾accept任何提议，会将proposal(myid,null,null)反馈给提议者。
-
accept阶段(同意阶段)
<1> 提议者proposal发出prepare(N),若收到超过半数表决者acceptor的反馈，proposal将真正的提案内容proposal(N,value)发送给所有表决者。
<2> 表决者acceptor接受提议者发送的proposal(N,value)提案后，会将自己曾经accept过的最大提案编号maxN和反馈过的prepare的最大编号，若N大于这两个编号，则当前表决者accept该提案，并反馈给提议者。否则拒绝该提议。
<3> 若提议者没有收到半数以上的表决者accept反馈，则重新进入prepare阶段，递增提案编号， 重新提出prepare请求。若收到半数以上的accept，则其他未向提议者反馈的表决者称为learner，主动同步提议者的提案。
正常流程
单点故障，部分节点失败
proposer失败
Basic Paxos算法存在活锁问题（liveness）或dueling，而且较难实现
Multi Paxos: 唯一的proposor，即leader
简化角色
4) ZAB协议(Fast Paxos)
由于paxos算法实现起来较难，存在活锁和全序问题（无法保证两次最终提交的顺序），所以zookeeper并没有使用paxos作为一致性协议，而是使用了ZAB协议。
ZAB（ zookeeper atomic broadcast ）:是一种支持崩溃恢复的原子广播协议，基于Fast paxos实现
ZooKeeper使用单一主进程Leader用于处理客户端所有事务请求,，即写请求。当服务器数据发生变更好，集群采用ZAB原子广播协议，以事务提交proposal的形式广播到所有的副本进程，每一个事务分配一个全局的递增的事务编号xid。
若客户端提交的请求为读请求时，则接受请求的节点直接根据自己保存的数据响应。若是写请求，且当前节点不是leader，那么该节点就会将请求转发给leader，leader会以提案的方式广播此写请求，如果超过半数的节点同意写请求，则该写请求就会提交。leader会通知所有的订阅者同步数据。
zookeeper的三种角色 ：
为了避免zk的单点问题，zk采用集群方式保证zk高可用
-
leader
leader负责处理集群的写请求，并发起投票，只有超过半数的节点同意后才会提交该写请求
-
follower
处理读请求，响应结果。转发写请求到leader，在选举leader过程中参与投票
-
observer
observer可以理解为没有投票权的follower，主要职责是协助follower处理读请求。那么当整个zk集群读请求负载很高时，为什么不增加follower节点呢？原因是增加follower节点会让leader在提出写请求提案时，需要半数以上的follower投票节点同意，这样会增加leader和follower的通信通信压力，降低写操作效率。
zookeeper两种模式
-
恢复模式
当服务启动或领导崩溃后，zk进入恢复状态，选举leader，leader选出后，将完成leader和其他机器的数据同步，当大多数server完成和leader的同步后，恢复模式结束
-
广播模式
一旦Leader已经和多数的Follower进行了状态同步后，进入广播模式。进入广播模式后，如果有新加入的服务器，会自动从leader中同步数据。leader在接收客户端请求后，会生成事务提案广播给其他机器，有超过半数以上的follower同意该提议后，再提交事务。
注意在ZAB的事务的二阶段提交中，移除了事务中断的逻辑，follower要么ack，要么放弃，leader无需等待所有的follower的ack。
zxid
zxid是64位长度的Long类型，其中高32位表示纪元epoch，低32位表示事务标识xid。即zxid由两部分构成：epoch和xid
每个leader都会具有不同的epoch值，表示一个纪元，每一个新的选举开启时都会生成一个新的epoch，新的leader产生，会更新所有的zkServer的zxid的epoch，xid是一个依次递增的事务编号。
leader选举算法：
启动过程
- 每一个server发出一个投票给集群中其他节点
- 收到各个服务器的投票后，判断该投票有效性，比如是否是本轮投票，是否是 looking状态
- 处理投票，pk别人的投票和自己的投票 比较规则xid>myid “取大原则”
- 统计是否超过半数的接受相同的选票确认leader，改变服务器状态
- 添加新server，leader已经选举出来，只能以follower身份加入集群中
崩溃恢复过程
- leader挂掉后，集群中其他follower会将状态从FOLLOWING变为LOOKING,重新进入leader选举
- 同上启动过程
消息广播算法：
一旦进入广播模式，集群中非leader节点接受到事务请求，首先会将事务请求转发给服务器，leader服 务器为其生成对应的事务提案proposal,并发送给集群中其他节点，如果过半则事务提交；
-
leader接受到消息后，消息通过全局唯一的64位自增事务id，zxid标识
-
leader发送给follower的提案是有序的，leader会创建一个FIFO队列，将提案顺序写入队列中发送给follower
-
follower接受到提案后，会比较提案zxid和本地事务日志最大的zxid，若提案zxid比本地事务id大，将提案记录到本地日志中，反馈ack给leader，否则拒绝
-
leader接收到过半ack后，leader向所有的follower发送commit，通知每个follower执行本地事务
六、Zookeeper环境搭建
window环境为例。
2.1、 前提
必须安装jdk 1.8，配置jdk环境变量，步骤略
2.2、安装zookeeper
2.2.1、下载
下载地址：http://zookeeper.apache.org
查看zookeeper的更新历史
zookeeper下载页的地址
zookeeper选择下载的版本
2.2.2、解压
解压到没有中文路径的目录下（不要出现中文和空格）
2.2.3、修改配置文件
在zookeeper路径下创建一个data目录
修改配置文件
conf路径中复制一份zoo_sample.cfg,改名为 zoo.cfg
指定保存数据的目录：data目录
如果需要日志，可以创建log文件夹，指定dataLogDir属性
2.2.4、启动zookeeper
打开bin路径，双击zkServer.cmd,启动zookeeper服务
2.2.5、启动客户端测试
启动客户端，看到 ‘Welcome to Zookeeper!’ 说明成功
注意：服务端 窗口不要选中任何区域（阻塞请求，客户端连不上），如果选中了则按 ESC 键
右击窗口的属性，去除编辑与插入模式钩选
linux环境为例。
1）单机环境
1. 安装jdk
2. Zookeeper压缩包zookeeper-3.4.6.tar.gz上传到linux系统
Alt+P 进入SFTP ，输入put d:\zookeeper-3.4.6.tar.gz 上传，d:\zookeeper-3.4.6.tar.gz是本地存放zookeeper的路径或者rz上传
3. 解压缩压缩包
tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz
4. 进入 Zookeeper-3.4.13 目录，创建 data 文件夹
cd conf
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
5. 修改zoo.cfg中的data属性
dataDir=/root/zookeeper-3.4.6/data
6. Zookeeper服务启动
进入bin目录，启动服务输入命令
./zkServer.sh start
输出以下内容表示启动成功
关闭服务输入命令
./zkServer.sh stop
输出以下提示信息
查看状态
./zkServer.sh status
如果启动状态，提示
如果未启动状态，提示：
2）集群环境
真实的集群是需要部署在不同的服务器上的，但是在我们测试时启动多个虚拟机的内存消耗太大，所以我们通常会搭建伪集群，也就是把所有的服务都搭建在一台虚拟机上，用端口进行区分。
准备工作
（1）安装JDK 【此步骤省略】。
（2）Zookeeper压缩包上传到服务器
（3）将Zookeeper解压到 /usr/local/zkcluster，创建data目录 ，将 conf下zoo_sample.cfg 复制三份文件并改名为 zoo1.cfg、zoo2.cfg、zoo3.cfg
（4）在解压后的Zookeeper目录下创建data目录，并分别创建三个子目录data1、data2、data3
/usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-1
/usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-2
/usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-3
[root@localhost ~]# mkdir /usr/local/zkcluster/data
[root@localhost ~]# cd data
[root@localhost ~]# mkdir data1
[root@localhost ~]# mkdir data2
[root@localhost ~]# mkdir data3
（5） 配置每一个Zookeeper 的dataDir（zoo.cfg） clientPort 分别为2181 2182 2183
修改 /usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-1/conf/zoo.cfg
clientPort=2181
dataDir=/usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-1/data
修改/usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-2/conf/zoo.cfg
clientPort=2182
dataDir=/usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-2/data
修改/usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-3/conf/zoo.cfg
clientPort=2183
dataDir=/usr/local/zookeeper-cluster/zookeeper-3/data
配置集群
（1）在每个zookeeper的 data 目录下创建一个 myid 文件，内容分别是1、2、3 。这个文件就是记录每个服务器的ID
（2）在每一个zookeeper 的 zoo.cfg配置客户端访问端口（clientPort）和集群服务器IP列表。
server.1=192.168.25.129:2881:3881
server.2=192.168.25.129:2882:3882
server.3=192.168.25.129:2883:3883
server.服务器ID=服务器IP地址：服务器之间通信端口：服务器之间投票选举端口
依次启动三个zk实例，其中有一个leader和两个follower
七、Zookeeper基本使用
数据结构
ZooKeeper数据模型的结构与Unix文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称做一个ZNode，每个ZNode都可以通过其路径唯一标识
Znode节点类型
-
持久化目录节点（PERSISTENT）
客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在
-
持久化顺序编号目录节点（PERSISTENT_SEQUENTIAL）
客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在，Zookeeper会给该节点按照顺序编号
-
临时目录节点（EPHEMERAL）
客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除
-
临时顺序编号目录节点（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）
客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除，Zookeeper会给该节点按照顺序编号
命令行使用
通过zkClient进入zookeeper客户端命令行，输入help查看zookeeper客户端的指令
如上图列出了zookeeper所有的客户端命令行，下面主要讲解常见的几个命令行
- 使用 ls 命令来查看当前znode中所包含的内容
ls path [watch]
- 查看当前节点数据并能看到更新次数等数据
ls2 path [watch]
- 创建节点 -s 含有序列 -e 临时
create
- 获得节点的值
get path [watch]
- 设置节点的值
set
# 节点的状态信息，也称为stat结构体
# 创建该znode的事务的zxid(ZooKeeper Transaction ID)
# 事务ID是ZooKeeper为每次更新操作/事务操作分配一个全局唯一的id，表示zxid，值越小，表示越先执行
cZxid = 0x4454 # 0x0表示十六进制数0
ctime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970 # 创建时间
mZxid = 0x4454 # 最后一次更新的zxid
mtime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970 # 最后一次更新的时间
pZxid = 0x4454 # 最后更新的子节点的zxid
cversion = 5 # 子节点的变化号，表示子节点被修改的次数
dataVersion = 0 # 表示当前节点的数据变化号，0表示当前节点从未被修改过
aclVersion = 0 # 访问控制列表的变化号 access control list
# 如果临时节点，表示当前节点的拥有者的sessionId
ephemeralOwner = 0x0 # 如果不是临时节点，则值为0
dataLength = 13 # 数据长度
numChildren = 1 # 子节点的数量
6.查看节点状态
stat
- 删除节点
delete
8.递归删除节点
rmr
9.查询所有命令
help
api使用
maven依赖
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0modelVersion>
<groupId>JackiegroupId>
<artifactId>zookeeperartifactId>
<version>1.0-SNAPSHOTversion>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.zookeepergroupId>
<artifactId>zookeeperartifactId>
<version>3.4.13version>
dependency>
<dependency>
<groupId>junitgroupId>
<artifactId>junitartifactId>
<version>4.12version>
dependency>
dependencies>
project>
import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import org.junit.Test;
import java.util.List;
public class ZookeeperApi {
private static final String connectString = "127.0.0.1:2181";
private static final int sessionTimeout = 2000;
private static ZooKeeper zooKeeper = null;
@Test
public void Test() throws Exception {
/**
* 创建Zookeeper连接
* 参数一：connectString表示连接的zookeeper服务器的地址
* 参数二：sessionTimeOut指定会话的的超时时间
* 参数三：Watcher配置监听
*/
zooKeeper = new ZooKeeper(connectString, sessionTimeout, new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent watchedEvent) {
System.out.println("触发了" + watchedEvent.getType() + "的事件");
}
});
/**
* 创建父节点
* CreateMode 标识有四种形式的目录节点，分别是
* PERSISTENT：持久化目录节点，这个目录节点存储的数据不会丢失；
* PERSISTENT_SEQUENTIAL：顺序自动编号的目录节点，这种目录节点会根据当前已近存在的节点数自动加 1，然后返回给客户端已经成功创建的目录节点名；
* EPHEMERAL：临时目录节点，一旦创建这个节点的客户端与服务器端口也就是 session 超时，这种节点会被自动删除；
* EPHEMERAL_SEQUENTIAL：临时自动编号节点
*/
String path = zooKeeper.create("/Jackie", "JackieValue".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
System.out.println(path);
/**
* 创建子节点
*/
String childrenpath = zooKeeper.create("/Jackie/children", "JackieValue".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
System.out.println(childrenpath);
/**
* 获取节点中的值(父节点和子节点)
* 获取这个 path 对应的目录节点存储的数据，数据的版本等信息可以通过 stat 来指定，同时还可以设置是否监控这个目录节点数据的状态
*/
byte[] data = zooKeeper.getData("/Jackie", true, null);
System.out.println(new String(data));
List<String> children = zooKeeper.getChildren("/Jackie", true);
for (String child : children) {
System.out.println(child);
}
/**
* 修改节点的值
* 给path设置数据，可以指定这个数据的版本号，如果version为-1就可以匹配任何版本
*/
Stat stat = zooKeeper.setData("/Jackie", "JackieUpdate".getBytes(), -1);
System.out.println(stat);
/**
* 判断某个节点是否存在
* 判断某个path是否存在，并设置是否监控这个目录节点，这里的watcher是在创建ZooKeeper实例时指定的watcher
*/
Stat exists = zooKeeper.exists("/Jackie/children", true);
System.out.println(exists);
/**
* 删除节点
*/
zooKeeper.delete("/Jackie/children", -1);
}
}