在接管部分自建集群的过程中，发现ZooKeeper在运行一段时间后，内存占用率会不断增加，容易导致内存耗尽（OOM）的问题。我们对这一现象非常好奇，因此参与了解决这个问题的探索过程。

关于ZooKeeper-3.4.6版本集群选举的一个Bug以及解决方案决策和操作思路和恢复流程记录，也包含对该Bug的简要描述，解释它如何影响集群选举，同时还将提到作者在解决该BU过程中的经验教训。

ZK的选举端口在收到错乱的数据包时，可能会因创建负数大小的数组而抛出NegativeArraySizeException，导致选举端口的监听线程整体退出，从而无法选举。 集群还能正常读写，但无法选举，一旦有节点重启就加入不了。

Eureka 集群每个节点都相等，都可以提供事物请求和读请求，集群之间定时通过 Replicate 同步注册表并通过心跳检测机制去处理 Client 的上下线，保证了 CP，放弃了 A，这里放弃了一致性，只是说放弃强一致性，去追求最终一致性。

本文通过分析Dubbo中ZooKeeper注册中心的实现ZooKeeperResitry的继承体系结构，详细介绍了Dubbo中ZooKeeper注册中心的实现原理。

zookeeper是一个分布式服务框架，主要解决分布式应用中常见的多种数据问题，例如集群管理，状态同步等。为解决这些问题zookeeper需要Leader选举进行保障数据的强一致性机制和稳定性。本文通过集群的配置，对leader选举源进行解析，让读者们了解如何利用BIO通信机制，多线程多层队列实现高性能架构。

为了应对大流量，现代应用/中间件通常采用分布式部署，此时不得不考虑 CAP 问题。ZooKeeper（后文简称 ZK）是面向 CP 设计的一个开源的分布式协调框架，将那些复杂且容易出错的分布式一致性服务封装起来，构成一个高效可靠的原语集，并以一系列简单易用的接口提供给用户使用，分布式应用程序可以基于它实现诸如 数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、集群管理、Master 选举、分布式锁、分布式队列 等功能。ZK 之所以能够提供上述一套分布式数据一致性解决方案，核心在于其设计精妙的数据结构、watcher 机制、Zab 一致性协议等，下面将依次剖析。

Introducing Zelos, a feature- and performance-compatible implementation of ZooKeeper on Delos.

zookeeper是一个比较成熟的，经过市场验证的分布式协调框架，可以协助我们快速的解决分布式系统中遇到的一些难题。另从上面的介绍中发现，zookeeper的核心是zab，etcd的核心是raft，那可以思考下，还有哪些一致性算法？

Learn more about how to migrate your Kafka cluster from one Zookeeper cluster to another without any user impact.

目前比较常用的注册中心有Eureka、Zookeeper、Consul和Nacos。最近对这四种注册中心的整体框架和实现进行了学习，并主要针对Nacos从源码角度学习了服务注册和订阅的具体实现。最后比较了这四种注册中心的区别。

ZooKeeper 是 Apache 的顶级项目。ZooKeeper 为分布式应用提供了高效且可靠的分布式协调服务，提供了诸如统一命名服务、配置管理和分布式锁等分布式的基础服务。在解决分布式数据一致性方面，ZooKeeper 并没有直接采用 Paxos 算法，而是采用了名为 ZAB 的一致性协议。

ZooKeeper 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存储数据的状态变化。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。

通常我们在使用dubbo的时候会建议使用zookeeper作为注册中心，也可以用redis,eureka作为注册中心，当然我只用过zookeeper,dubbo相当于搭载一个服务框架，zookeeper则是服务注册的中心。

这篇文章并不是全盘否定 ZooKeeper，而只是根据阿里近 10 年来在大规模服务化上的生产实践，对服务发现和注册中心设计及使用上的经验教训进行一个总结。

2017饿了么做异地多活，我的团队承担Zookeeper的异地多活改造。在此期间我听到2种不同的关于一致性的说法。一种说法是Zookeeper是最终一致性.....