转自：http://www.tuicool.com/articles/B7FRzm
传统polling远程service服务
传统远程的service往往是这样服务的，服务提供者在远程service注册自己的服务，服务调用者不断去远程service轮询看看是否服务提供者有没有提供服务或者更新服务。所以有弊端，就是延时比较高，而且因为很多不必要的空轮询带来高的负载和网络损耗，这种模式到zk里面就应该是这样。
zk中异步回调服务
zk实际上的实现是异步回调来代替polling，引入一种机制是event inotifications：客户端首先注册到zk service从而可以接收znode的改变事件，也就是说一旦watch的znode变更了，客户端就会得到相应的通知，然后处理自己的业务逻辑。
- zk客户端可以通过exists,getChildren,getData可以注册观察者，观察者说白了就是指定一个callback
- 那么观察者什么时候调用呢？一旦监听的znode变化了，zk service就会发送对应znode路径给客户端，客户端调用相应的之前注册的回掉函数处理。对于节点的create,delete,setData都会触发观察者，也就是这个callback()函数。
服务端只存储事件的信息,客户端存储事件的信息和Watcher的执行逻辑。客户端在注册watcher的时候，在客户端本地会维持对应znode path和callback()的对应关系。在服务端会维护对应连接session以及znode path和事件类型。服务端触发了对应的事件类型后，会发送给客户端事件类型和znode path，在客户端会根据映射关系调用相应的callback()，接下来的业务逻辑都是在客户端实现的。
zk中watcher单次触发问题
zk中的Watch是一次触发的，一次变更只会触发一个通知，要想下次还得到通知，就需要重新注册。为什么不是永久注册Watcher呢？这主要是考虑到性能上面的影响吧。看下面的情况
- Client C1对于znode /Task 设置了一个watcher
- Client C2来到然后对 /Task 增加znode
- Client C1接收到了notifications，得知监控的znode变化了
- Client C1在处理这个notifications，这时候Client C3又增加 /task 一个znode
在步骤3的时候C1已经触发了一次watcher，步骤四的时候没有watcher了，除非重新设置watcher，所以这个过过程中就会丢失一个notifications，这就是涉及到了CAP原理了。zookeeper只能保证最终一致性，不能保证强一致性，但是因为zk保证了顺序一致性，所以就能确保最终一致性。
- 强一致性：分布式系统里面一个数据变更后，访问任一个服务都可以得到最新的数据
- 弱一致性：一个数据变更后，其中部分服务可以得到最新数据，部分服务不能
- 最终一致性：在更新某个数据后，可能在开始的时候得不到最新的数据，但是最终是可以呈现最新的数据
- 顺序一致性：更新N份数据，能保证是服务是按照N份数据顺序更新提供服务的。
其实对于上面的case也是有办法解决的，具体就是每次在注册watcher之后都getData，保证数据版本是最新的，但相比较传统的polling优势还是很明显的。
zk中Versions
每个znode一旦数据变化，都会有一个递增的版本号，在zk API执行的时候都需要指定版本号，客户端提供的版本号只有和服务端匹配了才能进行znode操作。在多个客户端都要操作同一个znode的时候版本号就很重要了。看下面的情况。
- 比如Client C1写了一个znode /Nginx/conf的数据，写了一些配置信息，这时候/Nginx/conf版本号就从version1变成version2
- 在上面的同时，Client C2也想写/Nginx/conf，因为C2的客户端版本还是version1，而服务端已经是version2了，此刻就会冲突，这个操作就会以失败告终。所以必须要先更新C2上到version2，然后再提交操作。
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zk上更新version2到version3，C2本地更新至version3
