很多中间件，比如Kafka、Hadoop、HBase，都用到了 Zookeeper，于是很多人就会去了解这个 Zookeeper 到底是什么，为什么它在分布式系统里有着如此无可替代的地位。
其实学任何一项技术，首先都要弄明白，为什么需要这项技术。
so,我们为什么需要 Zookeeper?
直白点儿说，我们之所以需要zookeeper，就是我们需要一个用起来像单机但是又比单机更可靠的东西。
下面我们举一个可能不太恰当，但是相对形象的例子来具体说明：
一个团队里面，需要一个leader，leader是干嘛用的？管理什么的咱不说，就说如果外面的人，想问关于这个团队的一切事情，首先就会去找这个leader，因为他知道的最多，而且他的回答最靠谱。
比如产品经理小P过来要人，作为leader，老L发现小A最近没有项目安排，于是把小A安排给了小P的项目；
过了一会，另一个产品小Q也过来要人，老L发现刚刚把小A安排走了，已经没人，于是就跟小Q说，人都被你们产品要走了，你们产品自己去协调去。
如果老L这时候忘了小耀已经被安排走了，把小耀也分配给小西，那到时两个产品就要打架了。
这就是leader在团队里的协调作用。
同样的，在分布式系统中，也需要这样的协调者，来应答系统下各个节点的请求。
比如我们搭建了一个数据库集群，里面有一个Master，多个Slave，Master负责写，Slave只读，我们需要一个系统，来告诉客户端，哪个是Master。
有人说，很简单，我们把这个信息写到一个Java服务器的内存就好了，用一个map，
key:master，
value:master机器对应的ip
但是别忘了，这是个单机，一旦这个机器挂了，就完蛋了，客户端将无法知道到底哪个是Master。
于是开始进行拓展，拓展成三台服务器的集群。
这下问题来了，如果我在其中一台机器修改了Master的ip，数据还没同步到其他两台，这时候客户端过来查询，如果查询走的是另外两台还没有同步到的机器，就会拿到旧的数据，往已经不是master的机器写数据。
所以我们需要这个存储master信息的服务器集群，做到当信息还没同步完成时，不对外提供服务，阻塞住查询请求，等待信息同步完成，再给查询请求返回信息。
这样一来，请求就会变慢，变慢的时间取决于什么时候这个集群认为数据同步完成了。
假设这个数据同步时间无限短，比如是1微妙，可以忽略不计，那么其实这个分布式系统，就和我们之前单机的系统一样，既可以保证数据的一致，又让外界感知不到请求阻塞，同时，又不会有SPOF（Single Point of Failure）的风险，即不会因为一台机器的宕机，导致整个系统不可用。
这样的系统，就叫分布式协调系统。谁能把这个数据同步的时间压缩的更短，谁的请求响应就更快，谁就更出色，Zookeeper就是其中的佼佼者。
它用起来像单机一样，能够提供数据强一致性，但是其实背后是多台机器构成的集群，不会有SPOF。
其实就是CAP理论中，满足CP，不满足A的那类分布式系统。
如果把各个节点比作各种小动物，那协调者，就是动物园管理员，这也就是Zookeeper名称的由来了，从名字就可以看出来它的雄心勃勃。
讲完了上面这些，现在再来看官网这句话，就很能理解了：
ZooKeeper: A Distributed Coordination Service for Distributed Applications
当然还有这句：
而以往的很多ZK教程，上来就是“Zookeeper是开源的分布式应用协调系统”blabla，很多像我这样的小年轻看到就会很费解，到底什么是分布式协调，为什么分布式就需要协调 …
上面只是回答了我自己提出的问题，为什么需要Zookeeper，或者说，为什么需要分布式协调系统，如果想进一步学习 ZK，你还需要了解下 Zookeeper 的内部实现原理。
比如 ZK 的宏观结构：
到 ZK 的微观：
再到 ZK 是如何实现高性能的强一致的，即ZAB协议的原理，很多教程上来就开始介绍ZAB协议，很容易让人一头雾水，不知道为什么需要这样一个分布式一致性协议，有了上述介绍的背景，就好懂许多。
