1.Master选举

在分布式系统中，需要选举一台机器作为master或者leader。

这时候，可以选择一个跟节点，比如/master，然后多台机器同时像这个节点创建一个子节点/master/lock，利用zookeeper的特性，最终只有一台机器能否创建成功，成功的那台机器就是Master；

其他机器注册watch到这个子节点，然后当master宕机的时候，其他机器就会重新开始选举。

2.分布式锁

分布式锁的场景通常是多个进程需要在某个节点保证同步，比如保证只有一个进程进到某个函数里面

下面例子中的查询余额和更新余额操作就需要用锁锁住，保证一个线程做完了查询和更新操作之后，才能有另外一个线程来做查询和更新操作

这个使用的锁称为排他锁（Exclusive Locks），又称为写锁或者独占锁。当一个事务1对数据对象1加了排他锁，那么在整个加锁期间，只允许事务1对对象1进行读取或者更新

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一个账户有100元
进程A，查询账户余额，等于100元
进程B，查询账户余额，等于100元
进程B，取出100元，并更新，100-100=0
进程A，存入100元，并更新，100+100=200（此时发生错误）

其他的锁还有共享锁（Shared Locks），又称之为读锁。 如果事务1对数据对象1加了共享锁，那个当前事务只能对数据对象1进行读操作，其他事务也只能对这个对象加共享锁，直到所有共享锁都被释放。

3.分布式计数器

比如统计系统的在线人数

4.分布式Barrier

barrier是一种控制多线程之间同步的经典方法

在一个JVM里面，可以使用java的CyclicBarrier，会等待所有线程同步后，再执行其他业务逻辑

参考：Java多线程——其他工具类CyclicBarrier、CountDownLatch和Exchange

在分布式的场景下，可以使用zk来实现

5.hadoop

在Hadoop中，Zookeeper主要用于实现HA，其中HDFS的NameNode和ResourceManager都是基于Zookeeper实现的HA。

6.Hbase

在Hbase中，Zookeeper主要用于分布式状态协调，即regionserver挂掉时，通知到整个hbase系统，以及客户端。

7.Kafka