天。为了不浪费系统资源，将有限的资源留给真正有需要的用户使用，会不定期的清除一些超期不再使用的数据，60天后数据会被清除。
一个星期。Keeper的软件一直不断进行更新和改进以提供给我们的客户最新的数据安全保护技术，本页面将对Keeper的安全架构，加密方法和最新版本的宿主环境进行概。
ZooKeeper 将数据保存在内存中，这也就保证了高吞吐量和低延迟 （但是内存限制了能够存储的容量不太大，此限制也是保持 znode 中存储的数据量较小的进一步原因）。ZK集群加机器可不能增加内存，为啥呢？因为ZK集群里面的所有数据，都是每台机器保存一份副本。
- tickTime：ZooKeeper的基本时间单位，用于同步和心跳检测。- initLimit：Follower启动时同步数据的时间限制。- syncLimit：在运行时检测机器存活状态的时间限制。- dataDir：用于存储快照文件的目录。- clientPort：对外提供服务的客户端端口，通常设置为2181。
zookeeper与eureka的区别是：设计目的和用途、功能特性、一致性模型、部署方式、社区活跃度。设计目的和用途：Zookeeper是一个分布式的、高可靠的协调服务，其主要用途是在分布式系统中保持各个节点之间的状态和配置同步。它的核心原则是保持系统的一致性和可用性。
总结来说，zookeeper适合对数据一致性要求高的场景，而eureka更适合对高可用性有较高需求的服务发现应用，两者在设计上各有侧重，根据实际需求来选择更为合适。
Eureka本质上是一个迟运工程，zookeeper只是一个进程。Eureka可以很好应对网络故障导致部分码芹梁节点失去联系的情况，而不会想Zookeeper一样，使得整个注册系统瘫痪。两者遵循的原则不一样，Eureka保证的AP，Zookeeper保证的CP。
1、Dubbo通过Zookeeper作为底层的注册中心，确保每个服务提供者和消费者能及时发现并连接到对方。ZK的分布式一致性协议使得服务状态的变化实时同步，大大提高了系统的可用性和可靠性。分布式锁的分布式守护 在分布式环境中，Zookeeper的分布式锁机制是数据一致性的重要保障。
2、Zab协议是zookeeper专门设计的一种 支持崩溃恢复 的 原子广播协议， 是Zookeeper保证数据一致性的核心算法。在Zookeeper当中依赖Zab协议来保证数据的一致性，基于这个协议，zookeeper实现了一种主备模型，（Leader+Follower）的架构在保证集群中各个副本之间数据的一致性。
3、Zookeeper中引入了Watcher机制来实现这种分布式通知的功能。Zookeeper允许客户端向服务端注册一个Watcher监听。当服务端的一些事件出发了Watcher监听机制，就会向指定得客户端发送一个事件通知来实现分布式的通知功能。触发事件种类： 节点创建、节点删除、节点改变、子节点改变等。
4、工作原理 Zookeeper的核心是原子广播，这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。 Zab协议有两种模式 ，它们分别是恢复模式（选主）和广播模式（同步）。
5、它的原理：ZooKeeper是以Fast Paxos算悔判法为基础的，Paxos 算法存在活锁的问题，即当有多个proposer交错提交时，有弊敬可能互相排斥导致没有一个proposer能提交成功，而Fast Paxos做了一些优化，通过选举产生一个leader （领导者），只有leader才能提交proposer，具体算法可见Fast Paxos。
6、ZooKeeper 对外的服务端口默认是2181，客户端启动时，首先会与服务器建立一个TCP连接，从第一次连接建立开始，客户端会话的生命周期也开始了，通过这个连接，客户端能够通过心跳检测和服务器保持有效的会话，也能够向 ZooKeeper 服务器发送请求并接受响应，同时还能通过该连接接收来自服务器的 Watch 事件通知。
在内存模型中，Zookeeper将数据存储在内存数据库中，包括树结构的所有节点、数据、ACL信息，同时定时将数据存储到磁盘上。数据树（DataTree）是核心，存储所有节点路径、数据、状态等，DataNode是最小存储单元，包含节点数据、ACL、父节点和子节点列表。
Zookeeper系列介绍（ 持续更新 ）Zookeeper提供了数据的发布/订阅功能，多个订阅者可同时监听某一特定主题对象，当该主题对象的自身状态发生变化时（例如节点内容改变、节点下的子节点列表改变等），会实时、主动通知所有订阅者。
Zookeeper的核心特性包括客户端读请求的分布式处理、有序更新以及四种数据节点类型（持久、临时、顺序持久和顺序临时）。数据节点变更通过Watcher机制通知客户端，保证了轻量级的通知系统，但不保证强一致性。客户端注册Watcher通常通过getData或exists等API，并在服务端存储和处理这些请求。
在分布式环境中，Zookeeper的分布式锁机制是数据一致性的重要保障。通过创建临时有序节点，ZK实现了分布式锁的获取和释放，避免了单点故障带来的问题。然而，这种机制在性能上可能存在牺牲，尤其是当涉及大量并发请求时。
Zookeeper 中提供了一套完善的 ACL（Access Control List）权限控制机制来保障数据的安全。ACL 由三部分组成，分别是：权限模式（Scheme）、授权对象（ID）和权限（Permission），通常使用“scheme： id：permission”来标识一个有效的ACL 信息。
ZooKeeper命名空间内部拥有一个树状的内存模型，其中各节点被称为znode。每个znode包含一个路径和与之相关的元数据，以及该znode下关联的子节点列表。每个znode数据节点中除了可以存储业务数据外，其本身还存储了数据节点相关的一些状态信息。共包含以下几种状态信息。
Zookeeper 的视图结构是一个树形结构，树上的每个节点称之为数据节点（即 ZNode），每个ZNode 上都可以保存数据，同时还可以挂载子节点。并且Zookeeper的根节点为 /。在 Zookeeper 中，每个数据节点都是有生命周期的，其生命周期的长短取决于数据节点的节点类型。
Znode有两种类型的节点，分别是临时节点和永久节点。Zookeeper中数据存储的结构和标准文件系统非常类似，拥有一个层次的命名空间，也是使用斜杠（/）进行分割，两者都是采用树形层次结构。不同的是，标准文件系统是由文件夹和文件来组成的树，而Zookeeper是由znode来组成的树。
EventType是数据节点（znode）发生变化时对应的通知类型。 EventType变化时KeeperState永远处于SyncConnected通知状态下；当KeeperState发生变化时，EventType永远为None 。