zookeeper 是一个分布式协调服务，它可以提供服务发现、配置管理、分布式锁等功能。但是，在使用 zookeeper 的过程中，也会遇到一些常见的坑，需要注意避免。以下是常见的四大坑：
数据节点大小限制：
zookeeper 的数据节点（znode）的大小不能超过 1 MB，否则会导致客户端无法读取或写入数据。如果需要存储大量数据，可以考虑使用数据库或其他存储系统，或者将数据分片存储在多个 znode 中。
会话超时设置：
zookeeper 的客户端和服务器之间需要维持一个会话，如果客户端在一定时间内没有和服务器通信，会话就会超时，客户端就会失去对 zookeeper 的连接。会话超时的时间可以在客户端创建会话时设置，一般建议设置为 2 倍到 3 倍的 tickTime（服务器心跳间隔）。如果设置得太短，可能会导致频繁的会话超时和重连，影响性能和稳定性；如果设置得太长，可能会导致故障检测和恢复的延迟，影响可用性。
写操作的顺序性：
zookeeper 的写操作（包括创建、删除、更新、重命名等）都是顺序执行的，每个写操作都会分配一个全局唯一的 zxid（事务 id），按照 zxid 的顺序提交到服务器。这样可以保证写操作的原子性和一致性，但是也会带来一些问题。例如，如果一个客户端先发起了一个耗时较长的写操作 A，再发起了一个耗时较短的写操作 B，那么 B 必须等待 A 完成后才能提交，即使 A 和 B 操作的是不同的 znode。这可能会导致写操作的延迟和阻塞，影响吞吐量和响应时间。
观察者模式的局限性：
zookeeper 支持观察者模式（watcher），即客户端可以对某个 znode 注册一个回调函数，当该 znode 发生变化时，服务器会通知客户端，并触发回调函数。这样可以实现数据变化的实时推送，提高效率和及时性。但是，观察者模式也有一些局限性，需要注意以下几点：
- 观察者是一次性的，即一旦触发，就会失效，需要客户端重新注册。
- 观察者只能监控 znode 的数据变化和子节点变化，不能监控 znode 的创建和删除。
- 观察者的通知是异步的，可能存在延迟和丢失，不能保证强一致性。
- 观察者的数量和频率受到服务器的限制，如果过多或过频，可能会影响服务器的负载和性能。
结论
使用 zookeeper 进行分布式协调服务时需要注意上述四个方面的问题，以免在实际应用中遇到问题。在实际应用中，可以根据具体场景和需求，合理地配置和使用 zookeeper，以达到更好的效果。