写数据会在zookeeper集群内进行同步，所以其速度整体会比读数据更慢。该实验需要把超时时间进行一定上调，同时我也把JVM大堆大小调整到8G。
　　测试结果很明显，节点数据大小会严重影响zookeeper效率。
　　watch对读写性能的影响
　　zk-smoketest自带的latency测试有个参数--watch_multiple用来指定watch的数量，但其实仅是指定客户端的数量，在server端通过echo whcp | nc 127.0.0.1 4181会发现实际每个节点还是只有一个watch。
　　在我写的测试中，则是通过创建多个客户端来模拟单个节点上的多个watch。这也更符合实际应用。同时对节点的写也是在另一个独立的客户端中，这样可以避免zookeeper client的实现对测试带来的干扰。
　　每一次完整的测试，首先是对每个节点添加节点数据的watch，然后在另一个客户端中对这些节点进行数据改写，收集这些改写操作的耗时，以确定添加的watch对这些写操作带来了多大的影响。

　　图中，0 watch表示没有对节点添加watch；1 watch表示有一个客户端对每个节点进行了watch；3 watch表示有其他3个客户端对每个节点进行了watch；依次类推。
　　可见，watch对写操作还是有较大影响的，毕竟需要进行网络传输。同样，这里也显示出整个zookeeper的watch数量同节点数量一样对整体性能没有影响。
　　总体结论
　　对单个节点的操作并不会因为zookeeper中节点的总数而受到影响
　　数据大小对zookeeper的性能有较大影响，性能和内存都会
　　单个节点上独立session的watch数对性能有一定影响