Zookeeper通过一系列机制来保证数据的一致性，主要包括以下几点：
原子性操作：Zookeeper提供的所有写操作，如create、delete和setData，都是原子性的，这意味着这些操作要么全部成功，要么全部失败，不会出现部分成功的情况。
顺序一致性：Zookeeper保证客户端的写请求按照顺序执行，这样可以确保数据的一致性。
单一视图：无论客户端连接的是哪个Zookeeper服务器，其看到的服务端数据模型都是一致的。
Zab协议：Zookeeper使用Zab（ZooKeeper Atomic Broadcast）协议来保证分布式事务的最终一致性。Zab协议通过消息广播和崩溃恢复两个阶段来确保数据的一致性。
事务日志：Zookeeper使用事务日志来记录所有的更新操作，以保证数据的一致性和持久性。
版本控制：Zookeeper对每个数据节点都维护了一个版本号，当数据发生变化时，版本号也会发生变化。通过比较版本号来判断数据是否一致。
观察者机制：Zookeeper支持观察者机制，客户端可以注册观察某个节点，如果该节点的数据发生变化，Zookeeper会通知所有观察者，从而保证数据的一致性。
Leader选举：在集群中，Zookeeper通过Leader选举机制来确保数据的一致性。Leader服务器负责处理所有写操作，并将这些操作广播给Follower服务器。只有当超过半数的Follower服务器确认接收后，Leader才会提交这些操作。
高可用性和故障恢复：Zookeeper的高可用性是基于副本机制实现的，支持故障恢复，这也有助于保持数据的一致性。
通过这些机制，Zookeeper能够在分布式环境下确保数据的一致性和可靠性，使其成为分布式系统中实现各种协调服务的理想选择。