谈谈你对Zookeeper的理解？

Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，由雅虎公司创建，由于最初雅虎公司的内部研究小组的项目大多以动物的名字命名，所以后来就以Zookeeper(动物管理员)来命名了，而就是由Zookeeper来负责这些分布式组件环境的协调工作。

他的目标是可以提供高性能、高可用和顺序访问控制的能力，同时也是为了解决分布式环境下数据一致性的问题。

集群

首先，Zookeeper集群中有几个关键的概念，Leader、Follower和Observer，Zookeeper中通常只有Leader节点可以写入，Follower和Observer都只是负责读，但是Follower会参与节点的选举和过半写成功，Observer则不会，他只是单纯的提供读取数据的功能。

通常这样设置的话，是为了避免太多的从节点参与过半写的过程，导致影响性能，这样Zookeeper只要使用一个几台机器的小集群就可以实现高性能了，如果要横向扩展的话，只需要增加Observer节点即可。

Zookeeper建议集群节点个数为奇数，只要超过一半的机器能够正常提供服务，那么整个集群都是可用的状态。

数据节点Znode

Zookeeper中数据存储于内存之中，这个数据节点就叫做Znode，他是一个树形结构，比如/a/b/c类似。

而Znode又分为持久节点、临时节点、顺序节点三大类。

持久节点是指只要被创建，除非主动移除，否则都应该一直保存在Zookeeper中。

临时节点不同的是，他的生命周期和客户端Session会话一样，会话失效，那么临时节点就会被移除。

还有就是临时顺序节点和持久顺序节点，除了基本的特性之外，子节点的名称还具有有序性。

会话Session

会话自然就是指Zookeeper客户端和服务端之间的通信，他们使用TCP长连接的方式保持通信，通常，肯定会有心跳检测的机制，同时他可以接受来自服务器的Watch事件通知。

事件监听器Wather

用户可以在指定的节点上注册Wather，这样在事件触发的时候，客户端就会收到来自服务端的通知。

权限控制ACL

Zookeeper使用ACL来进行权限的控制，包含以下5种：

1. CREATE，创建子节点权限

2. DELETE，删除子节点权限

3. READ，获取节点数据和子节点列表权限

4. WRITE，更新节点权限

5. ADMIN，设置节点ACL权限

所以，Zookeeper通过集群的方式来做到高可用，通过内存数据节点Znode来达到高性能，但是存储的数据量不能太大，通常适用于读多写少的场景。

Zookeeper有哪些应用场景？

1. 命名服务Name Service，依赖Zookeeper可以生成全局唯一的节点ID，来对分布式系统中的资源进行管理。

2. 分布式协调，这是Zookeeper的核心使用了。利用Wather的监听机制，一个系统的某个节点状态发生改变，另外系统可以得到通知。

3. 集群管理，分布式集群中状态的监控和管理，使用Zookeeper来存储。

4. Master选举，利用Zookeeper节点的全局唯一性，同时只有一个客户端能够创建成功的特点，可以作为Master选举使用，创建成功的则作为Master。

5. 分布式锁，利用Zookeeper创建临时顺序节点的特性。

说说Wather监听机制和它的原理？

Zookeeper可以提供分布式数据的发布/订阅功能，依赖的就是Wather监听机制。

客户端可以向服务端注册Wather监听，服务端的指定事件触发之后，就会向客户端发送一个事件通知。

他有几个特性：

1. 一次性：一旦一个Wather触发之后，Zookeeper就会将它从存储中移除

2. 客户端串行：客户端的Wather回调处理是串行同步的过程，不要因为一个Wather的逻辑阻塞整个客户端

3. 轻量：Wather通知的单位是WathedEvent，只包含通知状态、事件类型和节点路径，不包含具体的事件内容，具体的时间内容需要客户端主动去重新获取数据

主要流程如下：

1. 客户端向服务端注册Wather监听

2. 保存Wather对象到客户端本地的WatherManager中

3. 服务端Wather事件触发后，客户端收到服务端通知，从WatherManager中取出对应Wather对象执行回调逻辑

Zookeeper是如何保证数据一致性的？

Zookeeper通过ZAB原子广播协议来实现数据的最终顺序一致性，他是一个类似2PC两阶段提交的过程。

由于Zookeeper只有Leader节点可以写入数据，如果是其他节点收到写入数据的请求，则会将之转发给Leader节点。

主要流程如下：

1. Leader收到请求之后，将它转换为一个proposal提议，并且为每个提议分配一个全局唯一递增的事务ID：zxid，然后把提议放入到一个FIFO的队列中，按照FIFO的策略发送给所有的Follower

2. Follower收到提议之后，以事务日志的形式写入到本地磁盘中，写入成功后返回ACK给Leader

3. Leader在收到超过半数的Follower的ACK之后，即可认为数据写入成功，就会发送commit命令给Follower告诉他们可以提交proposal了

ZAB包含两种基本模式，崩溃恢复和消息广播。

整个集群服务在启动、网络中断或者重启等异常情况的时候，首先会进入到崩溃恢复状态，此时会通过选举产生Leader节点，当集群过半的节点都和Leader状态同步之后，ZAB就会退出恢复模式。之后，就会进入消息广播的模式。

那么，Zookeeper如何进行Leader选举的？

Leader的选举可以分为两个方面，同时选举主要包含事务zxid和myid，节点主要包含LEADING\FOLLOWING\LOOKING3个状态。

1. 服务启动期间的选举

2. 服务运行期间的选举

服务启动期间的选举

1. 首先，每个节点都会对自己进行投票，然后把投票信息广播给集群中的其他节点

2. 节点接收到其他节点的投票信息，然后和自己的投票进行比较，首先zxid较大的优先，如果zxid相同那么则会去选择myid更大者，此时大家都是LOOKING的状态

3. 投票完成之后，开始统计投票信息，如果集群中过半的机器都选择了某个节点机器作为leader，那么选举结束

4. 最后，更新各个节点的状态，leader改为LEADING状态，follower改为FOLLOWING状态

服务运行期间的选举

如果开始选举出来的leader节点宕机了，那么运行期间就会重新进行leader的选举。

1. leader宕机之后，非observer节点都会把自己的状态修改为LOOKING状态，然后重新进入选举流程

2. 生成投票信息(myid,zxid)，同样，第一轮的投票大家都会把票投给自己，然后把投票信息广播出去

3. 接下来的流程和上面的选举是一样的，都会优先以zxid，然后选择myid，最后统计投票信息，修改节点状态，选举结束

那选举之后又是怎样进行数据同步的？

那实际上Zookeeper在选举之后，Follower和Observer（统称为Learner）就会去向Leader注册，然后就会开始数据同步的过程。

数据同步包含3个主要值和4种形式。

PeerLastZxid：Learner服务器最后处理的ZXID

minCommittedLog：Leader提议缓存队列中最小ZXID

maxCommittedLog：Leader提议缓存队列中最大ZXID

直接差异化同步 DIFF同步

如果PeerLastZxid在minCommittedLog和maxCommittedLog之间，那么则说明Learner服务器还没有完全同步最新的数据。

1. 首先Leader向Learner发送DIFF指令，代表开始差异化同步，然后把差异数据（从PeerLastZxid到maxCommittedLog之间的数据）提议proposal发送给Learner

2. 发送完成之后发送一个NEWLEADER命令给Learner，同时Learner返回ACK表示已经完成了同步

3. 接着等待集群中过半的Learner响应了ACK之后，就发送一个UPTODATE命令，Learner返回ACK，同步流程结束

先回滚再差异化同步 TRUNC+DIFF同步

这个设置针对的是一个异常的场景。

如果Leader刚生成一个proposal，还没有来得及发送出去，此时Leader宕机，重新选举之后作为Follower，但是新的Leader没有这个proposal数据。

举个栗子：

假设现在的Leader是A，minCommittedLog=1，maxCommittedLog=3，刚好生成的一个proposal的ZXID=4，然后挂了。

重新选举出来的Leader是B，B之后又处理了2个提议，然后minCommittedLog=1，maxCommittedLog=5。

这时候A的PeerLastZxid=4，在(1,5)之间。

那么这一条只存在于A的提议怎么处理？

A要进行事务回滚，相当于抛弃这条数据，并且回滚到最接近于PeerLastZxid的事务，对于A来说，也就是PeerLastZxid=3。

流程和DIFF一致，只是会先发送一个TRUNC命令，然后再执行差异化DIFF同步。

仅回滚同步 TRUNC同步

针对PeerLastZxid大于maxCommittedLog的场景，流程和上述一致，事务将会被回滚到maxCommittedLog的记录。

这个其实就更简单了，也就是你可以认为TRUNC+DIFF中的例子，新的Leader B没有处理提议，所以B中minCommittedLog=1，maxCommittedLog=3。

所以A的PeerLastZxid=4就会大于maxCommittedLog了，也就是A只需要回滚就行了，不需要执行差异化同步DIFF了。

全量同步 SNAP同步

适用于两个场景：

1. PeerLastZxid小于minCommittedLog

2. Leader服务器上没有提议缓存队列，并且PeerLastZxid不等于Leader的最大ZXID

这两种场景下，Leader将会发送SNAP命令，把全量的数据都发送给Learner进行同步。

有可能会出现数据不一致的问题吗？

还是会存在的，我们可以分成3个场景来描述这个问题。

查询不一致

因为Zookeeper是过半成功即代表成功，假设我们有5个节点，如果123节点写入成功，如果这时候请求访问到4或者5节点，那么有可能读取不到数据，因为可能数据还没有同步到4、5节点中，也可以认为这算是数据不一致的问题。

解决方案可以在读取前使用sync命令。

leader未发送proposal宕机

这也就是数据同步说过的问题。

leader刚生成一个proposal，还没有来得及发送出去，此时leader宕机，重新选举之后作为follower，但是新的leader没有这个proposal。

这种场景下的日志将会被丢弃。

leader发送proposal成功，发送commit前宕机

如果发送proposal成功了，但是在将要发送commit命令前宕机了，如果重新进行选举，还是会选择zxid最大的节点作为leader，因此，这个日志并不会被丢弃，会在选举出leader之后重新同步到其他节点当中。

如果作为注册中心，Zookeeper 和Eureka、Consul、Nacos有什么区别？

最后，你对于CAP理论怎么理解？

CAP是一个分布式系统设计的定理，他包含3个部分，并且最多只能同时满足其中两个。

1. Consistency一致性，因为在一个分布式系统中，数据肯定需要在不同的节点之间进行同步，就比如Zookeeper，所以一致性就是指的是数据在不同的节点之间怎样保证一致性，对于纯理论的C而言，默认的规则是忽略掉延迟的，因为如果考虑延迟的话，因为数据同步的过程无论如何都会有延迟的，延迟的过程必然会带来数据的不一致。

2. Availability可用性，这个指的是对于每一个请求，节点总是可以在合理的时间返回合理的响应，比如Zookeeper在进行数据同步时，无法对外提供读写服务，不满足可用性要求。这里常有的一个例子是说Zookeeper选举期间无法提供服务不满足A，这个说法并不准确，因为CAP关注的是数据的读写，选举可以认为不在考虑范围之内。所以，可以认为对于数据的读写，无论响应超时还是返回异常都可以认为是不满足A。

3. Partition-tolerance分区容错性，因为在一个分布式系统当中，很有可能由于部分节点的网络问题导致整个集群之间的网络不连通，所以就产生了网络分区，整个集群的环境被分隔成不同的的子网，所以，一般说网络不可能100%的不产生问题，所以P一定会存在。

为什么只能同时满足CAP中的两个呢？

以A\B两个节点同步数据举例，由于P的存在，那么可能AB同步数据出现问题。

如果选择AP，由于A的数据未能正确同步到B，所以AB数据不一致，无法满足C。

如果选择CP，那么B就不能提供服务，就无法满足A。

巨人的肩膀：

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《从Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践》