zookeeper介绍连接
https://blog.csdn.net/apriaaaa/article/details/79697466
https://blog.csdn.net/duke370503/article/details/52623192
面试题连接
https://www.cnblogs.com/lanqiu5ge/p/9405601.html#_label6
1) Zookeeper在集群中扮演的角色以及应用场景?
2) Zookeeper提供了哪两种功能?
zookeeper=文件系统+通知机制。
3) Zookeeper集群中最少要几台机器，集群规则怎样的?
zookeeper的选举过程中，为了保证选举过程最后能选出leader，就一定不能出现两台机器得票相同的僵局，所以一般的，要求zk集群的server数量一定要是奇数，也就是2n+1台，并且，如果集群出现问题，其中存活的机器必须大于n+1台，否则leader无法获得多数server的支持，系统就自动挂掉。所以一般是3个或者3个以上节点。
4) Zookeeper数据节点类型及特点?
有四种类型的znode：
1、PERSISTENT-持久化目录节点
客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在
2、 PERSISTENT_SEQUENTIAL-持久化顺序编号目录节点
客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
3、EPHEMERAL-临时目录节点
客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除
4、EPHEMERAL_SEQUENTIAL-临时顺序编号目录节点
客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
5) Zookeeper监听器的原理?
https://blog.csdn.net/wwwzydcom/article/details/84171105
客户端注册Watcher实现
- 调用getData()/getChildren()/exist()三个API，传入Watcher对象
- 标记请求request，封装Watcher到WatchRegistration
- 封装成Packet对象，发服务端发送request
- 收到服务端响应后，将Watcher注册到ZKWatcherManager中进行管理
- 请求返回，完成注册。
服务端处理Watcher实现
-
服务端接收Watcher并存储
接收到客户端请求，处理请求判断是否需要注册Watcher，需要的话将数据节点的节点路径和ServerCnxn（ServerCnxn代表一个客户端和服务端的连接，实现了Watcher的process接口，此时可以看成一个Watcher对象）存储在WatcherManager的WatchTable和watch2Paths中去。 - Watcher触发
以服务端接收到 setData() 事务请求触发NodeDataChanged事件为例：- 封装WatchedEvent
将通知状态（SyncConnected）、事件类型（NodeDataChanged）以及节点路径封装成一个WatchedEvent对象 - 查询Watcher
从WatchTable中根据节点路径查找Watcher - 没找到；说明没有客户端在该数据节点上注册过Watcher
- 找到；提取并从WatchTable和Watch2Paths中删除对应Watcher（从这里可以看出Watcher在服务端是一次性的，触发一次就失效了）
- 封装WatchedEvent
-
调用process方法来触发Watcher
这里process主要就是通过ServerCnxn对应的TCP连接发送Watcher事件通知。
客户端回调Watcher
客户端SendThread线程接收事件通知，交由EventThread线程回调Watcher。客户端的Watcher机制同样是一次性的，一旦被触发后，该Watcher就失效了。
6) Zookeeper服务器角色?
7) Zookeeper选举机制?
https://blog.csdn.net/chengyuqiang/article/details/79190061
8) Zookeeper写数据原理?
在面试题链接里有
zookeeper是什么
官方说辞：Zookeeper 分布式服务框架是Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。
好抽象，我们改变一下方式，先看看它都提供了哪些功能，然后再看看使用它的这些功能能做点什么。
zookeeper提供了什么
简单的说，zookeeper=文件系统+通知机制。
1、 文件系统
Zookeeper维护一个类似文件系统的数据结构：
每个子目录项如 NameService 都被称作为 znode，和文件系统一样，我们能够自由的增加、删除znode，在一个znode下增加、删除子znode，唯一的不同在于znode是可以存储数据的。
有四种类型的znode：
1、PERSISTENT-持久化目录节点
客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在
2、 PERSISTENT_SEQUENTIAL-持久化顺序编号目录节点
客户端与zookeeper断开连接后，该节点依旧存在，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
3、EPHEMERAL-临时目录节点
客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除
4、EPHEMERAL_SEQUENTIAL-临时顺序编号目录节点
客户端与zookeeper断开连接后，该节点被删除，只是Zookeeper给该节点名称进行顺序编号
2、 通知机制
客户端注册监听它关心的目录节点，当目录节点发生变化（数据改变、被删除、子目录节点增加删除）时，zookeeper会通知客户端。
就这么简单，下面我们看看能做点什么呢？
我们能用zookeeper做什么
1、 命名服务
这个似乎最简单，在zookeeper的文件系统里创建一个目录，即有唯一的path。在我们使用tborg无法确定上游程序的部署机器时即可与下游程序约定好path，通过path即能互相探索发现，不见不散了。
2、 配置管理
程序总是需要配置的，如果程序分散部署在多台机器上，要逐个改变配置就变得困难。好吧，现在把这些配置全部放到zookeeper上去，保存在 Zookeeper 的某个目录节点中，然后所有相关应用程序对这个目录节点进行监听，一旦配置信息发生变化，每个应用程序就会收到 Zookeeper 的通知，然后从 Zookeeper 获取新的配置信息应用到系统中就好。
3、 集群管理
所谓集群管理无在乎两点：是否有机器退出和加入、选举master。
对于第一点，所有机器约定在父目录GroupMembers下创建临时目录节点，然后监听父目录节点的子节点变化消息。一旦有机器挂掉，该机器与 zookeeper的连接断开，其所创建的临时目录节点被删除，所有其他机器都收到通知：某个兄弟目录被删除，于是，所有人都知道：它上船了。新机器加入 也是类似，所有机器收到通知：新兄弟目录加入，highcount又有了。
对于第二点，我们稍微改变一下，所有机器创建临时顺序编号目录节点，每次选取编号最小的机器作为master就好。
4、 分布式锁
有了zookeeper的一致性文件系统，锁的问题变得容易。锁服务可以分为两类，一个是保持独占，另一个是控制时序。
对于第一类，我们将zookeeper上的一个znode看作是一把锁，通过createznode的方式来实现。所有客户端都去创建 /distribute_lock 节点，最终成功创建的那个客户端也即拥有了这把锁。厕所有言：来也冲冲，去也冲冲，用完删除掉自己创建的distribute_lock 节点就释放出锁。
对于第二类， /distribute_lock 已经预先存在，所有客户端在它下面创建临时顺序编号目录节点，和选master一样，编号最小的获得锁，用完删除，依次方便。
5、队列管理
两种类型的队列：
1、 同步队列，当一个队列的成员都聚齐时，这个队列才可用，否则一直等待所有成员到达。
2、队列按照 FIFO 方式进行入队和出队操作。
第一类，在约定目录下创建临时目录节点，监听节点数目是否是我们要求的数目。
第二类，和分布式锁服务中的控制时序场景基本原理一致，入列有编号，出列按编号。
终于了解完我们能用zookeeper做什么了，可是作为一个程序员，我们总是想狂热了解zookeeper是如何做到这一点的，单点维护一个文件系统没有什么难度，可是如果是一个集群维护一个文件系统保持数据的一致性就非常困难了。
分布式与数据复制
Zookeeper作为一个集群提供一致的数据服务，自然，它要在所有机器间做数据复制。数据复制的好处：
1、 容错
一个节点出错，不致于让整个系统停止工作，别的节点可以接管它的工作；
2、提高系统的扩展能力
把负载分布到多个节点上，或者增加节点来提高系统的负载能力；
3、提高性能
让客户端本地访问就近的节点，提高用户访问速度。
从客户端读写访问的透明度来看，数据复制集群系统分下面两种：
1、写主(WriteMaster)
对数据的修改提交给指定的节点。读无此限制，可以读取任何一个节点。这种情况下客户端需要对读与写进行区别，俗称读写分离；
2、写任意(Write Any)
对数据的修改可提交给任意的节点，跟读一样。这种情况下，客户端对集群节点的角色与变化透明。
对zookeeper来说，它采用的方式是写任意。通过增加机器，它的读吞吐能力和响应能力扩展性非常好，而写，随着机器的增多吞吐能力肯定下降（这 也是它建立observer的原因），而响应能力则取决于具体实现方式，是延迟复制保持最终一致性，还是立即复制快速响应。
我们关注的重点还是在如何保证数据在集群所有机器的一致性，这就涉及到paxos算法。
数据一致性与paxos算法
据说Paxos算法的难理解与算法的知名度一样令人敬仰，所以我们先看如何保持数据的一致性，这里有个原则就是：
在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点都执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。
Paxos算法解决的什么问题呢，解决的就是保证每个节点执行相同的操作序列。好吧，这还不简单，master维护一个全局写队列，所有写操作都必须 放入这个队列编号，那么无论我们写多少个节点，只要写操作是按编号来的，就能保证一致性。没错，就是这样，可是如果master挂了呢。
Paxos算法通过投票来对写操作进行全局编号，同一时刻，只有一个写操作被批准，同时并发的写操作要去争取选票，只有获得过半数选票的写操作才会被 批准（所以永远只会有一个写操作得到批准），其他的写操作竞争失败只好再发起一轮投票，就这样，在日复一日年复一年的投票中，所有写操作都被严格编号排 序。编号严格递增，当一个节点接受了一个编号为100的写操作，之后又接受到编号为99的写操作（因为网络延迟等很多不可预见原因），它马上能意识到自己 数据不一致了，自动停止对外服务并重启同步过程。任何一个节点挂掉都不会影响整个集群的数据一致性（总2n+1台，除非挂掉大于n台）。
总结
Zookeeper 作为 Hadoop 项目中的一个子项目，是 Hadoop 集群管理的一个必不可少的模块，它主要用来控制集群中的数据，如它管理 Hadoop 集群中的 NameNode，还有 Hbase 中 Master Election、Server 之间状态同步等。
ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和 命名服务等。Zookeeper是hadoop的一个子项目，其发展历程无需赘述。在分布式应用中，由于工程师不能很好地使用锁机制，以及基于消息的协调 机制不适合在某些应用中使用，因此需要有一种可靠的、可扩展的、分布式的、可配置的协调机制来统一系统的状态。Zookeeper的目的就在于此。本文简 单分析zookeeper的工作原理，对于如何使用zookeeper不是本文讨论的重点。
Zookeeper的基本概念
1.1 角色
Zookeeper中的角色主要有以下三类，如下表所示：
fast paxos流程是在选举过程中，某Server首先向所有Server提议自己要成为leader，当其它Server收到提议以后，解决epoch和 zxid的冲突，并接受对方的提议，然后向对方发送接受提议完成的消息，重复这个流程，最后一定能选举出Leader。其流程图如下所示：
2.3.2 Follower工作流程
Follower主要有四个功能：
1. 向Leader发送请求（PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息）；
2 .接收Leader消息并进行处理；
3 .接收Client的请求，如果为写请求，发送给Leader进行投票；
4 .返回Client结果。
Follower的消息循环处理如下几种来自Leader的消息：
1 .PING消息： 心跳消息；
2 .PROPOSAL消息：Leader发起的提案，要求Follower投票；
3 .COMMIT消息：服务器端最新一次提案的信息；
4 .UPTODATE消息：表明同步完成；
5 .REVALIDATE消息：根据Leader的REVALIDATE结果，关闭待revalidate的session还是允许其接受消息；
6 .SYNC消息：返回SYNC结果到客户端，这个消息最初由客户端发起，用来强制得到最新的更新。
Follower的工作流程简图如下所示，在实际实现中，Follower是通过5个线程来实现功能的。
ZooKeeper典型使用场景一览
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现，使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性，也正是基 于这样的特性，使得zookeeper能够应用于很多场景。网上对zk的使用场景也有不少介绍，本文将结合作者身边的项目例子，系统的对zk的使用场景进 行归类介绍。 值得注意的是，zk并不是生来就为这些场景设计，都是后来众多开发者根据框架的特性，摸索出来的典型使用方法。因此，也非常欢迎你分享你在ZK使用上的奇 技淫巧。
