1. ZooKeeper 是什么？
ZooKeeper 是一个开放源码的分布式协调服务，它是集群的管理者，监视着集群中各个节点
的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。最终，将简单易用的接口和性能高效、功
能稳定的系统提供给用戶。
分布式应用程序可以基于 Zookeeper 实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布
式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。
Zookeeper 保证了如下分布式一致性特性：
（1）顺序一致性
（2）原子性
（3）单一视图
（4）可靠性
（5）实时性（最终一致性）
客戶端的读请求可以被集群中的任意一台机器处理，如果读请求在节点上注册了监听器，这
个监听器也是由所连接的 zookeeper 机器来处理。对于写请求，这些请求会同时发给其他
zookeeper 机器并且达成一致后，请求才会返回成功。因此，随着 zookeeper 的集群机器增
多，读请求的吞吐会提高但是写请求的吞吐会下降。
有序性是 zookeeper 中非常重要的一个特性，所有的更新都是全局有序的，每个更新都有
一个唯一的时间戳，这个时间戳称为 zxid（Zookeeper Transaction Id）。而读请求只会相对于
更新有序，也就是读请求的返回结果中会带有这个 zookeeper 最新的 zxid。
2. ZooKeeper 提供了什么？
（1）文件系统
（2）通知机制
3. Zookeeper 文件系统
Zookeeper 提供一个多层级的节点命名空间（节点称为 znode）。与文件系统不同的是，这
些节点都可以设置关联的数据，而文件系统中只有文件节点可以存放数据而目录节点不行。
Zookeeper 为了保证高吞吐和低延迟，在内存中维护了这个树状的目录结构，这种特性使得
Zookeeper 不能用于存放大量的数据，每个节点的存放数据上限为 1M。
4. ZAB 协议？
ZAB 协议是为分布式协调服务 Zookeeper 专 设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议。
ZAB 协议包括两种基本的模式：崩溃恢复和消息广播。
当整个 zookeeper 集群刚刚启动或者 Leader 服务器宕机、重启或者网络故障导致不存在过
半的服务器与 Leader 服务器保持正常通信时，所有进程（服务器）进入崩溃恢复模式，首
先选举产生新的 Leader 服务器，然后集群中 Follower 服务器开始与新的 Leader 服务器进
行数据同步，当集群中超过半数机器与该 Leader 服务器完成数据同步之后，退出恢复模式
进入消息广播模式，Leader 服务器开始接收客戶端的事务请求生成事物提案来进行事务请
求处理。
5. 点 四种类型的数据节点 Znode
1）PERSISTENT-持久节点
除非手动删除，否则节点一直存在于 Zookeeper 上
（2）EPHEMERAL-临时节点
临时节点的生命周期与客戶端会话绑定，一旦客戶端会话失效（客戶端与 zookeeper 连接断
开不一定会话失效），那么这个客戶端创建的所有临时节点都会被移除。
（3）PERSISTENT_SE## UENTIAL-持久顺序节点
基本特性同持久节点，只是增加了顺序属性，节点名后边会追加一个由父节点维护的自增整
型数
字。
（4）EPHEMERAL_SE## UENTIAL-临时顺序节点
基本特性同临时节点，增加了顺序属性，节点名后边会追加一个由父节点维护的自增整型数
字。
6. Zookeeper Watcher 制 机制 – 数据变更通知
Zookeeper 允许客戶端向服务端的某个 Znode 注册一个 Watcher 监听，当服务端的一些指
定事件触发了这个 Watcher，服务端会向指定客戶端发送一个事件通知来实现分布式的通知
功能，然后客戶端根据 Watcher 通知状态和事件类型做出业务上的改变。
工作机制：
（1）客戶端注册 watcher
（2）服务端处理 watcher
（3）客戶端回调 watcher
Watcher 特性总结：
（1）一次性
无论是服务端还是客戶端，一旦一个 Watcher 被 触 发 ，Zookeeper 都会将其从相应的存
储中移除。这样的设计有效的减轻了服务端的压力，不然对于更新非常频繁的节点，服务端
会不断的向客戶端发送事件通知，无论对于网络还是服务端的压力都非常大。
（2）客戶端串行执行
客戶端 Watcher 回调的过程是一个串行同步的过程。
（3）轻量
3.1、Watcher 通知非常简单，只会告诉客戶端发生了事件，而不会说明事件的具体内容。
3.2、客戶端向服务端注册 Watcher 的时候，并不会把客戶端真实的 Watcher 对象实体传
递到服务端，仅仅是在客戶端请求中使用 boolean 类型属性进行了标记。
（4）watcher event 异步发送 watcher 的通知事件从 server 发送到 client 是异步的，这就
存在一个问题，不同的客戶端和服务器之间通过 socket 进行通信，由于网络延迟或其他因
素导致客戶端在不通的时刻监听到事件，由于 Zookeeper 本身提供了 ordering guarantee，
即客戶端监听事件后，才会感知它所监视 znode 发生了变化。所以我们使用 Zookeeper 不
能期望能够监控到节点每次的变化。 Zookeeper 只能保证最终的一致性，而无法保证强一
致性。
（5）注册 watcher getData、exists、getChildren
（6）触发 watcher create、delete、setData
（7）当一个客戶端连接到一个新的服务器上时，watch 将会被以任意会话事件触发。当与
一个服务器失去连接的时候，是无法接收到 watch 的。而当 client 重新连接时，如果需要
的话，所有先前注册过的 watch，都会被重新注册。通常这是完全透明的。只有在一个特殊
情况下，watch 可能会丢失：对于一个未创建的 znode 的 exist watch，如果在客戶端断开
连接期间被创建了，并且随后在客戶端连接上之前又删除了，这种情况下，这个 watch 事
件可能会被丢失。
7. 册 客戶端注册 Watcher 实现
（1）调用 getData()/getChildren()/exist()三个 API，传入 Watcher 对象
（2）标记请求 re## uest，封装 Watcher 到 WatchRegistration
（3）封装成 Packet 对象，发服务端发送 re## uest
（4）收到服务端响应后，将 Watcher 注册到 ZKWatcherManager 中进行管理
（5）请求返回，完成注册。
8. 理 服务端处理 Watcher 实现
（1）服务端接收 Watcher 并存储
接收到客戶端请求，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 代表一个客戶端和服务端的连接，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。
（2）Watcher 触发
以服务端接收到 setData() 事务请求触发 NodeDataChanged 事件为例：
2.1 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
2.2 查询 Watcher
从 WatchTable 中根据节点路径查找 Watcher
2.3 没找到；说明没有客戶端在该数据节点上注册过 Watcher
2.4 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）
（3）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。
9. 调 客戶端回调 Watcher
客戶端 SendThread 线程接收事件通知，交由 EventThread 线程回调 Watcher。
客戶端的 Watcher 机制同样是一次性的，一旦被触发后，该 Watcher 就失效了。
10. ACL 权限控制机制
GO（User/Group/Others）
目前在 Linux/Unix 文件系统中使用，也是使用最广泛的权限控制方式。是一种粗粒度的文
件系统权限控制模式。
ACL（Access Control List）访问控制列表
包括三个方面：
权限模式（Scheme）
（1）IP：从 IP 地址粒度进行权限控制
（2）Digest：最常用，用类似于 username:password 的权限标识来进行权限配置，便于区
分不
同应用来进行权限控制
（3）World：最开放的权限控制方式，是一种特殊的 digest 模式，只有一个权限标识
“world:anyone”
（4）Super：超级用戶
授权对象
授权对象指的是权限赋予的用戶或一个指定实体，例如 IP 地址或是机器灯。
权限 Permission
（1）CREATE：数据节点创建权限，允许授权对象在该 Znode 下创建子节点
（2）DELETE：子节点删除权限，允许授权对象删除该数据节点的子节点
（3）READ：数据节点的读取权限，允许授权对象访问该数据节点并读取其数据内容或子节
点列表等
（4）WRITE：数据节点更新权限，允许授权对象对该数据节点进行更新操作
（5）ADMIN：数据节点管理权限，允许授权对象对该数据节点进行 ACL 相关设置操作
11. Chroot 特性
3.2.0 版本后，添加了 Chroot 特性，该特性允许每个客戶端为自己设置一个命名空间。如
果一个客戶端设置了 Chroot，那么该客戶端对服务器的任何操作，都将会被限制在其自己
的命名空间下。
通过设置 Chroot，能够将一个客戶端应用于 Zookeeper 服务端的一颗子树相对应，在那些
多个应用公用一个 Zookeeper 进群的场景下，对实现不同应用间的相互隔离非常有帮助。
12. 会话管理
分桶策略：将类似的会话放在同一区块中进行管理，以便于 Zookeeper 对会话进行不同区
块的隔离处理以及同一区块的统一处理。
分配原则：每个会话的“下次超时时间点”（ExpirationTime）
计算公式：
ExpirationTime_ = currentTime + sessionTimeout ExpirationTime = (ExpirationTime_ /
ExpirationInrerval + 1) *
ExpirationInterval , ExpirationInterval 是指 Zookeeper 会话超时检查时间间隔，默认 tickTime
13. 服务器⻆色 色
Leader
（1）事务请求的唯一调度和处理者，保证集群事务处理的顺序性
（2）集群内部各服务的调度者
Follower
（1）处理客戶端的非事务请求，转发事务请求给 Leader 服务器
（2）参与事务请求 Proposal 的投票
（3）参与 Leader 选举投票
Observer
（1）3.0 版本以后引入的一个服务器⻆色，在不影响集群事务处理能力的基础上提升集群
的非事务处理能力
（2）处理客戶端的非事务请求，转发事务请求给 Leader 服务器
（3）不参与任何形式的投票
14. Zookeeper 下 下 Server 工作状态
服务器具有四种状态，分别是 LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。
（1）LOOKING：寻 找 Leader 状态。当服务器处于该状态时，它会认为当前集群中没有
Leader，因此需要进入 Leader 选举状态。
（2）FOLLOWING：跟随者状态。表明当前服务器⻆色是 Follower。
（3）LEADING：领导者状态。表明当前服务器⻆色是 Leader。
（4）OBSERVING：观察者状态。表明当前服务器⻆色是 Observer。
15. 数据同步
整个集群完成 Leader 选举之后，Learner（Follower 和 Observer 的统称）回向 Leader 服
务器进行注册。当 Learner 服务器想 Leader 服务器完成注册后，进入数据同步环节。
数据同步流程：（均以消息传递的方式进行）
Learner 向 Learder 注册
数据同步
同步确认
Zookeeper 的数据同步通常分为四类：
（1）直接差异化同步（DIFF 同步）
（2）先回滚再差异化同步（TRUNC+DIFF 同步）
（3）仅回滚同步（TRUNC 同步）
（4）全量同步（SNAP 同步）
在进行数据同步前，Leader 服务器会完成数据同步初始化：
peerLastZxid：
从 learner 服务器注册时发送的 ACKEPOCH 消息中提取 lastZxid（该 Learner 服务器最后处
理的 ZXID）
minCommittedLog：
Leader 服务器 Proposal 缓存队列 committedLog 中最小 ZXIDmaxCommittedLog：
Leader 服务器 Proposal 缓存队列 committedLog 中最大 ZXID 直接差异化同步（DIFF 同步）
场景：peerLastZxid 介于 minCommittedLog 和 maxCommittedLog 之间先回滚再差异化同步
（TRUNC+DIFF 同步）
场景：当新的 Leader 服务器发现某个 Learner 服务器包含了一条自己没有的事务记录，那
么就需要让该 Learner 服务器进行事务回滚–回滚到 Leader 服务器上存在的，同时也是最
接近于 peerLastZxid 的 ZXID 仅回滚同步（TRUNC 同步）
场景：peerLastZxid 大于 maxCommittedLog
全量同步（SNAP 同步）
场景一：peerLastZxid 小于 minCommittedLog
场景二：Leader 服务器上没有 Proposal 缓存队列且 peerLastZxid 不等于 lastProcessZxid
16. zookeeper 是如何保证事务的顺序一致性的？
zookeeper 采用了全局递增的事务 Id 来标识，所有的 proposal（提议）都在被提出的时候
加上了 zxid，zxid 实际上是一个 64 位的数字，高 32 位是 epoch（ 时期; 纪元; 世; 新时
代）用来标识 leader 周期，如果有新的 leader 产生出来，epoch 会自增，低 32 位用来递
增计数。当新产生 proposal 的时候，会依据数据库的两阶段过程，首先会向其他的 server
发出事务执行请求，如果超过半数的机器都能执行并且能够成功，那么就会开始执行。
17. 有 分布式集群中为什么会有 Master？ ？
在分布式环境中，有些业务逻辑只需要集群中的某一台机器进行执行，其他的机器可以共享
这个结果，这样可以大大减少重复计算，提高性能，于是就需要进行 leader 选举。
18. zk 节点宕机如何处理？
Zookeeper 本身也是集群，推荐配置不少于 3 个服务器。Zookeeper 自身也要保证当一个
节点宕机时，其他节点会继续提供服务。
如果是一个 Follower 宕机，还有 2 台服务器提供访问，因为 Zookeeper 上的数据是有多
个副本的，数据并不会丢失；
如果是一个 Leader 宕机，Zookeeper 会选举出新的 Leader。
ZK 集群的机制是只要超过半数的节点正常，集群就能正常提供服务。只有在 ZK 节点挂得
太多，只剩一半或不到一半节点能工作，集群才失效。
所以
3 个节点的 cluster 可以挂掉 1 个节点(leader 可以得到 2 票>1.5)
2 个节点的 cluster 就不能挂掉任何 1 个节点了(leader 可以得到 1 票<=1)
19. zookeeper 和 负载均衡和 nginx 负载均衡区别
zk 的负载均衡是可以调控，nginx 只是能调权重，其他需要可控的都需要自己写插件；但是
nginx 的吞吐量比 zk 大很多，应该说按业务选择用哪种方式。
20. Zookeeper 有哪几种几种部署模式？
部署模式：单机模式、伪集群模式、集群模式。
21. 集群最少要几台机器，集群规则是怎样的?
集群规则为 2N+1 台，N>0，即 3 台。
22. 集群支持动态添加机器吗？
其实就是水平扩容了，Zookeeper 在这方面不太好。两种方式：
全部重启：关闭所有 Zookeeper 服务，修改配置之后启动。不影响之前客戶端的会话。
逐个重启：在过半存活即可用的原则下，一台机器重启不影响整个集群对外提供服务。这是
比较常用的方式。
3.5 版本开始支持动态扩容。
23. Zookeeper 的 对节点的 watch 监听通知是永久的吗？为
什么不是永久的?
不是。官方声明：一个 Watch 事件是一个一次性的触发器，当被设置了 Watch 的数据发生
了改变的时候，则服务器将这个改变发送给设置了 Watch 的客戶端，以便通知它们。
为什么不是永久的，举个例子，如果服务端变动频繁，而监听的客戶端很多情况下，每次变
动都要通知到所有的客戶端，给网络和服务器造成很大压力。
一般是客戶端执行 getData(“/节点 A”,true)，如果节点 A 发生了变更或删除，客戶端会
得到它的 watch 事件，但是在之后节点 A 又发生了变更，而客戶端又没有设置 watch 事
件，就不再给客戶端发送。
在实际应用中，很多情况下，我们的客戶端不需要知道服务端的每一次变动，我只要最新的
数据即可。
24. Zookeeper 的 的 java 客戶端都有哪些？
java 客戶端：zk 自带的 zkclient 及 Apache 开源的 Curator。
25. chubby 和 是什么，和 zookeeper 比你怎么看？
chubby 是 google 的，完全实现 paxos 算法，不开源。zookeeper 是 chubby 的开源实现，
使用 zab 协议，paxos 算法的变种。
26. 个 说几个 zookeeper 常用的命令。
常用命令：ls get set create delete 等。
27. ZAB 和 和 Paxos 算法的联系与区别？
相同点：
（1）两者都存在一个类似于 Leader 进程的⻆色，由其负责协调多个 Follower 进程的运行
（2）Leader 进程都会等待超过半数的 Follower 做出正确的反馈后，才会将一个提案进行
提交
（3）ZAB 协议中，每个 Proposal 中都包含一个 epoch 值来代表当前的 Leader 周期，Paxos
中名字为 Ballot
不同点：
ZAB 用来构建高可用的分布式数据主备系统（Zookeeper），Paxos 是用来构建分布式一致性
状态机系统。
28. 简单描述一下 Zookeeper
Zookeeper 是一种为分布式应用所设计的高可用性、高性能且一致的开源协调服务，它提供
一项基本服务：分布式锁服务。由于 Zookeeper 的开元特性，后来我们的开发者在分布式锁
的基础上，摸索了出了其他的使用方法：配置维护、组服务、分布式消息队列、分布式通知
/协调等。
ZooKeeper 性能上的特点决定了它能够用在大型的、分布式的系统当中。从可靠性方面
来说，它并不会因为一个节点的错误而崩溃。除此之外，它严格的序列访问控制意味着复杂
的控制原语可以应用在客户端上。ZooKeeper 在一致性、可用性、容错性的保证，也是
ZooKeeper 的成功之处，它获得的一切成功都与它采用的协议——Zab 协议是密不可分的。
首先它设计一种新的数据结构——Znode，然后在该数据结构的基础上定义了一些关于该数
据结构的一些操作。有了这些数据结构和原语还不够，因为我们的 ZooKeeper 是工作在一个
分布式的环境下，我们的服务是通过消息以网络的形式发送给我们的分布式应用程序，所以
还需要一个通知机制——Watcher 机制。那么总结一下，ZooKeeper 所提供的服务主要是通
过：数据结构+原语+watcher 机制，三个部分来实现的。
ZooKeeper 的数据模型，在结构上和标准文件系统的非常相似，都是采用树形层次结构，
ZooKeeper 树中的每个节点被称为—Znode。每个 Znode 由 3 部分组成:
① stat：此为状态信息, 描述该 Znode 的版本, 权限等信息
② data：与该 Znode 关联的数据
③ children：该 Znode 下的子节点
ZooKeeper 虽然可以关联一些数据，但并没有被设计为常规的数据库或者大数据存储，
相反的是，它用来管理调度数据，比如分布式应用中的配置文件信息、状态信息、汇集位置
等等。这些数据的共同特性就是它们都是很小的数据，通常以 KB 为大小单位。ZooKeeper
的服务器和客户端都被设计为严格检查并限制每个 Znode 的数据大小至多 1M，但常规使用
中应该远小于此值。
ZooKeeper 中的节点有两种，分别为临时节点和永久节点。节点的类型在创建时即被确
定，并且不能改变。
① 临时节点：该节点的生命周期依赖于创建它们的会话。一旦会话(Session)结束，
临时节点将被自动删除，当然可以也可以手动删除。虽然每个临时的 Znode 都会绑定到一个
客户端会话，但他们对所有的客户端还是可见的。另外，ZooKeeper 的临时节点不允许拥有
子节点。
② 永久节点：该节点的生命周期不依赖于会话，并且只有在客户端显示执行删除操
作的时候，他们才能被删除。
Watch 触发器概述
ZooKeeper 可以为所有的读操作设置 watch，这些读操作包括：exists()、getChildren()及
getData()。watch 事件是一次性的触发器，当 watch 的对象状态发生改变时，将会触发此对
象上 watch 所对应的事件。watch 事件将被异步地发送给客户端，并且 ZooKeeper 为 watch
机制提供了有序的一致性保证。理论上，客户端接收 watch 事件的时间要快于其看到 watch
对象状态变化的时间。
小白路漫漫，让我们一起加油！！！
