前言
原来只是在从应用以及简单的思想理解方面给大家介绍了红黑树的创建与使用。这段时间就想要深入研究一下红黑树，主要参考了维基百科内容，加上自己的一些理解与学习，尝试真正的实现这一数据结构。今天小泉就带大家手撸一下红黑树吧！废话不多说，我们的红黑树之旅即将启程。
正文
ZooKeeper 很流行，有个基本的疑问：
- ZooKeeper 是用来做什么的？
- 之前没有ZK，为什么会诞生 ZK？
OK，解答一下上面的疑问：（下面是凭直觉说的）
- ZooKeeper 是用于简化分布式应用开发的，对开发者屏蔽一些分布式应用开发过程中的底层细节
- ZooKeeper 对外暴露简单的 API，用于支持分布式应用开发
- ZooKeeper 在提供上述功能的同时，其还是一个 高性能、高可用、高可靠的分布式集群
上面说这么多，总结一下，ZK 能解决分布式应用开发的问题，ZK 能很好的解决问题。到这一步，疑问就更多了：
- 分布式应用开发，有哪些常见问题？ZK 是如何屏蔽这些底层细节的？
- ZooKeeper 对外暴露了那些 API？这些 API 如何支持分布式应用开发的？这些 API 还能简化吗？API 的语义性怎么样？
- ZooKeeper 自身是一个高性能、高可用、高可靠的分布式集群，那有个简单的问题：
- 高性能是指什么？ZooKeeper 为了达到高性能，做了哪些工作？
- 高可用同上
- 高可靠同上
Note：本篇 wiki 就是为了解决上述第一个疑问的。（其他疑问会在其他 blog 中逐步解答）
为什么有 ZooKeeper
一个应用程序，涉及多个进程协作时，业务逻辑代码中混杂有大量复杂的进程协作逻辑。
上述多进程协作逻辑，有 2 个特点：
- 处理复杂
- 处理逻辑可重用
因此，考虑将多进程协作的共性问题拎出，作为基础设施，让 RD 更加专注业务逻辑开发，即：
ZooKeeper 就是上述多进程协作基础服务的一种。
ZooKeeper 的特点
ZooKeeper 有几个简单特点：
- ZooKeeper 的 API：从 文件系统 API 得到的启发，提供简单的 API
- ZooKeeper 运行在专用服务器上，跟业务逻辑分离，保证了高容错性和可扩展性
ZooKeeper 是存储设施，但特别注意
- ZK上存储的数据聚焦为：
协作数据（元数据），而不是应用数据，应用数据有自己的存储方案，例如 HDFS 等 - ZK 本质上，可以看作一种
特殊的 FS
特别说明：
应用数据和元数据，由于使用场景不同，对一致性和持久性的要求有差异， 因此，架构设计、数据治理过程中，应将 2 类数据独立看待、独立存储。
ZooKeeper 的使命
ZK 要解决的核心问题：
ZK 目标：简化分布式应用开发中，多进程协作问题。为分布式应用，提供高效、可靠的分布式协调服务（基础服务），例如：
- 统一的命名服务
- 分布式锁
- 进程崩溃检测
- Leader 选举
- 配置管理：配置变更时，及时下发到各个 Client。
一个简单的问题：多进程的协作是什么？尼玛呀，有完没完，啥问题你都有，面对这个掉咋天的脑壳，还是回答一下。
多进程协作，整体分为 2 类：
- 协作：多进程需要一同处理某些事情，一些进程采取行动是的其他进程能够正常工作，例如：主从结构，M 向 S 分配任务，S 才会执行，否则 S 就保持空闲状态
- 竞争：两个进程不能同时工作，一个进程必须等待另个进程执行完毕，例如：主从结构，M 节点失效后，很多 S 都想成为 M，这时，就需要互斥锁，只有第一个获得锁的 S 成为 M
特别说明：
- 不跨网络协作：多进程，可以在同一台物理主机上，同步原语很方便(比如？管道、共享内存、消息队列、信号量)
- 跨网络协作：多进程，分布在不同的物理主机上，ZK 关注这一类
跨网络多进程协作，进程通信，基本思路有 2 个：
- 消息机制：通过网络，直接信息交换，多消息传递算法，实现同步原语
- 共享存储：利用外部共享存储，实现多进程协作，要求
共享存储提供有序访问，ZK 采用这种方式
真实系统中，跨网络通信，有几个共性问题：
- 消息延迟：由于网络原因，后发送先到达
- 处理器性能：由于系统调度原因，消息到达后，延迟处理
- 时钟偏移：不同物理主机，时钟发生偏移
ZK 精心设计用于屏蔽上述 3 个共性问题，使得这些问题在应用服务层面完全透明化。
ZooKeeper 特性
ZooKeeper 解决的本质问题
分布式系统的一致性问题：
- 消息传递：延迟性，先发送的消息，不一定先到达；
- 消息传递：丢失性，发送的消息，可能丢失；
- 节点崩溃：分布式系统内，任何一个节点都可能崩溃；
在这种情况下，如何保证数据的一致性？
- 提案投票：基于投票策略，2PC
- 选举投票：基于投票策略，投出
优先级最高的节点（包含最新数据的节点）
Paxos 目标：解决分布式一致性问题，提高分布式系统容错性的一致性算法。
Paxos 本质：基于消息传递的高度容错的一致性算法
ZooKeeper 定位
ZooKeeper 是：
- 分布式协调服务
- 高效、可靠
- 方便应用程序，聚焦
业务逻辑开发，而不需要过多关注分布式进程间协作细节
ZooKeeper 不直接暴露原语，而是，暴露一部分调用方法组成的 API，类似文件系统的 API，支持应用程序实现自己的原语。
ZooKeeper 特性
ZooKeeper 可以保证如下分布式一致性特性：
- 顺序一致性：同一个 Client 发起的事务请求，严格按照发起顺序执行
- 原子性：事务请求，要么应用到所有节点，要么一个节点都没有应用
- 单一视图：Client 无论连接到哪个节点，看到的服务端数据都是一致的（Note：不准确，其实是最终一致性）
- 可靠性：事务一旦执行成功，状态永久保留
- 实时性：事务一旦执行成功，Client 并不能立即看到最新数据，但 ZooKeeper 保证最终一致性
ZooKeeper 设计目标
ZooKeeper 致力于提供高性能、高可用、顺序一致性的分布式协调服务，保证数据最终一致性。
目标一：高性能（简单的数据模型）
- 采用
树形结构组织数据节点； - 全量数据节点，都存储在内存中；
- Follower 和 Observer 直接处理非事务请求；
目标二：高可用（构建集群）
- 半数以上机器存活，服务就能正常运行
- 自动进行 Leader 选举
目标三：顺序一致性（事务操作的顺序）
- 每个事务请求，都会转发给 Leader 处理
- 每个事务，会分配全局唯一的递增id（zxid，64位：epoch + 自增 id）
目标四：最终一致性
- 通过提议投票方式，保证事务提交的可靠性
- 提议投票方式，只能保证 Client 收到事务提交成功后，半数以上节点能够看到最新数据
ZooKeeper 出现之前
ZK 出现之前，分布式系统常用两种方式，实现多进程协作：
- 分布式锁管理器
- 分布式数据库
ZK 更专注于进程协作，而不提供任何锁接口和通用的存储数据接口。（疑问：ZK 也可以提供啊，我们不使用就行了）
应用服务器，常见的 2 种需求：
- Master-Slave?Leader 选举：要求提供Master节点选举功能
- 进程响应跟踪?崩溃检测：要求提供进程存活状态的跟踪
- 分布式锁：互斥排它锁
ZK 为上述 2 种策略提供了基础 API。
ZooKeeper 不适用的场景：
- 海量数据存储：ZK 本质是
特殊的 FS，但 ZK 用于存储元数据，需要单独存储应用数据
最后的内容
在开头跟大家分享的时候我就说，面试我是没有做好准备的，全靠平时的积累，确实有点临时抱佛脚了，以至于我自己还是挺懊恼的。（准备好了或许可以拿个40k，没做准备只有30k+，你们懂那种感觉吗）
如何准备面试？
1、前期铺垫（技术沉积）
程序员面试其实是对于技术的一次摸底考试，你的技术牛逼，那你就是大爷。大厂对于技术的要求主要体现在：基础，原理，深入研究源码，广度，实战五个方面，也只有将原理理论结合实战才能把技术点吃透。
下面是我会看的一些资料笔记，希望能帮助大家由浅入深，由点到面的学习Java，应对大厂面试官的灵魂追问
这部分内容过多，小编只贴出部分内容展示给大家了，见谅见谅！
- Java程序员必看《Java开发核心笔记（华山版）》
- Redis学习笔记
- Java并发编程学习笔记
四部分，详细拆分并发编程——并发编程+模式篇+应用篇+原理篇
- Java程序员必看书籍《深入理解 ava虚拟机第3版》（pdf版）
- 大厂面试必问——数据结构与算法汇集笔记
其他像Spring，SpringBoot，SpringCloud，SpringCloudAlibaba，Dubbo，Zookeeper，Kafka，RocketMQ，RabbitMQ，Netty，MySQL，Docker，K8s等等我都整理好，这里就不一一展示了。
2、狂刷面试题
技术主要是体现在平时的积累实用，面试前准备两个月的时间再好好复习一遍，紧接着就可以刷面试题了，下面这些面试题都是小编精心整理的，贴给大家看看。
①大厂高频45道笔试题（智商题）
②BAT大厂面试总结（部分内容截图）
③面试总结
3、结合实际，修改简历
程序员的简历一定要多下一些功夫，尤其是对一些字眼要再三斟酌，如“精通、熟悉、了解”这三者的区别一定要区分清楚，否则就是在给自己挖坑了。当然不会包装，我可以将我的简历给你参考参考，如果还不够，那下面这些简历模板任你挑选：
以上分享，希望大家可以在金三银四跳槽季找到一份好工作，但千万也记住，技术一定是平时工作种累计或者自学（或报班跟着老师学）通过实战累计的，千万不要临时抱佛脚。
另外，面试中遇到不会的问题不妨尝试讲讲自己的思路，因为有些问题不是考察我们的编程能力，而是逻辑思维表达能力；最后平时要进行自我分析与评价，做好职业规划，不断摸索，提高自己的编程能力和抽象思维能力。
本文已被CODING开源项目：【一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码】收录
