前言
涵盖各大公司会问到的面试点，同时随着版本的升级，可能也会有一些面试题更新，也会同步保持更新，因为篇幅原因（其实是我懒，哈哈）所以列了一部分答案，所有的答案见下文，总共485页合计20个技术点，文末自取pdf.
1. ZooKeeper 面试题？
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户。
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）
客户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 专门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 服务器开始接收客户端的事务请求生成事物提案来进行事务请求处理。
5. 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户端会话绑定，一旦客户端会话失效（客户端与zookeeper 连接断开不一定会话失效），那么这个客户端创建的所有临时节点都
会被移除。
3、PERSISTENT_SEQUENTIAL-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_SEQUENTIAL-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 机制 – 数据变更通知
Zookeeper 允许客户端向服务端的某个 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，服务端会向指定客户端发送一个事件通知来实现分布式的通知功能，然后客户端根据 Watcher 通知状态和事件类型做出业务上的改变。
工作机制：
1、客户端注册 watcher
2、服务端处理 watcher
3、客户端回调 watcher
Watcher 特性总结：
1、一次性
无论是服务端还是客户端，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户端发送事件通知，无论对于网络还是服务端的压力都非常大。
2、客户端串行执行
客户端 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，只会告诉客户端发生了事件，而不会说明事件的具体内容。
3.2、客户端向服务端注册 Watcher 的时候，并不会把客户端真实的 Watcher 对象实体传递到服务端，仅仅是在客户端请求中使用 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，不同的客户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户端在不通的时刻监听到事件，由于 Zookeeper 本身提供了 ordering guarantee，即客户端监听事件后，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、当一个客户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，如果在客户端断开连接期间被创建了.
并且随后在客户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.
Zookeeper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。表明当前服务器角色是Follower.
(3) LEADING:领导者状态。表明当前服务器角色是Leader.
(4) OBSERVING:观察者状态。表明当前服务器角色是Observer.
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ZXID.
maxCommittedLog:Leader服务器Proposal缓存队列comittedLog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
●全星同步(SNAP同步)场景: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.
7. 客户端注册 Watcher 实现
**8. 服务端处理 Watcher 实现 **
9. 客户端回调 Watcher
10. ACL 权限控制机制
**11. Chroot 特性 **
12.zookeeper负载均衡和nginx负载均衡区别
13.Zookeeper对节点的watch监听通知是永久的吗?为什么不是永久的?
14.Zookeeper的典型应用场景
15.Zookeeper和Dubbo的关系?
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