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目录
ZooKeeper面试题
13.服务器角色
14. Zookeeper下 Server工作状态
15.数据同步
16. zookeeper是如何保证事务的顺序一致性的？
17.分布式集群中为什么会有 Master？
ZooKeeper面试题
13.服务器角色
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、处理客户端的非事务请求，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角色，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、处理客户端的非事务请求，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 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。
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 ZXID
maxCommittedLog：
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.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。
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