1. ZooKeeper 是什么？
ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，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。
2. ZooKeeper 提供了什么
文件系统
通知机制
3. Zookeeper 怎么保证主从节点的状态同步？
Zookeeper 的核心是原子广播机制，这个机制保证了各个 server 之间的同步。实现这个机制的协议叫做 Zab 协议。Zab 协议有两种模式，它们分别是恢复模式和广播模式。
恢复模式 当服务启动或者在领导者崩溃后，Zab就进入了恢复模式，当领导者被选举出来，且大多数 server 完成了和 leader 的状态同步以后，恢复模式就结束了。状态同步保证了 leader 和 server 具有相同的系统状态。
广播模式 一旦 leader 已经和多数的 follower 进行了状态同步后，它就可以开始广播消息了，即进入广播状态。这时候当一个 server 加入 ZooKeeper 服务中，它会在恢复模式下启动，发现 leader，并和 leader 进行状态同步。待到同步结束，它也参与消息广播。ZooKeeper 服务一直维持在 Broadcast 状态，直到 leader 崩溃了或者 leader 失去了大部分的 followers 支持。
4. Zookeeper Watcher 机制 – 数据变更通知
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
（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。
3.1、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 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。
5. Zookeeper 文件系统
Zokeeper 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。
Zookeeper和Nacos的区别 在分布式系统中，注册中心充当着重要角色，是服务发现、客户端负载均衡中不可缺少的一员。注册中心除了能够实现基本的功能外，他的稳定性、可用性和健壮性对整个分布式系统的流畅运行影响重大。zookeeper和nacos可能是最常使用的方式。
Zookeeper Zookeeper 是 Apache Hadoop 的子项目，是一个树型的目录服务，支持变更推送，适合作为 Dubbo 服务的注册中心，工业强度较高。 Zookeeper的功能主要是它的树形节点来实现的。当有数据变化的时候或者节点过期的时候，会通过事件触发通知对应的客户端数据变化了，然后客户端再请求zookeeper获取最新数据，采用push-pull来做数据更新。服务注册和消费信息直接存储在zk树形节点上，集群下采用过半机制保证服务节点间一致性。 **Zookeeper主要是用来协调服务的，不用来存储业务数据。**ZNode的数据大小最大是1M **消息广播:**集群中zk在数据更新的时候，通过leader节点将将消息广播给其他follower节点，采用简单的两阶段提交模式，先request->ack->commit，当超过一半的follower节点响应可以提交就更新代码。 崩溃恢复： 当leader不可用时，或者超半数follower投票得出leader不可用，那么会重新选举，这段期间zk服务是不可用的。通过最新的 xid来选举出新的leader，选举出来后需要将新的leader中的数据更新给超过半数的follower节点才能对外提供服务。zookeeper是个CP系统，强一致性。(集群leader挂了会重新选举，此时暂停对外服务)。Zookeeper是通过TCP的心跳判断服务是否可用。
6. 客户端注册 Watcher 实现
（1）调用 getData()/getChildren()/exist()三个 API，传入 Watcher 对象
（2）标记请求 request，封装 Watcher 到 WatchRegistration
（3）封装成 Packet 对象，发服务端发送 request
（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。
7. 服务端处理 Watcher 实现
（1）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。
（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；说明没有客户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。
8. 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。
9. 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
10. 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。
11. 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 服务器想向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
12. 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
13. 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)
14. ZAB 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 进程的角色，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
15 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。
Nacos Nacos 是 Alibaba 公司推出的开源工具，用于实现分布式系统的服务发现与配置管理。Nacos 是 Dubbo 生态系统中重要的注册中心实现。 Nacos的配置中心和注册中心实现的是两套代码。Nacos依赖Mysql数据库做数据存储，当有数据更新的时候，直接更新数据库的数据，然后将数据更新的信息异步广播给Nacos集群中所有服务节点数据变更，在由Nacos服务节点更新本地缓存，然后将通知客户端节点数据变化。 Nacos支持两种方式的注册中心，持久化和非持久化存储服务信息。 非持久直接存储在nacos服务节点的内存中，并且服务节点间采用去中心化的思想，服务节点采用hash分片存储注册信息。 持久化使用Raft协议选举master节点，同样采用过半机制将数据存储在leader节点上。 Nacos保证了P，官方推荐使用A，即AP，保证其高可用。 AP模式下服务以临时实例注册，CP模式下服务以永久实例注册，Nacos集成了配置中心的功能。 Nacos同时实现CP以及AP两种数据的一致性策略，其实在一个组件中，同时实现两种数据一致性策略，这样在做服务注册中心选型时，就不必操心AP选什么组件，CP选什么组件，直接采用nacos就好了，同时满足你AP以及CP的数据一致性需求，即直接在一个组件中，享受Zookeeper以及Eureka组件的服务，避免了需要同时维护两种不同的组件的运维代价，只需要根据自己的实例需求，选择不同的注册模式即可。
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