Zookeeper应用场景

1. zookeeper有哪些应用场景？

• 数据发布订阅（配置中心），需要提供地方获取数据，同时如果数据更新了，还需要收到通知。

  
  
  配置中心

• 命名服务，即当某个服务还没有开发完毕的时候，就可以对其进行命名，其他需要调用该服务的开发也不会受到影响。

  
  
  命名服务

• master选举，当master节点挂了，需要重新选举，可以使用zookeeper（或者其他工具也可以）；有两种方式可以选举master：1）通过在zokeeper上面争抢创建master这个临时节点，谁创建成功了谁就是master；2）通过维护servers这个节点的信息，把所有服务器信息保存到这里，创建顺序临时节点，选取最小的节点用来当作master节点。需要单独创建一个守护进程来一直进行选举。

  
  
  master选举

• 集群管理，实时动态检测集群的加入和离开（需要操作）

  
  
  集群管理

• 分布式队列，直接使用zookeeper就可以实现无界的分布式队列，如果要实现有界的分布式队列，则需要用到分布式锁；每个生产者放上去数据的时候需要先获取锁，判断一下是否超了，然后再进行放数据。注意，此时的数据节点不能是临时节点。

  
  
  分布式队列

• 分布式锁，第一种方式适用于并发量小的时候，因为产生惊群效应；第二种方式适用于并发量大的时候，只需要watch前一个子节点的状态，这样唤醒的进程就只会有一个。

  
  
  分布式锁第一种方式
  
  
  分布式锁第二种方式

2. zookeeper如何搭建集群？

zookeeper集群

• initLimit代表加入一个新的节点的时候，如果该节点不能在规定的initLimit完成数据复制，则会被移除；在选举leader的时候也会有该限制，即选举的新leader如果离所有的节点太远，在initLimit时间内无法完成数据复制，则会重新选举。

• syncLimit是指非leader节点会向leader节点发起请求，leader节点需要在syncLimit时间内回复。

  
  
  zookeeper配置集群
  
  
  myid文件

• zookeeper需要2G内存，对于磁盘不需要很多要求。

  
  
  连接zookeeper

3. 如何保证集群数据的一致性？

• 读取数据可以去任意从节点zookeeper读取

• 但是如果是写入数据，则需要通过leader节点来进行。

  
  
  ZAB协议

• ZAB保证最终一致性，即各个机器更新速度有快有慢，但是通过单调递增事务ID，保证有序性，最终能够读取一致的效果。

  
  
  最终一致性

4. leader崩溃的情况下，如何进行下一次选举？

答：leader崩溃的情况下，该集群暂时无法使用，需要进行下一次选举。下一次选举的时候，只要leader尚未commit出去的事务都会被忽略，只有已经被commit的事务才会计入计算。选出新的leader之后，会进行数据同步，当半数的节点（包括leader自己）都已经恢复使用之后，则可以开始对外提供服务。

崩溃

选举

数据同步

丢弃上一个leader的事务问题

5. 选举算法有哪些？

• 因为竞选比较耗时间，所以可以设置某些节点为observing的状态，只让limited number节点来参与竞选。

• 如果只有三台机器进行选举，三台依次启动，此时一定是第二台当leader。

  
  
  选举算法
  
  
  竞选节点
  
  
  竞选规则
  
  
  竞选例子

6. zookeeper保证了CAP的哪些特性？

• C，一致性，保证了
• A，可用性，在重新分配leader的时候无法可用，牺牲了可用性
• P，分区冗余性，保证了