zookeeper面试题

1.什么是zookeeper？

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现（Chubby是不开源的），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 。他是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

Zookeeper一个最常用的使用场景就是用于担任服务生产者和服务消费者的注册中心，服务生产者将自己提供的服务注册到Zookeeper中心，服务的消费者在进行服务调用的时候先到Zookeeper中查找服务，获取到服务生产者的详细信息之后，再去调用服务生产者的内容与数据。

2.谈谈zookeeper的系统架构

1.zookeeper分为服务端（server）和客户端（client），客户端可以连接到整个zookeeper服务的任意服务器上（除非leaderServer参数被显示设置，leader不允许接受客户端连接）。

2.客户端使用并维护了一个TCP连接，通过这个连接发送请求、接受响应、获取观察事件以及发送心跳。如果这个tcp连接中断了，客户端将自动尝试连接到另外的zookeeper服务器。客户端第一次连接zookeeper服务时，接受这个连接的zookeeper服务器会为这个客户建立一个会话。当这个客户端连接到另外的服务器时，这个会话被新得服务器重新建立。

3.上图每一个server代表一个安装zookeeper服务的机器，即是整个提供zookeeper服务的集群（或者是由伪集群组成）

4.组成zookeeper服务的服务器必须彼此了解。他们维护一个内存中状态的状态图像，以及持久存储中的事务日志和快照，只要大多数服务器可用，zookeeper服务就可用。

5.zookeeper启动时，将从实例中选举一个leader，leader负责处理数据更新等操作，一个更新操作成功的标志是当且仅当大多数server在内存中成功修改数据。每个server在内存中存储了一份数据。

6.zookeeper是可以集群复制的，集群间通过Zab协议（Zookeeper Atomic Broadcast）来保持数据的一致性。

7.Zab协议包含两个阶段：leader election阶段和Atomic Brodcast阶段。

a) 集群中将选举出一个leader，其他的机器则称为follower，所有的写操作都被传送给leader，并通过brodcast将所有的更新告诉给follower。

b) 当leader崩溃或者leader失去大多数的follower时，需要重新选举出一个新的leader，让所有的服务器都恢复到一个正确的状态。

c) 当leader被选举出来，且大多数服务器完成了 和leader的状态同步后，leadder election 的过程就结束了，就将会进入到Atomic brodcast的过程。

d) Atomic Brodcast同步leader和follower之间的信息，保证leader和follower具有形同的系统状态。

3. ZooKeeper 提供了什么？

1.文件系统

2.通知机制

4. Zookeeper 文件系统

zookeeper提供了一个多层次的节点命名空间（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数据，而文件系统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。

5. 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。

(1) 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。

(2) 广播模式 一旦Leader已经和多数的Follower进行了状态同步后，他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。

6. 四种类型的数据节点 Znode

• PERSISTENT--持久节点

  除非手动删除，否则节点一直存在zookeeper上
  

• 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。

• PERSISTENT_SEQUENTIAL--持久顺序节点

基本特性和持久节点相同，只是增加了顺序属性，节点名后面会追加一个有父节点维护的自增整型数字。

• EPHEMERAL_SEQUENTIAL--临时顺序节点

基本特性和临时节点相同，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。

7. Zookeeper Watcher 机制 -- 数据变更通知

客户端，可以通过在znode上设置watch，实现实时监听znode的变化

watch事件是一个一次性的触发器，当被设置了watch的数据发生了改变的时候，则服务器将这个改变发送给设置了watch的客户端

• 父节点的创建，修改，删除都会触发watcher事件
• 子节点的创建，删除会触发watcher事件

一次性：一旦被触发就会移除，再次使用需要重新注册，因为每次变动都需要通知所有客户端，一次性可以减轻压力，3.6.0默认持久递归，可以触发多次。

轻量：只通知发生事件，不会告知内容事件内容，减轻服务器和宽带带来的压力

watcher机制包括三个角色：客户端线程、客户端的watchManager以及zookeeper服务器

1.客户端向zookeeper服务器注册一个watcher监听

2.把这个监听信息存储到客户端的watchManager中

3.当 ZooKeeper 中的节点发生变化时，会通知客户端，客户端会调用相应 Watcher 对象中的回调方法。watch回调是串行同步的

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，无论是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。

8. 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，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

9. 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watcherTable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watcherEvent

将通知状态（SyncConnected）、事件类型（NodeDataChanged）以及节点路径封装成一个watcherEvent对象

2.2查询watcher

从watcherTable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watcherTable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，触发一次旧失效了）

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。

10. 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，一旦触发后，该watcher就失效了。

11. ACL 权限控制机制

UGC（User/Group/Others）

目前在Linux/Unix文件系统中使用，也是使用最广泛的权限控制方式。是一种粗粒度的文件系统权限控制模式。

ACL(Access Control List)访问控制列表包括三个方面

---

权限模式（Scheme）

1. IP：从IP地址粒度进行权限控制
2. Digest：最常用，用类似于username：password的权限标识来进行权限配置，便于区分不同应用来进行权限控制
3. World：最开放的权限控制方式，是一种特殊的digest模式，只有一个权限标识"world:anyone"
4. Super：超级用户

授权对象

授权对象指的是权限赋予的用户或一个指定实体，例如IP地址或是机器灯

权限 Permission

1. CREATE：数据节点创建权限，允许对象在该Znode下创建子节点
2. DELETE：子节点删除权限，允许授权对象删除该数据节点的子节点
3. READ：数据节点的读取权限，允许授权对象访问该数据节点并读取其数据内容或子节点列表等
4. WRITE：数据节点更新权限，允许授权对象对该数据节点进行更新操作
5. ADMIN：数据节点管理权限，允许授权对象对该数据节点进行ACL相关设置操作

12. Chroot 特性

3.2.0版本后，添加了Chroot 特性，该特性允许每个客户端为自己设置一个命名空间。如果一个客户端设置了Chroot，那么该客户端对服务器的任何操作都将会被限制在其自己的命名空间下。

通过设置Chroot，能够将一个客户端应用于Zookeeper服务端的一颗子树相对应，在那些多个应用公用一个Zookeeper 集群的场景下，对实现不同应用间的相互隔离非常有帮助

13. 会话管理

分桶策略：将类似的会话放在同一区块进行管理，以便于Zookeeper对会话进行不同区块的隔离处理以及同一区块的统一处理。

分配原则：每个会话的"下次超时时间点"（Expiration Time）

计算公式：

ExpirationTime_ = currentTime + sessionTimeout， CurrentTime指当前时间，单位是毫秒；SessionTimeout是指该会话设置的超时时间，单位也是毫秒。

ExpirationTime = (ExpirationTime_ / ExpirationInrerval + 1) *ExpirationInterval , ExpirationInterval 是指 Zookeeper 会话超时检查时间间隔，默认 tickTime

14. 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

15. 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。

16. 数据同步

整个集群完成Leader选举后，Learner（Follower和Observer的统称）会向leader服务器进行注册。当Learner服务器向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）

1. Learner向leader注册
2. 数据同步
3. 同步确认

Zookeeper的数据同步通常分为四类

• 直接差异同步（DIFF同步）
• 先回滚再差异化同步（TRUNC+DIFF同步）
• 仅回滚同步（TRUNC同步）
• 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

1. PeerLastZxid：从learner服务器注册时发送的ACKEPOCH消息中提取lastZxid（谈Learner服务器最后处理的ZXid）
2. minCommittedlog：Leader服务器Proposal缓存队列committedlog中最小ZXID
3. 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

17. 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。

18. 分布式集群中为什么会有 Master主节点？

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。

19. 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)

20. zookeeper 负载均衡和 nginx 负载均衡区别

zk的负载均衡是可以调控，nginx只是能调权重，其他需要可控的都需要自己写插件；但是nginx的吞吐量比zk大很多，应该说按业务选择用哪种方式。

21. Zookeeper 有哪几种几种部署模式？

Zookeeper有三种部署模式：

• 单机部署：一台集群上运行
• 集群部署：多台集群运行
• 伪集群部署：一台集群启动多个zookeeper实例运行。

22. 集群最少要几台机器，集群规则是怎样的？集群中有 3 台服务器，其中一个节点宕机，这个时候 Zookeeper 还可以使用吗？

集群规则为 2N+1 台，N>0，最少即 3 台。

集群中有三台服务器，其中一个节点宕机这个时候zookeeper还可以使用：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。

23. 集群支持动态添加机器吗？

其实就是水平扩容，zookeeper在这方面不太好。两种方式：

全部重启：关闭所有zookeeper服务，修改配置后启动，不影响之前客户端的会话。

逐个重启：在过半存活即可用的原则下，一台机器重启不影响整个集群对外提供服务（常用）

3.5版本开始支持动态扩容

24. Zookeeper 对节点的 watch 监听通知是永久的吗？为什么不是永久的?

不是。官方声明：一个 Watch 事件是一个一次性的触发器，当被设置了 Watch的数据发生了改变的时候，则服务器将这个改变发送给设置了 Watch 的客户端，以便通知它们。

为什么不是永久的，举个例子，如果服务端变动频繁，而监听的客户端很多情况下，每次变动都要通知到所有的客户端，给网络和服务器造成很大压力。

一般是客户端执行 getData(“/节点 A”,true)，如果节点 A 发生了变更或删除，客户端会得到它的 watch 事件，但是在之后节点 A 又发生了变更，而客户端又没有设置 watch 事件，就不再给客户端发送。

在实际应用中，很多情况下，我们的客户端不需要知道服务端的每一次变动，我只要最新的数据即可。

25. Zookeeper 的 java 客户端都有哪些？

java 客户端：zk 自带的 zkclient 及 Apache 开源的 Curator。

26. chubby 是什么，和 zookeeper 比你怎么看？

chubby是google的，完全实现paxos算法，不开源。

zookeeper是chubby的开源实现，使用zab协议，paxos算法的变种。

27. 说几个 zookeeper 常用的命令。

ls--查看某个目录包含有的所有文件

get--获取znode的数据

set--修改znode内容

create--创建znode，并设置初始内容

delete--删除znode

quit--退出客户端

help--帮助命令

28. ZAB 和 Paxos 算法的联系与区别？

一、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，实现分布式数据一致性

所有客户端的请求都是写入到 Leader 进程中，然后，由 Leader 同步到其他节点，称为 Follower。在集群数据同步的过程中，如果出现 Follower 节点崩溃或者 Leader 进程崩溃时，都会通过 Zab 协议来保证数据一致性

ZAB 协议包括两种基本的模式：崩溃恢复和消息广播。

1、消息广播：

1. 集群中所有的事务请求都由 Leader 节点来处理，其他服务器为 Follower，Leader 将客户端的事务请求转换为事务 Proposal，并且将 Proposal 分发给集群中其他所有的 Follower。
2. 完成广播之后，Leader 等待 Follwer 反馈，当有过半数的 Follower 反馈信息后，Leader 将再次向集群内 Follower 广播 Commit 信息，Commit 信息就是确认将之前的 Proposal 提交。
3. Leader 节点的写入是一个两步操作，第一步是广播事务操作，第二步是广播提交操作，其中过半数指的是反馈的节点数 >=N/2+1，N 是全部的 Follower 节点数量。

2、崩溃恢复：

1. 初始化集群，刚刚启动的时候
2. Leader 崩溃，因为故障宕机
3. Leader 失去了半数的机器支持，与集群中超过一半的节点断连

此时开启新一轮 Leader 选举，选举产生的 Leader 会与过半的 Follower 进行同步，使数据一致，当与过半的机器同步完成后，就退出恢复模式， 然后进入消息广播模式。

整个 ZooKeeper 集群的一致性保证就是在上面两个状态之前切换，当 Leader 服务正常时，就是正常的消息广播模式；当 Leader 不可用时，则进入崩溃恢复模式，崩溃恢复阶段会进行数据同步，完成以后，重新进入消息广播阶段。

Zxid 是 Zab 协议的一个事务编号，Zxid 是一个 64 位的数字，其中低 32 位是一个简单的单调递增计数器，针对客户端每一个事务请求，计数器加 1；而高 32 位则代表 Leader 周期年代的编号。

Leader 周期（ epoch），可以理解为当前集群所处的年代或者周期，每当有一个新的 Leader 选举出现时，就会从这个 Leader 服务器上取出其本地日志中最大事务的 Zxid，并从中读取 epoch 值，然后加 1，以此作为新的周期 ID。高 32 位代表了每代 Leader 的唯一性，低 32 位则代表了每代 Leader 中事务的唯一性。

zab节点的三种状态：

• following：服从leader的命令
• leading：负责协调事务
• election/looking：选举状态

二、Paxos 算法

没看懂。。。

三、ZAB和Paxos 算法的区别

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

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。

29. Zookeeper 的典型应用场景

Zookeeper 是一个典型的发布/订阅模式的分布式数据管理与协调框架，开发人员可以使用它来进行分布式数据的发布和订阅。

通过对 Zookeeper 中丰富的数据节点进行交叉使用，配合 Watcher 事件通知机制，可以非常方便的构建一系列分布式应用中年都会涉及的核心功能，如：

1. 数据发布/订阅
2. 负载均衡
3. 命名服务
4. 分布式协调/通知
5. 集群管理
6. Master选举
7. 分布式锁
8. 分布式队列

1.数据发布/订阅

介绍

数据发布/订阅系统，即所谓的配置中心，顾名思义就是发布者发布数据供订阅者进行数据订阅。

目的

• 动态获取数据（配置信息）
• 实现数据（配置信息）的集中式管理和数据的动态更新

设计模式

• Push 模式
• Pull 模式

数据（配置信息）特性

• 数据量通常比较小
• 数据内容在运行时会发生动态更新
• 集群中各机器共享，配置一致

如：机器列表信息、运行时开关配置、数据库配置信息等

基于Zookeeper的实现方式

• 数据存储：将数据（配置信息）存储到Zookeeper上的一个数据节点
• 数据获取：应用在启动初始化节点从Zookeeper数据节点读取数据，并在该节点上注册一个数据变更Watcher
• 数据变更：当变更数据时，更新Zookeeper对应节点数据，Zookeeper会将数据变更通知发到各客户端，客户端接到通知后重新读取变更后的数据即可。

2.负载均衡

zk的命名服务
命名服务是指通过指定的名字来获取资源或者服务的地址，利用zk创建一个全局的路径，这个路径就可以作为一个名字，指向集群中的集群，提供的服务的地址，或者一个远程的对象等等。

分布式通知和协调
对于系统调度来说：操作人员发送通知实际是通过控制台改变某个节点的状态，然后zk将这些变化发送给注册了这个节点的watcher的所有客户端。
对于执行情况汇报：每个工作进程都在某个目录下创建一个临时节点。并携带工作的进度数据，这样汇总的进程可以监控目录子节点的变化获得工作进度的实时的全局情况。

3.zk的命名服务（文件系统）

命名服务是指通过指定的名字来获取资源或者服务的地址，利用zk创建一个全局的路径，即是唯一的路径，这个路径就可以作为一个名字，指向集群中的集群，提供的服务的地址，或者一个远程的对象等等。

4.zk的配置管理（文件系统、通知机制）

程序分布式的部署在不同的机器上，将程序的配置信息放在zk的znode下，当有配置发生改变时，也就是znode发生变化时，可以通过改变zk中某个目录节点的内容，利用watcher通知给各个客户端，从而更改配置。

5.zk的集群管理（文件系统、通知机制）

所谓集群管理无在乎两点：是否有机器退出和加入、选举master。

对于第一点，所有机器约定在父目录下创建临时目录节点，然后监听父目录节点的子节点变化消息。一旦有机器挂掉，该机器与 zookeeper的连接断开，其所创建的临时目录节点被删除，所有其他机器都收到通知：某个兄弟目录被删除，于是，所有人都知道：它上船了。新机器加入也是类似，所有机器收到通知：新兄弟目录加入，highcount又有了。

对于第二点，我们稍微改变一下，所有机器创建临时顺序编号目录节点，每次选取编号最小的机器作为master就好。

6.zk分布式锁（文件系统、通知机制）

有了zookeeper的一致性文件系统，锁的问题变得容易。锁服务可以分为两类，一个是保持独占，另一个是控制时序。
对于第一类，我们将zookeeper上的一个znode看作是一把锁，通过createznode的方式来实现。所有客户端都去创建 /distribute_lock 节点，最终成功创建的那个客户端也即拥有了这把锁。用完删除掉自己创建的distribute_lock 节点就释放出锁。
对于第二类， /distribute_lock 已经预先存在，所有客户端在它下面创建临时顺序编号目录节点，和选master一样，编号最小的获得锁，用完删除，依次方便。

7.zk队列管理（文件系统、通知机制）

两种类型的队列：
1、同步队列，当一个队列的成员都聚齐时，这个队列才可用，否则一直等待所有成员到达。
2、队列按照 FIFO 方式进行入队和出队操作。
第一类，在约定目录下创建临时目录节点，监听节点数目是否是我们要求的数目。
第二类，和分布式锁服务中的控制时序场景基本原理一致，入列有编号，出列按编号。在特定的目录下创建PERSISTENT_SEQUENTIAL节点，创建成功时Watcher通知等待的队列，队列删除序列号最小的节点用以消费。此场景下Zookeeper的znode用于消息存储，znode存储的数据就是消息队列中的消息内容，SEQUENTIAL序列号就是消息的编号，按序取出即可。由于创建的节点是持久化的，所以不必担心队列消息的丢失问题。

30. Zookeeper 都有哪些功能？

集群管理：监控节点存活状态、运行请求等；

主节点选举：主节点挂掉了之后可以从备用的节点开始新一轮选主，主节点选举说的就是这个选举的过程，使用 Zookeeper 可以协助完成这个过程；

分布式锁：Zookeeper 提供两种锁：独占锁、共享锁。独占锁即一次只能有一个线程使用资源，共享锁是读锁共享，读写互斥，即可以有多线线程同时读同一个资源，如果要使用写锁也只能有一个线程使用。Zookeeper 可以对分布式锁进行控制。

命名服务：在分布式系统中，通过使用命名服务，客户端应用能够根据指定名字来获取资源或服务的地址，提供者等信息。