Zookeeper互联网大厂高频面试题—4

Posted 2021-08-16 四猿外

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。

18. 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)