Zookeeper——大厂面试问题集合

摘要

本博文主要是介绍Zookeeper在大厂中的面试问题。

他主要的应用场景有以下几个：

• 服务注册与订阅（共用节点）
• 分布式通知（监听znode）
• 服务命名（znode特性）
• 数据订阅、发布（watcher）
• 分布式锁（临时节点）

一、Zookeeper选举相关面试问题 Zookeeper的选举机制原理

半数机制，超过半数的投票通过，即通过。

第一次启动选举规则:投票过半数时，服务器id大的胜出

第二次启动选举规则:

• EPOCH大的直接胜出
• EPOCH相同，事务id大的胜出
• 事务id相同，服务器id大的胜出

二、Raft算法相关面试问题 Raft分为哪几个部分？

  主要是分为leader选举、日志复制、日志压缩、成员变更等。

Raft中任何节点都可以发起选举吗？

  Raft发起选举的情况有如下几种：

• 刚启动时，所有节点都是follower，这个时候发起选举，选出一个leader；

• 当leader挂掉后，时钟最先跑完的follower发起重新选举操作，选出一个新的leader。

• 成员变更的时候会发起选举操作。

Raft中选举中给候选人投票的前提？

Raft确保新当选的Leader包含所有已提交（集群中大多数成员中已提交）的日志条目。这个保证是在RequestVoteRPC阶段做的，candidate在发送RequestVoteRPC时，会带上自己的last log entry的term_id和index，follower在接收到RequestVoteRPC消息时，如果发现自己的日志比RPC中的更新，就拒绝投票。日志比较的原则是，如果本地的最后一条log entry的term id更大，则更新，如果term id一样大，则日志更多的更大(index更大)。

Raft网络分区下的数据一致性怎么解决？

发生了网络分区或者网络通信故障，使得Leader不能访问大多数Follwer了，那么Leader只能正常更新它能访问的那些Follower，而大多数的Follower因为没有了Leader，他们重新选出一个Leader，然后这个 Leader来接受客户端的请求，如果客户端要求其添加新的日志，这个新的Leader会通知大多数Follower。如果这时网络故障修复 了，那么原先的Leader就变成Follower，在失联阶段这个老Leader的任何更新都不能算commit，都回滚，接受新的Leader的新的更新（递减查询匹配日志）。

Raft数据一致性如何实现？

主要是通过日志复制实现数据一致性，leader将请求指令作为一条新的日志条目添加到日志中，然后发起RPC 给所有的follower，进行日志复制，进而同步数据。

Raft的日志有什么特点？

日志由有序编号（log index）的日志条目组成，每个日志条目包含它被创建时的任期号（term）和用于状态机执行的命令。

Raft和Paxos的区别和优缺点？

Raft的leader有限制，拥有最新日志的节点才能成为leader，multi-paxos中对成为Leader的限制比较低，任何节点都可以成为leader。

Raft中Leader在每一个任期都有Term号。

Raft prevote机制？

Prevote（预投票）是一个类似于两阶段提交的协议，第一阶段先征求其他节点是否同意选举，如果同意选举则发起真正的选举操作，否则降为Follower角色。这样就避免了网络分区节点重新加入集群，触发不必要的选举操作。

Raft里面怎么保证数据被commit，leader宕机了会怎样，之前的没提交的数据会怎样？

leader会通过RPC向follower发出日志复制，等待所有的follower复制完成，这个过程是阻塞的。

老的leader里面没提交的数据会回滚，然后同步新leader的数据。

Raft日志压缩是怎么实现的？增加或删除节点呢？？

在实际的系统中，不能让日志无限增长，否则系统重启时需要花很长的时间进行回放，从而影响可用性。Raft采用对整个系统进行snapshot来解决，snapshot之前的日志都可以丢弃（以前的数据已经落盘了）。

snapshot里面主要记录的是日志元数据，即最后一条已提交的 log entry的 log index和term。

Raft里面的lease机制是什么，有什么作用？

租约机制确保了一个时刻最多只有一个leader，避免只使用心跳机制产生双主的问题。中心思想是每次租约时长内只有一个节点获得租约、到期后必须重新颁发租约。

Raft协议的leader选举，正常情况下，网络抖动造成follower发起leader选举，且该follower的Term比现有leader高，集群中所有结点的日志信息当前一致，这种情况下会选举成功吗？

参考网络分区的情况。

三、Zookeeper的常用命令

ls、get、create、delete

节点怎么创建命令

// 创建永久节点

create /test laogong 

// 创建临时节点

create -e /test laogong 

// 创建顺序节点

create -s /test 

// 创建临时顺序节点

create -e -s /test  

四、项目中Zookeeper相关问题 你们的项目生产集群安装多少？安装多少zk合适？

安装奇数台 安装奇数台 。生产经验： 生产经验：

• 10台服务器： 服务器： 3台 zk；
• 20台服务器： 服务器： 5台 zk；
• 100台服务器： 服务器： 11台 zk；
• 200台服务器： 服务器： 11台 zk；

五、分布式锁相关问题

在多线程环境下，由于上下文的切换，数据可能出现不一致的情况或者数据被污染，我们需要保证数据安全，所以想到了加锁。所谓的加锁机制呢，就是当一个线程访问该类的某个数据时，进行保护，其他线程不能进行访问，直到该线程读取完，其他线程才可使用。详细的有关于分布式锁的问题看请查看项目的博文：高并发项目设计——分布式锁解决方案_庄小焱-CSDN博客

博文参考