1. 请列举身份认证的5种类型schema?
在ZooKeeper中，身份认证（Authentication）是控制对ZooKeeper服务访问的一种机制。ZooKeeper支持多种身份认证方案（schema），以下是五种常见的身份认证类型：
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digest：这是最基本的认证方案，使用用户名和密码组合进行认证。用户名和密码在客户端和服务器之间以明文或经过简单加密的方式传递。在服务器端，用户名和密码通常存储在一个配置文件中。
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world：这是一个开放的认证方案，允许任何客户端无需认证即可访问ZooKeeper服务。这种方案不提供任何安全性，通常用于测试环境。
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auth：这个方案是digest方案的扩展，它允许客户端使用不同的认证机制进行认证。客户端可以发送一个包含多个认证方案的列表，服务器将尝试使用这些方案中的一个来认证客户端。
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host：这种方案基于客户端的IP地址进行认证。服务器配置中会指定允许访问的IP地址范围，只有来自这些IP地址的客户端才能通过认证。
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ip：类似于host方案，ip方案也是基于IP地址进行认证，但它提供了更细粒度的控制，允许指定单个IP地址进行访问控制。
除了上述类型外，ZooKeeper还支持其他一些认证方案，例如基于Kerberos的认证方案，这在需要更高级安全特性的环境中非常有用。在实际部署中，应根据安全需求和环境选择合适的认证方案。
2. 请描述 Zookeeper 的通知机制是什么？
ZooKeeper的通知机制是基于观察者模式实现的，允许客户端注册对特定事件的监听，当这些事件发生时，ZooKeeper服务器会向注册了相应事件的客户端发送通知。这种机制使得客户端可以响应ZooKeeper中的数据变化或其他相关事件。以下是ZooKeeper通知机制的关键特点：
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Watcher注册：客户端可以在特定的ZNode（ZooKeeper中的节点）上注册一个Watcher。这个Watcher会监听ZNode的变化，比如数据更新、ZNode的创建或删除等。
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一次性触发：Watcher是一次性的，即当它被触发后，ZooKeeper会自动移除该Watcher。如果客户端希望继续接收通知，它需要重新注册一个新的Watcher。
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事件类型：ZooKeeper定义了多种事件类型，包括但不限于：
- NodeCreated：节点被创建。
- NodeDeleted：节点被删除。
- NodeDataChanged：节点的数据被修改。
- NodeChildrenChanged：节点的子节点列表发生变化。
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异步通知：ZooKeeper的通知是异步的，这意味着客户端不会在事件发生时立即收到通知，而是在ZooKeeper处理完事件后，通过回调的方式通知客户端。
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客户端回调：当客户端注册了Watcher后，它需要提供一个回调函数。当相应的事件发生时，ZooKeeper会调用这个回调函数，并将事件信息传递给客户端。
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保持连接：客户端需要维护一个稳定的TCP连接到ZooKeeper服务器。如果连接断开，客户端将无法接收通知，直到重新建立连接。
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顺序性保证：ZooKeeper保证了客户端会按照事件的顺序接收到通知，这对于保持数据的一致性和客户端状态的同步非常重要。
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轻量级：Watcher机制是轻量级的，不会对ZooKeeper的性能产生显著影响。
通过这种通知机制，ZooKeeper为分布式应用提供了一种有效的方式来实现数据的同步和状态的监控，这对于构建可靠的分布式系统至关重要。
3. 请列举Znode节点有哪些类型 ？
在ZooKeeper中，ZNode节点是构成其数据模型的基本单元，它们可以有几种不同的类型，每种类型具有特定的特性和用途。以下是ZooKeeper中ZNode节点的几种类型：
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持久节点（PERSISTENT）：
- 即使创建它的会话结束，这些节点也会继续存在。
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持久顺序节点（PERSISTENT_SEQUENTIAL）：
- 类似于持久节点，但它们在创建时会被赋予一个由父节点派生的序列号，保证了全局唯一的顺序。
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临时节点（EPHEMERAL）：
- 这些节点与会话绑定，一旦会话结束，这些节点就会被自动删除。
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临时顺序节点（EPHEMERAL_SEQUENTIAL）：
- 结合了临时节点和持久顺序节点的特性，它们在会话结束时被删除，并且拥有一个由父节点派生的序列号。
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容器节点（CONTAINER）：
- 这种类型的节点主要用于ZooKeeper的高级特性，如ZooKeeper的分布式队列和barrier实现。容器节点不允许客户端写入数据。
除了上述基本类型，ZooKeeper还允许用户自定义节点类型，通过使用特殊的节点标识符来实现。然而，这些自定义类型在ZooKeeper的标准API中并不常见。
ZooKeeper的节点类型提供了灵活性，使得开发者可以根据不同的应用场景选择适合的节点类型，例如使用持久节点存储配置信息，使用临时节点进行领导者选举等。
4. 请问Znode节点状态stat的属性 ？
在ZooKeeper中，每个ZNode节点都有一个与之关联的状态，这个状态可以通过stat属性来表示。stat属性提供了关于ZNode的详细信息，主要包括以下几个方面：
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czxid：创建该ZNode的事务ID。
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ctime：ZNode被创建的时间（毫秒级时间戳）。
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mzxid：创建ZNode子节点中最大事务ID的ZNode的事务ID。
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mtime：ZNode最后被修改的时间（毫秒级时间戳）。
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pzxid：ZNode子节点列表最后被修改的事务ID。
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cversion：ZNode的子节点版本号，每次新增或删除子节点，这个版本号会增加。
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dataVersion：ZNode数据的版本号，每次ZNode数据被更新，这个版本号会增加。
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aclVersion：ZNode的访问控制列表（ACL）的版本号，每次修改ZNode的ACL，这个版本号会增加。
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ephemeralOwner：如果ZNode是临时节点，这个属性表示创建该节点的会话的事务ID。
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numChildren：ZNode的子节点数量。
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children：ZNode的子节点列表（如果请求获取子节点列表，否则可能不包含）。
这些属性可以通过ZooKeeper的客户端API在读取ZNode数据时获取，或者在执行某些操作（如创建、更新或删除ZNode）后返回。stat属性对于监控ZNode的变化、调试和理解ZooKeeper中的数据状态非常有用。
5. 请简述Znode的结构 ?
ZooKeeper中的ZNode（ZooKeeper节点）是构成其数据模型的基本单元，类似于传统文件系统中的文件或目录。每个ZNode都具有以下结构特征：
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路径和名称：每个ZNode都有一个路径名，类似于文件系统中的文件路径。路径名由一系列斜杠(“/”)分割的节点名称组成，从根节点"/"开始。
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数据内容：ZNode可以存储数据。客户端可以读取或写入ZNode中的数据，数据大小通常有限制（默认情况下，每个ZNode的数据大小限制为1MB）。
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状态信息：ZNode包含一些状态信息，如版本号（创建版本号和数据版本号）、子节点的数量等。
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子节点列表：ZNode可以有子节点，形成一个层次结构。每个ZNode都维护了一个子节点列表。
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ACL（访问控制列表）：每个ZNode都有与之关联的ACL，定义了哪些用户或用户组有权限访问该节点以及可以执行的操作（如读取、写入、管理子节点等）。
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类型：ZNode可以是持久的、临时的、持久顺序的或临时顺序的。节点类型决定了节点的生命周期和是否自动编号。
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状态：ZNode可以处于不同的状态，如是否存在、是否被锁定等。
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Watcher（观察者）：客户端可以在ZNode上注册Watcher，用于监听节点的变化，如数据变更、子节点变更或节点删除。
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序列号：对于顺序节点，ZooKeeper会为每个新创建的子节点分配一个序列号，确保节点的全局唯一性和顺序性。
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事务ID：每个事务操作都会被分配一个全局唯一的事务ID，用于标识操作。
ZNode的结构设计使得ZooKeeper非常适合用于构建分布式协调服务，如配置管理、服务发现、同步机制等。通过ZNode，ZooKeeper提供了一个灵活、可扩展的数据模型来支持这些应用场景。
6. 简述watcher使用场景 ？
Watcher是ZooKeeper提供的一种事件监听机制，它在分布式系统中有多种使用场景，主要包括：
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数据变更通知：当ZooKeeper中的某个节点的数据发生变化时（比如被更新或删除），所有注册了该节点Watcher的客户端都会收到通知。这可以用于实现配置信息的动态更新，例如，当服务的配置信息发生变化时，所有依赖该配置的服务都可以收到通知并进行相应的更新。
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节点状态监控：Watcher可以用来监控ZNode的状态，例如是否存在、是否有子节点等。这可以用于健康检查，确保服务依赖的资源是可用的。
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分布式锁：通过Watcher机制，可以实现分布式锁的功能。当一个进程成功创建一个临时顺序节点并注册Watcher后，它可以等待其他进程尝试创建相同路径的节点并触发Watcher，从而实现锁的释放。
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队列管理：Watcher可以用于分布式队列的管理，当队列中的元素发生变化时，比如有新元素加入或现有元素被移除，注册了Watcher的客户端可以收到通知并进行相应的处理。
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领导者选举：在分布式系统中，经常需要选举出一个领导者来协调其他节点的操作。Watcher可以用来实现领导者选举，当当前领导者节点发生变化或不存在时，其他节点可以收到通知并开始新的领导者选举过程。
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协调服务：在需要多个服务或组件协调工作的场景中，Watcher可以用来同步状态，确保所有组件都按照预期的方式运行。
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缓存更新：当后端存储的数据发生变化时，相关的缓存服务可以通过Watcher收到通知，并更新或清除缓存，以保证缓存数据的一致性。
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依赖关系管理：在复杂的系统中，服务之间可能存在依赖关系。使用Watcher可以监控这些依赖项的状态，当依赖项发生变化时，相关服务可以做出响应。
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资源抢占：在资源有限的情况下，多个客户端可能需要抢占资源。通过Watcher，客户端可以在资源释放时立即收到通知，并尝试重新抢占。
Watcher机制使得ZooKeeper成为一个强大的协调服务，它在分布式系统的同步、状态监控和协调方面发挥着重要作用。
7. 简述Zookeeper的监听原理 ？
ZooKeeper的监听原理是基于它的Watcher机制实现的。Watcher是ZooKeeper中的一个关键特性，允许客户端注册对某些ZNode的监听，以便在ZNode发生变化时得到通知。以下是ZooKeeper监听原理的基本概述：
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注册Watcher：客户端可以在特定的ZNode上注册一个Watcher。这个Watcher会监听ZNode的特定事件，如数据变更、子节点的添加或删除，或者ZNode本身的删除。
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一次性触发：Watcher是一次性的，即当触发了注册的事件后，Watcher会被自动移除，如果客户端希望继续接收通知，它需要重新注册一个新的Watcher。
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事件通知：当ZNode发生变化时，ZooKeeper服务器会向所有注册了Watcher的客户端发送通知。这个通知包含变化的类型和相关的ZNode信息。
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客户端处理：客户端接收到事件通知后，可以执行相应的逻辑处理。例如，在领导者选举的场景中，如果某个节点（如临时节点）被删除，这可能意味着领导者已经崩溃，客户端需要重新选举领导者。
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非阻塞操作：ZooKeeper的Watcher机制是异步的，客户端注册Watcher后可以继续执行其他操作，直到接收到事件通知。
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数据一致性：Watcher机制保证了客户端能够接收到关于ZNode的最新状态变化，从而保持数据的一致性。
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性能考虑：虽然Watcher机制非常有用，但也需要谨慎使用，因为大量的Watcher可能会对ZooKeeper服务器的性能产生影响。
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状态同步：在客户端与ZooKeeper服务器失去连接后重新连接时，服务器会将所有注册了Watcher的客户端的状态同步给它们，确保它们能够接收到在断开连接期间发生的事件通知。
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Watcher局限性：Watcher不能用于传输大量数据，它们主要用于轻量级的状态变化通知。
通过这种监听原理，ZooKeeper提供了一种有效的方式来实现分布式系统中的事件通知和协调，使得客户端能够及时响应集群状态的变化。
8. 请解释Zookeeper保证数据一致性（详述） ？
ZooKeeper保证数据一致性主要依赖于以下几个关键机制：
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原子广播协议（Zab）：
ZooKeeper使用Zab协议来确保所有服务器之间数据的一致性。Zab协议分为两个主要阶段：
- 领导者选举阶段：当ZooKeeper集群启动或当前领导者崩溃时，会进行领导者选举。集群中的所有服务器会投票选出一个新的领导者。
- 原子广播阶段：一旦领导者被选举出来，它将负责处理所有的事务请求。领导者接收到事务请求后，会生成一个提案（Proposal），并将其发送给所有的跟随者（Follower）。跟随者接收到提案后，会对其进行投票，如果超过半数的跟随者投票同意，领导者就会提交这个事务，并通知所有的跟随者更新状态。
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顺序一致性：
ZooKeeper保证了事务的顺序一致性，即所有的事务都是顺序执行的。每个事务都有一个唯一的序列号（ZXID），ZooKeeper按照ZXID的顺序来处理事务。
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持久化存储：
ZooKeeper将事务日志持久化存储在磁盘上，这样即使系统发生故障，也能够通过事务日志恢复到一致的状态。
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状态同步：
跟随者会定期与领导者进行状态同步，确保自己的状态与领导者保持一致。这有助于在网络分区或其他异常情况下，跟随者能够快速地恢复到与领导者一致的状态。
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写多数原则：
在Zab协议中，一个事务只有在被大多数服务器（包括领导者自己）接受后，才被认为是提交的。这确保了即使部分服务器发生故障，只要超过半数的服务器能够正常工作，系统就能够保证数据的一致性。
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临时节点：
ZooKeeper中的临时节点（ephemeral nodes）会在创建它们的会话结束时自动删除。这种机制确保了即使客户端崩溃，其创建的临时节点也会被清理，从而保持了系统的整洁和一致性。
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版本号：
每个ZNode都有一个版本号，当ZNode的数据或子节点发生变化时，版本号会增加。这使得客户端可以检测到变化，并根据需要做出响应。
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会话管理：
ZooKeeper为每个客户端会话分配一个唯一的会话ID，并保证会话ID的顺序一致性。客户端的请求都是在会话的上下文中进行的，ZooKeeper会根据会话ID来处理客户端的请求，确保了请求的一致性。
通过这些机制，ZooKeeper能够在分布式环境中提供强大的数据一致性保证，这对于构建可靠的分布式系统至关重要。