面试官：咳咳咳，看你简历写了精通ZooKeeper，那我就随便考考你吧
面试官：不用慌尽管说，错了也没关系😊。。。
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面试官：知道ZooKeeper有什么应用场景吗
嗯嗯，主要有这几种。
- 数据发布/订阅。可以用来实现配置中心
- 命名服务。类似于UUID，可以生成全局唯一的ID
- 集群管理。每一个服务器是一个子节点，可以用来检测到集群中机器的上/下线情况
- 分布式锁
面试官思考中…
面试官：你挑一个你比较熟悉的场景讲讲
嗯嗯好的，那我讲下分布式锁。
是这样的，ZooKeep的获取锁时会在/exclusive_lock节点下创建子节点，如果创建成功则获得锁。如果失败，则客户端会在该节点注册一个子节点变更的Watcher监听。
同样，释放锁则删除该子节点，此时Watcher监听就会通知客户端可以重新获取了。
面试官思考中…
面试官：你说的是排他锁，共享锁呢
好的面试官。共享锁也是类似的场景。
每次读、写请求同样是创建子节点，是一个类似于“/shared_lock/[Hostname]-请求类型-序号”的临时顺序节点。
接着会获取子节点列表，同时注册Watcher监听。
- 获取读锁的话，如果前面比自己小的序号没有写请求，则可以读
- 获取写锁的话，只有在自己是序号最小的情况下，才可以读
而共享锁的释放锁和排他锁都是一样的。
面试官：emmmm有没听说过共享锁的羊群效应
噢噢知道的面试官，这个问题主要是出现在集群规模比较大的场景下。
其实共享锁的特别之处，在于每次读、写请求都要注册Watcher监听来获取子节点列表，特别是数量更多的读请求。
子节点列表每次变动都要通知所有的服务器客户端，造成了短时间大量的事件通知，给ZooKeeper带来很大性能消耗。
面试官思考中…
面试官：那怎么解决呢
我认为要两方面来看吧。
首先我上面说的共享锁实现方式如果在集群不大的情况下是可行的，而且他实现简单实用。而如果在集群规模大的场景下，可以这样改进。
读、写请求首先获取子节点列表，但都不注册Watcher监听。
- 读请求：只向比自己序号小的最后一个写请求节点注册Watcher监听
- 写请求：只向比自己序号小的最后一个节点注册Watcher监听
这样就可以避免羊群效应，主要是从监听子节点列表，改进为只监听某个子节点。
面试官心想，还不错嘛…
面试官：Kafka应用场景呢，知道Kafka是怎么利用ZooKeeper吗
嗯嗯好的，我了解到的主要有3方面。
- 使用ZooKeeper来对所有Broker服务器、Topic进行管理Broker启动后都会到ZooKeeper上创建属于自己的临时节点，其节点路径为/broker/ids/[0…N]，注册Topic节点也是一样。
- 另外在Kafka生产者负载均衡方面Kafka消息生产者会通过监听Broker节点列表，负载均衡地分发到某一个Broker。
- 而在Kafka防消费重复消费方面消费者消费消息后，都会在消息分区写入临时节点，代表该消息已消费。
面试官思考中…
面试官：你刚刚说到Kafka生产者负载均衡，那消费者负载均衡知道吗
哦哦说欠了，消费者负载均衡有两方面。
- 一方面，每一个消费者服务器都会在ZooKeeper创建消费者节点。当有新消息时，Kafka就可以通过ZooKeeper的消费者节点列表负载均衡地通知某个消费者
- 另一方面，Kafa将一个Topic分成了多个分区，多个分区由不同的Brocker处理，这是实现对Brocker的负载均衡
面试官抓抓脑袋，继续看你的简历…
得想想考点你不懂的😰
未完待续。。。。。。
好了，今天的分享就先到这，我们下期继续。
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