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今年因为这个疫情感觉这是从工作以来过的最久的一个年了在家呆的时间不是一般的久算一算有好几个月呢我大概是3月底快4月了才出门投了超多的简历天天面试面试面试面试面试面试面试…庆幸的是还是上岸了嘻嘻开心开心。但其实所谓的庆幸也是靠努力堆起来的我记忆力还比较好背一背没啥难的背了1000道题。。。注关于我背的这1000题文末有分享
眼看着6月就过去了再过两天就7月份了想着面试大军可能也过不了几天就要来了所以这两天整理了一些面经今天给大家看的是“美团字节跳动腾讯”这三家的每家一二三面我想大家可以自己测试一下能坚持到哪里。
2. ZooKeeper 介绍
2.1. ZooKeeper 由来
正式介绍 ZooKeeper 之前我们先来看看 ZooKeeper 的由来还挺有意思的。
下面这段内容摘自《从 Paxos 到 ZooKeeper 》第四章第一节推荐大家阅读一下 ZooKeeper 最早起源于雅虎研究院的一个研究小组。在当时研究人员发现在雅虎内部很多大型系统基本都需要依赖一个类似的系统来进行分布式协调但是这些系统往往都存在分布式单点问题。所以雅虎的开发人员就试图开发一个通用的无单点问题的分布式协调框架以便让开发人员将精力集中在处理业务逻辑上。 关于“ZooKeeper”这个项目的名字其实也有一段趣闻。在立项初期考虑到之前内部很多项目都是使用动物的名字来命名的例如著名的 Pig 项目),雅虎的工程师希望给这个项目也取一个动物的名字。时任研究院的首席科学家 RaghuRamakrishnan 开玩笑地说“在这样下去我们这儿就变成动物园了”此话一出大家纷纷表示就叫动物园管理员吧一一一因为各个以动物命名的分布式组件放在一起雅虎的整个分布式系统看上去就像一个大型的动物园了而 ZooKeeper 正好要用来进行分布式环境的协调一一于是ZooKeeper 的名字也就由此诞生了。 2.2. ZooKeeper 概览
ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务它的设计目标是将那些复杂且容易出错的分布式一致性服务封装起来构成一个高效可靠的原语集并以一系列简单易用的接口提供给用户使用。 原语 操作系统或计算机网络用语范畴。是由若干条指令组成的用于完成一定功能的一个过程。具有不可分割性·即原语的执行必须是连续的在执行过程中不允许被中断。 ZooKeeper 为我们提供了高可用、高性能、稳定的分布式数据一致性解决方案通常被用于实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。
另外ZooKeeper 将数据保存在内存中性能是非常棒的。 在“读”多于“写”的应用程序中尤其地高性能因为“写”会导致所有的服务器间同步状态。“读”多于“写”是协调服务的典型场景。
2.3. ZooKeeper 特点
顺序一致性 从同一客户端发起的事务请求最终将会严格地按照顺序被应用到 ZooKeeper 中去。原子性 所有事务请求的处理结果在整个集群中所有机器上的应用情况是一致的也就是说要么整个集群中所有的机器都成功应用了某一个事务要么都没有应用。单一系统映像 无论客户端连到哪一个 ZooKeeper 服务器上其看到的服务端数据模型都是一致的。可靠性 一旦一次更改请求被应用更改的结果就会被持久化直到被下一次更改覆盖。
2.4. ZooKeeper 典型应用场景
ZooKeeper 概览中我们介绍到使用其通常被用于实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。
下面选 3 个典型的应用场景来专门说说
分布式锁 通过创建唯一节点获得分布式锁当获得锁的一方执行完相关代码或者是挂掉之后就释放锁。命名服务 可以通过 ZooKeeper 的顺序节点生成全局唯一 ID数据发布/订阅 通过 Watcher 机制 可以很方便地实现数据发布/订阅。当你将数据发布到 ZooKeeper 被监听的节点上其他机器可通过监听 ZooKeeper 上节点的变化来实现配置的动态更新。
实际上这些功能的实现基本都得益于 ZooKeeper 可以保存数据的功能但是 ZooKeeper 不适合保存大量数据这一点需要注意。
2.5. 有哪些著名的开源项目用到了 ZooKeeper?
Kafka : ZooKeeper 主要为 Kafka 提供 Broker 和 Topic 的注册以及多个 Partition 的负载均衡等功能。Hbase : ZooKeeper 为 Hbase 提供确保整个集群只有一个 Master 以及保存和提供 regionserver 状态信息是否在线等功能。Hadoop : ZooKeeper 为 Namenode 提供高可用支持。
3. ZooKeeper 重要概念解读
破音拿出小本本下面的内容非常重要哦
3.1. Data model数据模型
ZooKeeper 数据模型采用层次化的多叉树形结构每个节点上都可以存储数据这些数据可以是数字、字符串或者是二级制序列。并且。每个节点还可以拥有 N 个子节点最上层是根节点以“/”来代表。每个数据节点在 ZooKeeper 中被称为 znode它是 ZooKeeper 中数据的最小单元。并且每个 znode 都一个唯一的路径标识。
强调一句ZooKeeper 主要是用来协调服务的而不是用来存储业务数据的所以不要放比较大的数据在 znode 上ZooKeeper 给出的上限是每个结点的数据大小最大是 1M。
从下图可以更直观地看出ZooKeeper 节点路径标识方式和 Unix 文件系统路径非常相似都是由一系列使用斜杠/进行分割的路径表示开发人员可以向这个节点中写人数据也可以在节点下面创建子节点。这些操作我们后面都会介绍到。 3.2. znode数据节点
介绍了 ZooKeeper 树形数据模型之后我们知道每个数据节点在 ZooKeeper 中被称为 znode它是 ZooKeeper 中数据的最小单元。你要存放的数据就放在上面是你使用 ZooKeeper 过程中经常需要接触到的一个概念。
3.2.1. znode 4种类型
我们通常是将 znode 分为 4 大类
持久PERSISTENT节点 一旦创建就一直存在即使 ZooKeeper 集群宕机直到将其删除。临时EPHEMERAL节点 临时节点的生命周期是与 客户端会话session 绑定的会话消失则节点消失 。并且临时节点只能做叶子节点 不能创建子节点。持久顺序PERSISTENT_SEQUENTIAL节点 除了具有持久PERSISTENT节点的特性之外 子节点的名称还具有顺序性。比如 /node1/app0000000001 、/node1/app0000000002 。临时顺序EPHEMERAL_SEQUENTIAL节点 除了具备临时EPHEMERAL节点的特性之外子节点的名称还具有顺序性。
3.2.2. znode 数据结构
每个 znode 由 2 部分组成:
stat 状态信息data 节点存放的数据的具体内容
言尽于此完结
无论是一个初级的 coder高级的程序员还是顶级的系统架构师应该都有深刻的领会到设计模式的重要性。
第一设计模式能让专业人之间交流方便如下
程序员A这里我用了XXX设计模式
程序员B那我大致了解你程序的设计思路了
第二易维护
项目经理今天客户有这样一个需求…
程序员明白了这里我使用了XXX设计模式所以改起来很快
第三设计模式是编程经验的总结
程序员AB你怎么想到要这样去构建你的代码
程序员B在我学习了XXX设计模式之后好像自然而然就感觉这样写能避免一些问题
第四学习设计模式并不是必须的
程序员AB你这段代码使用的是XXX设计模式对吗
程序员B不好意思我没有学习过设计模式但是我的经验告诉我是这样写的 从设计思想解读开源框架一步一步到Spring、Spring5、SpringMVC、MyBatis等源码解读我都已收集整理全套篇幅有限这块只是详细的解说了23种设计模式整理的文件如下图一览无余
资料领取方式点击这里下载 式整理的文件如下图一览无余
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