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zookeeper是树形文件存储！

zookeeper集群是如何确保写入成功的？

zookeeper集群为什么是CP？ 选举leader也是半数同意

zookeeper集群是如何访问数据的？

zookeeper是如何保证选举的从节点是拥有最新的数据的节点？ZAB，相互传播，半数同意。极端情况下(网络问题),会出现多个leader，当网络恢复后，迅速选举出最新的leader，并进行数据合并。

zookeeper是如何保证数据一致性和可靠性，如何保证性能的？

zookeeper是树形文件存储！

zookeeper集群是如何确保写入成功的？

主节点接收请求，从节点半数同意就认为写成功。

对于并发写操作：zookeeper通过版本号来区分不同的写操作，避免ABA的问题

在Zookeeper集群中，所有的写操作都必须通过leader节点来协调完成。当客户端向Zookeeper发送一个写请求时，该请求首先会被发送到leader节点，然后由leader节点将该请求广播给所有的follower节点。

一旦follower节点接收到写请求，它们就会进行一些本地处理，并向leader节点发送确认消息。当leader节点收到大多数（也就是超过半数）的确认消息时，就可以认为该写操作已经成功完成。

在某些情况下，follower节点可能无法及时响应确认消息，例如因为网络故障或者节点失效等原因。这时，leader节点可能会继续等待确认消息，直到超时时间到达。如果在超时时间内没有收到足够的确认消息，那么leader节点就会认为该写操作失败，并通知客户端。

另外，在Zookeeper中，每个写操作都具有唯一的版本号（也称为zxid）。这个版本号是由Zookeeper自动分配的，用于区分不同的写操作。在写操作完成后，客户端可以根据返回结果中的版本号来判断该写操作是否已经成功完成。如果版本号与客户端请求中的版本号匹配，那么就可以认为该写操作已经成功完成。否则，客户端可以尝试重新提交写请求。

zookeeper集群为什么是CP？ 选举leader也是半数同意

实际上，Zookeeper集群在正常情况下是保证数据的强一致性的，而不是最终一致性。在Zookeeper中，客户端对数据的读写操作都要经过Leader节点的确认，并且Leader节点需要等待大多数Follower节点的确认才能提交操作，这样可以保证集群中所有节点的数据都是一致的。

但是，在极端情况（如网络分区、节点宕机等）下，Zookeeper可能会临时放弃强一致性，转而实现最终一致性。具体来说，当出现网络分区时，Zookeeper可能会选举出多个Leader节点，每个Leader节点负责管理不同部分的数据，这些Leader节点之间可能存在数据不一致的情况。然而，一旦网络恢复正常，Zookeeper会尽快将数据同步并确保强一致性。因此，Zookeeper可以在保证数据强一致性和可用性之间做出权衡，选择合适的一致性模型。

zookeeper集群是如何访问数据的？

在Zookeeper集群中，客户端通过连接到集群中的任意一个节点来访问数据。一般情况下，客户端会连接到集群中的Leader节点进行读写操作，Leader节点负责处理客户端请求并将结果返回给客户端。

如果Leader节点失效或者与客户端之间的连接断开，客户端会自动重连到集群中的其他节点（通常是Follower节点），这些Follower节点会自动选举新的Leader节点。客户端不需要关心具体连接的是哪个节点，Zookeeper会自动完成节点间的切换和协调工作，保证客户端能够访问到最新的数据。

需要注意的是，Zookeeper的数据访问是基于事件驱动的，客户端可以注册对某个数据节点的监听，当该节点的数据发生变化时，Zookeeper会立即通知客户端进行相应的处理。这种机制可以有效减少客户端与服务端之间的无用交互，提高系统效率。

zookeeper是如何保证选举的从节点是拥有最新的数据的节点？ZAB，相互传播，半数同意。极端情况下(网络问题),会出现多个leader，当网络恢复后，迅速选举出最新的leader，并进行数据合并。

在ZooKeeper中，选举的从节点需要满足两个条件才能成为一个有效的从节点：其一，它要和Leader保持良好的心跳连接；其二，它要比其他候选节点具有更高的事务ID。这两个条件结合起来可以确保选举出的从节点包含最新的数据。

首先，只有和Leader保持良好的心跳连接的从节点才有资格成为一个有效的从节点。如果某个从节点失去了和Leader的连接，那么它就会被视为不可用，其他节点会尝试重新选举新的从节点。

其次，ZooKeeper中每个事务都有一个唯一的ID。在一次Leader选举过程中，每个候选节点都会向其他节点发送自己的事务ID，并收集其他节点发送过来的事务ID。最终，选举算法会选择具有最大事务ID的节点作为新的Leader。这个过程确保了新的从节点包含最新的数据。

总之，ZooKeeper通过维护心跳连接和事务ID来保证选举的从节点是最新的数据

zookeeper是如何保证数据一致性和可靠性，如何保证性能的？

ZooKeeper并不是完全基于内存的，它将数据同时存储在内存和磁盘上以提供高性能和可靠性。

ZooKeeper使用内存来存储最新的数据和状态信息，这样可以快速读取和写入数据。当客户端需要读取或写入数据时，ZooKeeper可以直接从内存中读取或写入数据，这大大提高了ZooKeeper的性能。

但是，为了保证数据的一致性和可靠性，ZooKeeper还会将数据持久化到磁盘上。当ZooKeeper启动时，它会从磁盘上加载以前保存的数据，并将其存储在内存中。每次数据发生变化时，ZooKeeper都会将这些变化记录到事务日志中，并且定期将这些日志同步到磁盘上。这样即使发生系统故障或宕机，也可以通过重新加载磁盘上的数据来恢复数据的一致性和可靠性。

因此，ZooKeeper采用了内存和磁盘双重存储的方式，既提高了性能，又保证了数据的一致性和可靠性。