在 ZooKeeper 中，节点监视（watch）通知不是永久的，而是一次性触发。当客户端注册一个监视事件，例如监视一个节点的数据变化或子节点的变化时，如果相应的节点状态发生了变化，ZooKeeper 会通知客户端，并触发监视事件。一旦监视事件被触发，它会从客户端的监视列表中删除，客户端需要再次显式
Zookeeper脑裂是指一个集群环境中出现了多个Master节点，导致数据不一致和数据问题。这种情况通常发生在网络故障导致集群中部分节点失去与Master节点的连接，而在这些节点看来，Master节点已经失效，因此它们会选举新的Master节点。在这个过程中，可能会出现多个Master节点，导致脑
Zookeeper的持久化机制主要涉及两种数据存储方式：内存存储和磁盘存储。 内存存储：这是Zookeeper默认的数据存储方式。在内存存储中，Zookeeper将所有数据保存在内存中，而不是磁盘上。当Zookeeper关闭或发生故障时，内存中的数据会丢失。为了提高性能，Zookeeper采用了延迟
Zookeeper 的典型应用场景包括： 数据发布与订阅：这是 Zookeeper 的一种典型应用场景。发布者将数据发布到 ZooKeeper 节点上，供订阅者动态获取数据，实现配置信息的集中式管理和动态更新。 分布式锁：Zookeeper 可以用来实现分布式锁。利用 ZooKeeper 的节点唯一
Zookeeper的解决方案是通过过半机制来避免脑裂问题的发生。 具体来说，在Zookeeper的领导者选举过程中，如果某台ZookeeperServer获得了超过半数的选票，则此ZookeeperServer就可以成为Leader。举个简单的例子，如果现在集群中有5台ZookeeperServer
Zookeeper 在 CAP 问题上选择了 CP，也就是说，在一致性和可用性之间，Zookeeper 选择了强一致性。 Zookeeper 是一个分布式协调服务，它的主要职责是维护整个系统的状态，并提供一致性的服务。因此，为了保证数据的一致性，Zookeeper 必须确保在分布式节点之间进行同步的
ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast）算法和Paxos算法都是分布式系统中用于实现数据一致性的算法。 两者的主要联系在于它们都采用了类似领导者的选举机制，通过多数派的投票来保证系统的稳定性。在ZAB中，这体现在它使用了一种类似于Paxos的领导者选举过程，其中有一个领导者（l
ZooKeeper集群中的服务器之间使用TCP协议进行通信，这个通信过程包括以下关键部分： Leader和Follower：在ZooKeeper集群中，有一个服务器被选为领导者（Leader），其余服务器成为跟随者（Follower）。Leader负责处理所有客户端请求，而Followers主要用于
零拷贝（Zero Copy）技术是一种在计算机系统中优化数据传输的方法。传统上，在数据从一个地方传输到另一个地方时，需要多次的内存拷贝操作，这会导致性能开销。零拷贝技术的目标就是减少或避免这些不必要的内存拷贝，从而提高数据传输的效率。 传统的数据传输过程中，例如从磁盘读取数据到应用程序的内存，通常会
在Java中，有两种主要类型的流：输入流（InputStream）和输出流（OutputStream）。 InputStream（输入流）：这就像是一个数据的“水龙头”，它允许你从数据源（比如文件、网络连接等）读取数据。你可以把它想象成把数据从源头流进来的管道。比如，你可以用InputStream来
