1、常用命令
ls、get、create、delete
2、Paxos算法和ZAB协议（扩展）
待进一步解释！！！
3、讲一讲什么是CAP法则？Zookeeper符合了这个法则的哪两个？（扩展）
CAP法则：
CAP理论告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足以下三种：
一致性（C:Consistency）
可用性（A:Available）
分区容错性（P:Partition Tolerance）
这三个基本需求，最多只能同时满足其中的两项，因为P是必须的，因此往往选择就在CP或者AP中。
（1）一致性（C:Consistency）
在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持数据一致的特性。在一致性的需求下，当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系统的数据仍然处于一致的状态。
（2）可用性（A:Available）
可用性是指系统提供的服务必须一直处于可用的状态，对于用户的每一个操作请求总是能够在有限的时间内返回结果。
（3）分区容错性（P:Partition Tolerance）
分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障。
ZooKeeper保证的是CP
（1）ZooKeeper不能保证每次服务请求的可用性。（注：在极端环境下，ZooKeeper可能会丢弃一些请求，消费者程序需要重新请求才能获得结果）。所以说，ZooKeeper不能保证服务可用性。
（2）进行Leader选举时集群都是不可用。
4、选举机制
半数机制：2n + 1，安装奇数台
10台服务器：3台
20台服务器：5台
100台服务器：11台
台数多，好处：提高可靠性；坏处：影响通信延时
（1）第一次启动
<1>服务器1启动，发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票，不够半数以上（3票），选举无法完成，服务器1状态保持为LOOKING；
<2>服务器2启动，再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息：此时服务器1发现服务器2的myid比自己目前投票推举的（服务器1）大，更改选票为推举服务器2。此时服务器1票数0票，服务器2票数2票，没有半数以上结果，选举无法完成，服务器1，2状态保持LOOKING；
<3>服务器3启动，发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3。此次投票结果：服务器1为0票，服务器2为0票，服务器3为3票。此时服务器3的票数已经超过半数，服务器3当选Leader。服务器1，2更改状态为FOLLOWING，服务器3更改状态为LEADING；
<4>服务器4启动，发起一次选举。此时服务器1，2，3已经不是LOOKING状态，不会更改选票信息。交换选票信息结果：服务器3为3票，服务器4为1票。此时服务器4服从多数，更改选票信息为服务器3，并更改状态为FOLLOWING；
<5>服务器5启动，同4一样当小弟。
（2）非第一次启动
<1>当ZooKeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，就会开始进入Leader选举：
①服务器初始化启动。
②服务器运行期间无法和Leader保持连接。
<2>而当一台机器进入Leader选举流程时，当前集群也可能会处于以下两种状态：
①集群中本来就已经存在一个Leader。
对于第一种已经存在Leader的情况，机器试图去选举Leader时，会被告知当前服务器的Leader信息，对于该机器来说，仅仅需要和Leader机器建立连接，并进行状态同步即可。
②集群中确实不存在Leader。
假设ZooKeeper由5台服务器组成，SID分别为1、2、3、4、5，ZXID分别为8、8、8、7、7，并且此时SID为3的服务器是Leader。某一时刻，3和5服务器出现故障，因此开始进行Leader选举。
（EPOCH，ZXID，SID ） | （EPOCH，ZXID，SID ） | （EPOCH，ZXID，SID ） | |
SID为1、2、4的机器投票情况： | （1，8，1） | （1，8，2） | （1，7，4） |
选举Leader规则： | ①EPOCH大的直接胜出 | ②EPOCH相同，事务id大的胜出 | ③事务id相同，服务器id大的胜出 |
