1，java堆，分新生代老年代，新生代有Eden，from surviver，to surviver三个空间，堆被所有线程共。eden内存不足时，发生一次minor GC，会把from survivor和eden的对象复制到to survivor，这次的to survivor就变成了下次的from survivor，经过多次minor GC，默认15次，达到次数的对象会从survivor进行老年代。1次new如果新生代装不下，则直接进入老年代。
2，HashMap和HashTable是使用数组+链表结构实现，根据Hash和table长度计算数组的下标index做操作，hashMap默认数组长度为16，hashMap对null值的key都放在table[0]的位置，table[index]形成1个链表，当然在新版jdk中链表节点数>8会变成红黑树结构。hashMap达到最大数量会扩容，扩容table长度变为2倍，每个元素（table中）但重新计算index放到新的table中。
3，堆的年轻代和老年代。
堆的年轻代大则老年代小，GC少，但是每次时间会比较长。年轻代小则老年代大，会缩短每次GC的时间，但是次数频繁。可以让老年代尽量缓存常用对象，JVM默认年轻代和老年代的大小比例为1:2,。观察峰值老年代内存，不影响full GC，加大老年代可调1:1，但是要给老年代预留三分之一的空间。减少使用全局变量和大对象 ，调整新生代，老年代到最合适。
4，字节流不会用到内存缓冲区，文件本身直接操作。字符流操作使用内存缓存区，用缓存存操作文件。字符流在输出前将所有内容暂时保存到内存中，即缓存区暂时存储，如果想不关闭也将字符流输出则可以使用flush方法强制刷出。字节字符转化可能存在系统编码lang，要制定编码。getbyte字节流使用更加广泛。
5，中文占用2个字节，read()函数读1个字节把A会读入的原因。ASCII码是8位，A在ASCII码中有对应码，A只要8位就能表示，但是unicode是支持ASCII码的，在unicode中表示A是使用低8位的ASCII码，补上高8位的0，read()1分字节就已经读入A的ASCII码，打印时会给其高8位补上0，所以显示正常A。
6，唤醒一个阻塞的线程
如因为Sleep，wait，join等阻塞，可以使用interrupted exception异常唤醒。
7，内存溢出可能原因和解决。
原因可能是A，数据加载过多，如1次从数据库中取出过多数据 B，集合类中有对对象的引用，用完后没有清空或者集合对象未置空导致引用存在等，是的JVM无法回收 C，死循环，过多重复对象 D，第三方软件的bug E，启动参数内存值设定的过小。
例如方法：修改JVM启动参数，加内存(-Xms，-Xmx)；错误日志，是否还有其他错误；代码走查
8，redis使用单线程模型，数据顺序提交，redis支持主从模式，mencache只支持一致性hash做分布式；redis支持数据落地，rdb定时快照和aof实时记录操作命令的日志备份，memcache不支持；redis数据类型丰富，有string，hash，set，list， sort set，而memcache只支持简单数据类型；memcache使用cas乐观锁做一致性。
jedis操作Hash：hmset, hmget, hdel, hkeys
jedis操作List： lpush，lrange按照范围取出，rpush， del， sort等keyjedis操作Set：sadd，srem移除noname，smembers， sismember， scard等。
使用场景例如
Hash：存储读取更新用户多个属性
List：微博TimeLine，消息列表
Set：共同好友，二度好友，用唯一性可以统计网站所有独立IP，好友推荐根据tag求交集，大于threshold就可以推荐。
sortset：set增加1个权重score参数
其他场景：A订阅发布系统，redis对某个key消息发布及订阅，当1个key消息发布后，所有订阅它的客户端都会收到相应消息，例如实时消息系统，即时聊天，群聊等。
事务-常用EX,EC提交执行的命令，在server不出问题，可以保证一连串的命令是顺序执行额；提供1个watch功能，对1个key作watch，然后再执行transation。
9，Class.forName()将类加载到JVM，还会对类解释，执行static块，而ClassLoader也加载到JVM，但是不会执行static块，并且只有调用了new Instance方法才会调用构造函数。
10，java反射机制。
可以在运行时判断一个对象所属的类，构造一个类的对象，判断类具有的成员变量和方法，调用1个对象的方法。4个关键的类：Class，Constructor，Field，Method。 getConstructor获得构造函数/getDeclardConstructor； getField/getFields/getDeclardFields获得类所生命的所有字段；getMethod/getMethods/getDeclardMethod获得类声明的所有方法，正常方法是一个类创建对象，而反射是1个对象找到1个类。
11，Object类中的方法：clone()，但是使用该方法必须实现Java.lang.Cloneable接口，equal()方法判断引用是否一致，指向同一对象，即相等于==，只有覆写了equals()方法之后，才可以说不同。hashcode()，对象的地址， toString()， finalize()。
12，序列化和反序列化
序列化和反序列化即对象和字节序列间的转化，进程间传送文本图片音频等以二进制传送。JDK中ObjectOuputStream和ObjectInputStream为输出输入流，只有实现SeriaLizable/Externalizable接口的类才能被序列化。如Person对象传递给内存流使用DataConstractJsonSeralizer， MemoryStream stream = new MemoryStream(); DataConstractJsonSeralizer SER = new DataConstractJsonSeralizer(typeof(person)); ser.writeObjectStream(stream, person);显示json输出，StramReader sr = new StreamReader(stream1); sr.ReadToEnd()。
13，讲讲分布式唯一ID。
确定ID存储用64位，1个64位二进制1是这样的00000000.....1100......0101，切割64位，某段二进制表示成1个约束条件，前41位为毫秒时间，后紧接9位为IP，IP之后为自增的二进制，记录当前面位数相同情况下是第几个id，如现在有10台机器，这个id生成器生成id极限是同台机器1ms内生成2的14次方个ID。
分布式唯一ID = 时间戳 << 41位， int类型服务器编号 << 10，序列自增sequence。每个时间戳内只能生成固定数量如（10万）个自增号，达到最大值则同步等待下个时间戳，自增从0开始。将毫秒数放在最高位，保证生成的ID是趋势递增的，每个业务线、每个机房、每个机器生成的ID都是不同的。如39bit毫秒数|4bit业务线|2bit机房|预留|7bit序列号。高位取2016年1月1日1到现在的毫秒数，系统运行10年，至少需要10年x365天x24小时x3600秒x1000毫秒=320x10~9，差不多39bit给毫秒数，每秒单机高峰并发小于100，差不多7bit给每毫秒的自增号，5年内机房小于100台机器，预留2bit给机房，每个机房小于100台机器，预留7bit给每个机房，业务线小于10个，预留4bit给业务线标识。
64bit分布式ID（42bit毫秒+5bit机器ID+12位自增）等
生成分布式ID的方式：A，2个自增表，步长相互隔开 B，时间的毫秒或者纳秒 C，UUID D，64位约束条件（如上）
14，NIO和IO的区别
第一点，NIO少了1次从内核空间到用户空间的拷贝。
ByteBuffer.allocateDirect()分配的内存使用的是本机内存而不是Java堆上的内存，和网络或者磁盘交互都在操作系统的内核空间中发生。allocateDirect()的区别在于这块内存不由java堆管理, 但仍然在同一用户进程内。
第二点，NIO以块处理数据，IO以流处理数据
第三点，非阻塞，NIO1个线程可以管理多个输入输出通道
15，内存泄漏
未对作废数据内存单元置为null，尽早释放无用对象的引用，使用临时变量时，让引用变量在推出活动域后自动设置为null，暗示垃圾收集器收集；程序避免用String拼接，用StringBuffer，因为每个String会占用内存一块区域；尽量少用静态变量（全局不会回收）；不要集中创建对象尤其大对象，可以使用流操作；尽量使用对象池，不再循环中创建对象，优化配置；创建对象到单例getInstance中，对象无法回收被单例引用；服务器session时间设置过长也会引起内存泄漏。
16，对象克隆和实现方式
克隆的对象可能包含一些已经修改过的属性，而new1个对象属性都还是初始化时候的值，被复制克隆的类要实现Clonable接口，覆盖clone()方法，访问修饰符为public，方法中调用super.clone()得到所需要的复制方法，类中的属性类也需要实现Clonable接口，覆写clone()方法，并在super中也调用子属性类的clone()复制，才可以实现深拷贝。
或者写到流中序列化的方式来实现，不必考虑引用类型中还包含引用类型，直接用序列化来实现对象的深复制拷贝，即将对象写到流，再从流中读出来，需要实现seriazation接口。
17，redis内存数据上升到一定大小会执行数据淘汰策略，redis提供了6种数据淘汰策略。
LRU：从已设置过期时间的数据集合中挑选最近最少使用的数据淘汰
random：从已设置过期时间的数据中挑选任意数据淘汰
ttl：从已设置过期时间的数据集合中挑选将要过期的数据淘汰。
notenvision：禁止驱逐数据
如mysql中有2千万数据，redis只存储20万的热门数据。LRU或者TTL都满足热点数据读取较多，不太可能超时特点。
redis特点：速度块，O(1)，丰富的数据类型，支持事物原子性，可用于缓存，比memecache速度块，可以持久化数据。
常见问题和解决：Master最好不做持久化如RDB快照和AOF日志文件；如果数据比较重要，某分slave开启AOF备份数据，策略为每秒1次，为了主从复制速度及稳定，MS主从在同一局域网内；主从复制不要用图状结构，用单向链表更为稳定 M-S-S-S-S。。。。；redis过期采用懒汉+定期，懒汉即get/set时候检查key是否过期，过期则删除key，定期遍历每个DB，检查制定个数个key；结合服务器性能调节并发情况。
过期淘汰，数据写入redis会附带1个有效时间，这个有效时间内该数据被认为是正确的并不关心真实情况，例如对支付等业务采用版本号实现，redis中每一份数据都维持1个版本号，DB中也维持1份，只有当redis的与DB中的版本一致时，才会认为redis为有效的，不过仍然每次都要访问DB，只需要查询version版本字段即可。
18，异步化，生产接口每秒钟10万并发，消费者用异步慢慢消费。缓存模式空间换时间，把1两亿的数据名单打到缓存。服务降级，把不重要的任务放弃；静态资源离线包下载机制，在wify下会主动提前把静态下载前端层保护可请将用户请求延长，点击后主动给它随机等待2s的时间/2分钟之内不能请求；后端做部分接口的开关，设置超短耗时时间，原来只用5ms的只给20ms。
系统一段时间内会自动重试，重试多次后就认为是失败了，检查支付接口返回该订单的钱，支付操作如果回复错误则回滚扣库存的事务，没返回则会记录进行中pendding状态，结束整个过程，等通知失败/成功，AB系统之间会出现死循环补偿，如B退单不成功，一般就是记录错误日志了。超时每隔一段时间去定时回调服务定时回滚，一定次数还是超时则提示用户联系客服，订单库存可以不会滚，记录状态，如果一直调用支付不成功，则让用户自己去处理联系客服，可以不回滚用户的数据，金额扣了才算真正完成，是一种简单粗暴的做法。
公共配置抽象成存储到zookeeper配置中心或者redis等，DB也存储一份，各应用监听ZK的配置变化，可以建一个配置web管理页面。
19，dubbo用ProxyFactoty代理工厂将HelloServiceImpl封装成1个Inoke执行，即ProxyFactory.getInvoke(ref, (Class)接口，注册URL，解码参数)，并将Invoke导出成1个Exporter，包括去注册中心ZK注册服务。Invoke有本地执行的Invoke，远程通信执行的Invoke。
20，每次扣减库存时加上1个请求流水编号，上层请求扣减库存没拿到结果的话，重新查询1次做重试操作，量不大都是加锁处理。减少锁的时间，牺牲幂等性，扣减为DB下地操作，查询扣减和设置合成1步，中间没有网络请求。利用缓存，通过写log记录操作，异步合并日志及更新，重启时cache失效，读log恢复，避免重复提交，写操作不建议重试快速失败。多个商品同时增减库存，可使用订单号做幂等处理，应用层对单个商品减库存，操作排队，商品消息ID路由在1个应用server处理，读本地缓存，失效再redis，DB采用乐观锁，组提交，1次减库存多个订单的购买量。可将同一个key下库存m分为n组k1......kn，每组数为m/n，扣减依次在各组扣减，减少并发冲突。队列装满后关闭队列进入，然后用户轮训自己是否抢到了异步ajax，用户资源队列固定长度。2个队列，1个销售的资源队列放入redis，有另外1个队列用来装抢购的会员的uid。
红包状态正常，并成功将状态改为“已领取”，且消息发送成功，用户端开始消费该消息，如果消费失败/超时，用MQ做重试做幂等，直到成功，每条消息有唯一编号且保证消息处理成功与去重表的日志同时出现。
热点将hot data拆分，分在不同库和不同表，分散热点Data，减轻DB并发更新热点带来RT升高和应用连接超时。SQL在mysql层加以限制，SQL超时/thradrunning到1定值则拒绝SQL执行，一定时间异步将结果写入DB，nginx对IP做限制，可能误杀。
21，SpringAOP，XML配置<aop:config>，切面<aop:aspect>切点<aop:pointcut>，连接切点和通知方法<aop:before>和<aop:after>等，注解可以直接使用@before执行方法@after ，@before(“pointcut()”) ，@after("pointcut")， @Aroud("excutete())，@AfteReturning，@AfterThrowing，可作日志事务，权限等待，AOP即通过把具体的类创建对应的 代理类，从代理类来对具体进行操作。
目标实现了接口，默认采用JDK实现AOP，也可以强制使用CGlib来实现AOP，目标没有实现接口的话，则必须采用CGlib，Spring自动在JDK和CGlib切换。如果要求spring强制使用CGlib实现AOP，则可以配置，添加Cglib库。。。jar， Spring配置文件中加入<aop:aspecj-autoproxy proxy-target-Class=true>
22，MyISM采用表级锁，对Myism表读不会阻塞读，会阻塞同表写，对Myism写则会阻塞读和写，即一个线程获得1个表的写锁后，只有持有锁的线程可以对表更新操作，其他线程的读和写都会等待。
InnoDB，采用行级锁，支持事务，例如只对a列加索引，如果update ...where a=1 and b=2其实也会锁整个表， select 使用共享锁，update insert delete采用排它锁，commit会把锁取消，当然select by id for update也可以制定排它锁。
23，实时队列采用双队列模式，生产者将行为记录写入Queue1，worker服务从Queue1消费新鲜数据，如果异常则写入Queue2（主要保存异常数据），RetryWorker会监听Queue2，消费异常数据，如果还未处理成功按照一定的策略等待或者将异常数据再写入Queue2，如果数据发生积压可以调整worker的消费游标，从最新数据重新开始消费，保证了最新data得到处理，中间未处理的一段则可以启动backupWorker指定起止游标在消费完指定区间的数据后，backupWorker会自动停止。
DB降级开关后，可直接写入redis（storm），同时将数据写入一份到Retry队列，在开启DB降级开关后消费Retry队列中的数据，从而把数据写入到mysql中，达到最终一致性。MYSQL切分为分片为2的N次方，例如原来分为两个库d0和d1均放在s0服务器上，s0同时有备机s1，扩容只要几步骤：确保s0到s1服务器同步顺利，没有明显延迟；s0暂时关闭读写权限；确保s1已经完全同步到s0更新；s1开放读写权限；d1的dns由s0切换到s1；s0开放读写权限。
24，DB的特性和隔离级别
4大特性：原子性，一致性，分离性，持久性
隔离级别：
读提交：写事务禁止读
读未提交：写事务允许读
可重复读：写事务禁止读事务，读禁止写
序列化：全部禁止
详细说明：读提交1个事务开始写则全部禁止其他事务访问该行。读未提交1个事务开始写则不允许其他事务同时写，但可以读。可重复读 读事务会禁止写事务，写事物则禁止其他任何事务。序列化性能最低，全部禁止，串行执行。 MYSQL默认的是可重复读。
25，帖子服务、元数据服务、帖子搜索服务，提供索引数据存储，tid和uid查询直接从帖子服务从元数据返回，其他检索查询有帖子搜索服务从索引数据检索并返回，帖子服务增删改查用MQ同步到帖子搜索服务，搜索服务修改索引的数据（索引树，倒排表），索引表t_mapping（tid，uid）。
300亿数据在全量索引库中，数百万一天内修改过的数据在一天库中，50万小时内修改过的数据在小时库中，在update请求时，只会操作最低级别的索引例如小时库。小时库，1小时合并一次，合并到天库，天库一天合并1次，合并到全量库中。
26，讲一下NIO和网络传输
NIO Reactor反应器模式，例如汽车是乘客访问的实体reactor，乘客上车后到售票员处Acceptor登记，之后乘客便可休息睡觉了，到达乘客目的地后，售票员Aceptor将其唤醒即可。持久TCP长链接每个client和server之间有存在一个持久连接，当CCU（用户并发数量）上升，阻塞server无法为每个连接运行1个线程，自己开发1个二进制协议，将message压缩至3-6倍，传输双向且消息频率高，假设server链接了2000个client，每个client平均每分钟传输1-10个message，1个messaged的大小为几百字节/几千字节，而server也要向client广播其他玩家的当前信息，需要高速处理消息的能力。Buffer，网络字节存放传输的地方，从channel中读写，从buffer作为中间存储格式，channel是网络连接与buffer间数据通道，像之前的socket的stream。
27，缓存击透
预加载；
加载DB时同步，其他则等待；
DB端做SQL合并，Queue合并排队处理；
部分缓存设置为永不过期；
先清除缓存，读取数据时候则等待500ms，500ms缓存应该已经加载完成；
采用双key缓存，A1为原始缓存，A2为拷贝缓存；
如果DB为空null则g给redis设置1个NFC空nei容。
28，Dubbo源码使用了哪些设计模式
A，工厂模式，ExtenstionLoader.getExtenstionLoader(Protocol.class).getAdaptiveExtenstion()
B，装饰器模式+责任链，以provider的调用链为例，具体调用链代码是在protocolFilterWrapper的buildInvokeChain完成的,将注解中含有group=provider的Filter实现，调用顺序为EchoFilter -> ClassLoaderFilter -> GenericFilter -> ContextFilter -> ExceptionFilter -> TimeoutFilter -> MonitorFilter -> TraceFilter。装饰器模式和责任链混合使用，Echo是回声测试请求，ClassLoaderFilter则只是在其主功能上添加了功能。
C，观察者模式，provider启动时需要与注册中心交互，先注册自己的服务，再订阅自己的服务，订阅时采用了观察者模式，注册中心每5s定时检查是否有服务更新，有更新则向服务提供者发送1个notify消息后即可运行NotifyListener的notity方法，执行监听器方法。
D，动态代理模式。 扩展JDK的ExtensionLoaderdeAdaptive实现，根据调用阶段动态参数决定调用哪个类，生成代理类的代码是ExtensionLoader的createAdaptiveExtenstionClassLoader方法。
29，平衡二叉树，左右高度之差不超过1，Add/delete可能造成高度>1，此时要旋转，维持平衡状态，避免二叉树退化为链表，让Add/Delete时间复杂度但控制在O(log2N)，旋转算法2个方法，1是求树的高度，2是求2个高度最大值，1个空树高度为-1，只有1个根节点的树的高度为0，以后每一层+1，平衡树任意节点最多有2个儿子，因此高度不平衡时，此节点的2棵子树高度差为2。例如单旋转，双旋转，插入等。
红黑树放弃完全平衡，追求大致平衡，保证每次插入最多要3次旋转就能平衡。
30，多线程同步锁
A，RentrantLock，可重入的互斥锁，可中断可限时，公平锁，必须在finally释放锁，而synchronize由JVM释放。可重入但是要重复退出，普通的lock()不能响应中断，lock.lockInterruptbly()可响应中断，可以限时tryLock()，超时返回false，不会永久等待构成死锁。
B，Confition条件变量，signal唤醒其中1个在等待的线程，signalall唤醒所有在等待的线程await()等待并释放锁，与lock结合使用。
C，semaphore信号量，多个线程比（额度=10）进入临界区，其他则阻塞在临界区外。
D，ReadWriteLock，读读不互斥，读写互斥，写写互斥。
E，CountDownLantch倒数计时器，countdown()和await()
F，CyCliBarrier
G，LockSupport，方法park和unpark
31，栈溢出的原因
是否递归的调用；大量循环；全局变量是否过多；数组，List，Map数据是否过大；用DDMS工具检查地方。
内存溢出的原因
过多使用了static；static最好只用int和string等基本类型；大量的递归或者死循环；大数据项的查询，如返回表的所有记录，应该采用分页查询。检查是否有数组、List、map中存放的是对象的引用而不是对象，这些引用会让对应对象不能被释放。
栈过大会导致内存占用过多，频繁页交换阻碍效率。
32，说一下http/2
Http/2采用二进制格式而不是文本
Http/2是完全多路复用的，而非有序并阻塞的。
Http/2使用报头压缩
Http/2让服务器可以将响应主动推送到客户端缓存中。
33，说一下内存泄露
A，HashMap,vector等容易（静态集合类）， 和应用程序生命周期一样，所引用的所有对象Object也不能释放。
B，当集合类里面的对象属性被修改后，再调用remove()不起作用，hashcode值发生了改变
C，其对象add监听器，但是往往释放对象时忘记去删除这些监听器
D，各种连接记得关闭
E，内部类的引用
F，调用其他模块，对象作用参数
G，单例模式，持有外部对象引用无法收回。
内存泄露例子
Vector<String> A = new Vector<String>();
for(int i = 0; i < 100; i++){
Object o = new Object ();
A.add(o);
o = null;
}
........
内存溢出的例子
StringBuffer b = new StringBuffer ();
for(int i =0; i < 100; i++){
for(int j =0; i < 100; j++){
b.append(*);
}
}
34，SpirngMVC的生命周期 和 SpringBean的生命周期
SpirngMVC的生命周期 ：
A，DispatcherSerlvet（前端控制器）
B，-》 HandlerMapping（处理器映射器），根据xml注解查找对应的Hander -》 返回Handler
C，-》处理器适配器去执行Handler
D，-》Handler执行完成后给处理器适配器返回ModelAndView
E，-》前端控制器请求视图解析器去执行视图解析，根据逻辑视图名解析成真正的视图JSP，向前端控制器返回view
F，-》前端控制器进行视图渲染，将模型数据放到request-》返回给用户
SpringBean的生命周期：
Instance实例化-》设置属性值-》调用BeanNameAware的setBeanName方法-》调用BeanPostProsessor的预初始化方法-》调用InitializationBean的afterPropertiesSet()的方法-》调用定制的初始化方法callCustom的init-method-》调用BeanPostProsessor的后初始化方法-》Bean可以使用了 -》 容器关闭-》 调用DisposableBean的destroy方法-》调用定制的销毁方法CallCustom的destroy-method。
35，AQS，抽象队列同步器
AQS定义2种资源共享方式：独占与share共享
独占：只能有1个线程运行
share共享：多个线程可以同p执行如samphore/countdownlanch
AQS负责获取共享state的入队和/唤醒出队等，AQS在顶层已经实现好了，AQS有几种方法：acquire()是独占模式下线程共享资源的顶层入口，如获取到资源，线程直接返回，否则进入等待队列，直到获取到资源为止。tryAcquire()将线程加入等待队列的尾部，并标志为独占。acquireQueued()使线程在等待队列中获取资源，一直到获取资源后不返回，如果过程被中断也返回true，否则false。
线程在等待过程中被中断是不响应的，获取资源才补上中断。将线程添加到队列尾部用了CAS自旋（死循环直到成功），类似于AutomicInteger的CAS自旋volatile变量。
start->tryAcquire -> 入队 -> 找安全点 -> park等待状态 -> 当前节点成对头 -> End
36，单例模式的7种写法
懒汉2种，枚举，饿汉2种，静态内部类，双重校验锁（推荐）。
37，lucence倒排索引
三个文件：字典文件，频率文件，位置文件。词典文件不仅保存有每个关键词，还保留了指向频率文件和位置文件的指针，通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息。
field的概念，用于表达信息所在位置（如标题中，文章中，url中），在建索引中，该field信息也记录在词典文件中，每个关键词都有一个field信息(因为每个关键字一定属于一个或多个field)。
关键字是按字符顺序排列的（lucene没有使用B树结构），因此lucene可以用二元搜索算法快速定位关键词。
假设要查询单词 “live”，lucene先对词典二元查找、找到该词，通过指向频率文件的指针读出所有文章号，然后返回结果。词典通常非常小，因而，整个过程的时间是毫秒级的。
对词典文件中的关键词进行了压缩，关键词压缩为<前缀长度，后缀>，例如：当前词为“阿拉伯语”，上一个词为“阿拉伯”，那么“阿拉伯语”压缩为<3，语>。对数字的压缩，数字只保存与上一个值的差值。
38，ZooKeeper分布式高可用
ZooKeeper 运行期间，集群中至少有过半的机器保存了最新数据。集群超过半数的机器能够正常工作，集群就能够对外提供服务。
zookeeper可以选出N台机器作主机，它可以实现M:N的备份；keepalive只能选出1台机器作主机，所以keepalive只能实现M:1的备份。
通常有以下两种部署方案：双机房部署（一个稳定性更好、设备更可靠的机房，这个机房就是主要机房，而另外一个机房则更加廉价一些，例如，对于一个由 7 台机器组成的 ZooKeeper 集群，通常在主要机房中部署 4 台机器，剩下的 3 台机器部署到另外一个机房中）；三机房部署（无论哪个机房发生了故障，剩下两个机房的机器数量都超过半数。在三个机房中都部署若干个机器来组成一个 ZooKeeper 集群。假设机器总数为 N，各机房机器数：N1 = (N-1)/2 ，N2=1~(N-N1)/2 ，N3 = N - N1 - N2 ）。
水平扩容就是向集群中添加更多机器，Zookeeper2种方式（不完美），一种是集群整体重启，另外一种是逐台进行服务器的重启。
