在程序员备考的查漏补缺阶段（考前10天），分布式系统中的几个关键知识点是需要我们重点关注的。
首先是分布式锁（ZooKeeper节点特性）实现。ZooKeeper是一个分布式的、开源的分布式应用程序协调服务。在它实现分布式锁时，其节点特性起着重要作用。ZooKeeper的节点有两种类型，临时顺序节点和持久节点。对于分布式锁的实现，通常会利用临时顺序节点。当一个客户端想要获取锁时，它会在ZooKeeper特定的锁节点下创建一个临时顺序节点。然后检查自己创建的节点是否是所有子节点中最小的，如果是，那么就表示获取到了锁。如果不是，就会监听比自己小的那个节点的删除事件。一旦比自己小的节点被删除（可能是持有锁的客户端释放了锁或者客户端异常断开连接），就会再次检查自己是否是最小的节点，从而获取锁。学习这部分知识时，要深入理解ZooKeeper的节点数据结构，可以通过画图的方式来直观地表示节点的创建、删除以及监听关系。同时多做一些代码示例，在实际操作中体会其原理。
其次是分布式一致性（Raft日志复制）流程。Raft是一种为了管理复制日志的一致性算法。在Raft中，有领导者（Leader）、跟随者（Follower）和候选人（Candidate）三种角色。日志复制流程大致如下：首先，领导者接收客户端的请求，将请求作为日志条目添加到自己的日志中。然后，领导者会向所有的跟随者发送日志复制的请求。跟随者收到请求后，会将日志条目存储到自己的本地日志中，并向领导者发送确认消息。当领导者收到大多数跟随者的确认后，就会将该日志条目提交，并执行相应的操作，同时通知跟随者也提交该日志条目。学习这个流程时，要牢记每个角色的行为和转换条件，并且可以通过模拟不同的故障场景，如领导者突然宕机等情况，来加深对Raft算法的理解。
最后是CAP定理在键值存储（Redis/Apache Ignite）中的应用实例。CAP定理指出，在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）这三个特性不能同时满足，最多只能满足其中的两个。以Redis为例，在默认的配置下，Redis更倾向于满足一致性和分区容错性，牺牲了一定的可用性。例如在主从复制的场景中，当主节点发生故障时，可能会有一段时间无法提供服务，这就体现了对一致性的维护。而Apache Ignite则可以根据不同的业务需求在三者之间进行权衡。在学习这部分时，要结合实际的业务场景去分析如何在键值存储系统中根据需求选择合适的CAP特性组合，并且要了解不同键值存储产品在CAP方面的默认策略以及如何进行调整。
总之，在这考前10天的查漏补缺阶段，对于分布式系统中的这些知识点要深入理解、反复练习，并且能够灵活运用到实际问题的解决中，这样才能在考试中取得好成绩。
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