@luckyrayyy get，thx 兄 der

final boolean acquireQueued(final Node node, int arg) {
boolean failed = true;
try {
boolean interrupted = false;
for (;;) {
final Node p = node.predecessor();
if (p == head && tryAcquire(arg)) {
setHead(node);
p.next = null; // help GC
failed = false;
return interrupted;
}
if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
parkAndCheckInterrupt())
interrupted = true;
}
} finally {
if (failed)
cancelAcquire(node);
}
}

@liuhan907
@edgar

感谢 ！

@liuhan907
有点理解，但又觉得你说的有问题。

你说的前提是客户端没有明确得到提交失败的错误的时候

而实际，客户端做 zk 写操作，由于 leader 宕机，集群需要重新选举 leader 和做数据同步。这个时候客户端难道不会收到因 leader 宕机导致写操作事务失败的回复吗？

@lance6716 不太理解你说的是什么意思。 我的困惑就是 2,3 两种情况下客户端都是得到 操作未成功的结果。而集群内部实际上经过一段时间同步后 客户端的操作被 保存下来了。 这个后果很严重呀，比如多个应用尝试创建一个节点，应用 A 尝试创建得到失败的结果，但是实际上节点已经被创建了，然后其他应用又因为节点已经存在无法创建成功，从而导致所有应用都不能工作

@a7082633

(2) leader 执行过半写成功收到了 Follow 的响应（注意 leader 收到了过半写成功确认 ack ）， 但是在 leader 向 Follow 发出 commit 指令的时候 leader 宕机了。
这个时候 集群进行 leader 选举。 选举后 集群内部会进行数据同步，这个没有被上一任 leader 提交的事务 会被新 leader 重新发出 事务提案到 所有 follow，然后所有 follow 执行事务并返回响应 ACK 到新 leader， 新 leader 执行 commit，从而实现 将这个事务应用到集群中每一台机器。

但是因为上一任 leader 宕机， 客户端会收到操作执行失败的结果。
比如客户端创建一个节点，集群内部显式节点创建成功，但是客户端却收到节点创建失败的结果。

------以上是对原问题的 重新描述--------

你说的“ follow 也没有收到 commit,也就是事务执行失败 ” 这话好像不太正确。

参考 https://blog.csdn.net/u010627840/article/details/100526648 这里面有下面一段话

比如 leader 发起提议 P1,并收到半数以上 follower 关于 P1 的 ACK 后，在广播 commit 消息之前宕机了，选举产生的新 leader 之前是 follower，未收到关于 P1 的 commit 消息，内存中是没有 P1 的数据。而 ZAB 协议的设计是需要保证选主后，P1 是需要应用到集群中的。这块的逻辑是通过选主后的数据同步来弥补。

也就是，follow 没有收到 commit，但是对于集群来说 这个事务 最终也会被集群中的所有节点执行。
但是对于客户端，因为 leader 宕机导致事务执行失败，

@SachinBeyond
NLP 方向无非集中在翻译、推荐、搜索领域，另外的舆情分析，情感分析，语义理解，语义消歧等都是文本处理的一些辅助性手段，还有就是语音处理，科大讯飞做的很好，基本上处于垄断地位。其中翻译领域基本无法变现，没什么太大的商业价值，推荐领域集中在电商，音乐等领域，比较小众，一般公司用不起推荐，搜索领域更不用说。更重要的是 NLP 领域看不到有什么商用切入点。迄今为止没见过自然语言处理方向有哪个比较大的公司，也没见过过亿的投资，创业公司更是没有做相关内容的。用事实说话反观视觉方向，腾讯、阿里、百度都在投资，商汤、旷试科技都是巨头，过亿投资多的是，更重要的是视觉方向的商业切入点有很多，应用场景非常广阔，创业公司不在少数，现在比较火的是 医学影像分析和无人车，都是视觉相关方向，包括直播行业视觉也能切入。可以说视觉可以切入很多场景做分析。阿里布局 医学影像 Doctor You - 阿里健康两个一对比就能看出来哪个商业价值更大，现在是 cv 的，未来也是 cv 的，十年之内都是，当前机器学习、深度学习越繁荣，视觉方向的应用场景越广阔，视觉方向有比较好的切入点。

作者：匿名用户
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来源：知乎