上一篇演示了基于Redis的Redisson分布式锁实现，那今天我要再来说说基于Zookeeper的分布式现实。
Zookeeper分布式锁实现
要用Zookeeper实现分布式锁，我就不得不说说zookeeper的数据存储。首先zookeeper的核心保存结构是一个DataTree数据结构，其实内部是一个Map
一，Zookeeper的节点
节点是zookeeper（zk）中数据存储的基础结构，zk中万物皆节点，就好比Java中万物皆对象一样。zk的数据模型就是基于节点的树形结构，但zk规定每个节点的引用规则是路径引用。每个节点中包含子节点引用、存储数据、访问权限以及节点元数据等四部分。
zookeeper中提供了节点类型主要有。
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持久节点：节点创建后，就一直存在，直到有删除操作来主动清除。
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顺序节点：假如当前有一个父节点为/lock，我们可以在这个父节点下面创建子节点；zk提供了一个可选的有序特性，例如我们可以创建子节点“/lock/test_”并且指明有序，那么zk在生成子节点时会根据当前子节点数量自动添加整数序号，如果第一个子节点为/lock/test_0000000000，下一个节点则为/lock/test_0000000001，依次类推。
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临时节点：客户端可以建立一个临时节点，在会话结束或者会话超时后，zookeeper会自动删除该节点。
二，Zookeeper分布式锁实现
Zookeeper实现分布式锁的流程，假设锁空间的根节点为/zklock：
1，客户端连接zookeeper，并在/zklock下创建临时的且有序的子节点。
第一个客户端对应的子节点为：/zklock/test_lock_0000000000，第二个为：/zklock/test_lock_0000000001。以此类推。
2，客户端获取/zklock下的子节点列表，判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点，如果是则认为获得锁，否则监听/zklock的子节点变更消息，获得子节点变更通知后重复此步骤直至获得锁;
3，执行业务代码。
4，完成业务流程后，删除对应的子节点并释放锁。
实现代码
加锁实现：
阻塞等待上一个锁释放
释放锁
测试：
启动了5个线程来进行验证，输出结果如下。
注意：子节点的创建顺序一定是从小到大的，但是控制台输出结果中显示创建顺序是随机的，是由于创建节点和输出语句不是原子操作导致的。重点是锁的获取和释放，从输出结果中可以看出，每个线程只有在上一个节点被删除后才能执行，一个基于zk的简单的分布式锁就实现了。
三，Curator分布式锁实现
Zookeeper已经红火了这么多年，实际上基于zk的分布式锁目前已经有现成的实现框架，Curator就是Netflix开源的一套ZooKeeper客户端框架，它提供了zk场景的绝大部分实现，使用Curator就不必关心其内部算法，Curator提供了来实现分布式锁，用方法获取锁，以及用方法释放锁，同其他锁一样，方法需要放在finakky代码块中，确保锁能正确释放
Curator提供了四种分布式锁，分别是：
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InterProcessMutex：分布式可重入排它锁
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InterProcessSemaphoreMutex：分布式排它锁
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InterProcessReadWriteLock：分布式读写锁
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InterProcessMultiLock：将多个锁作为单个实体管理的容器
首先在pom里依赖引入
properties配置
配置中心
Curator的分布式锁实现
Controller里写测试接口。
分布式锁实现总结
前面讲了基于Redis的分布式锁实现，为什么这篇文章又要说基于Zookeeper的分布式锁现实呢？让我们先看看Redis和Zookeeper实现分布式锁的区别吧。
区别：
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技术层面：Redis 是nosql数据，而Zookeeper是分布式协调工具，主要用于分布式解决方案；
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防死锁：Redis是通过对key设置有效期来解决死锁，而Zookeeper使用会话有效期方式解决死锁现象；
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效率方面：Redis是NoSQL数据库，在效率上相对来说Redis就要比Zookeeper好很多；
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可靠性：Redis有效期不是很好控制，可能会产生有效期延迟，而Zookeeper的临时节点有先天性可控的有效期，所以相对来说Zookeeper比Redis可靠性高；
对比总结：Zookeeper分布式锁可靠性比redis强，但由于需要创建节点删除节点，所有效率相比Redis要低。那我在实际项目中我们如何选用呢？原则上如果并发量不是特别大，追求可靠性，那么首选zookeeper。而redis实现的分布式锁响应更快，对并发的支持性能更好，如果为了效率，首选redis实现。
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