ZK（ZooKeeper）分布式锁实现
前言
在平时我们对锁的使用，在针对单个服务，我们可以用 Java 自带的一些锁来实现，资源的顺序访问，但是随着业务的发展，现在基本上公司的服务都是多个，单纯的 Lock或者Synchronize 只能解决单个JVM线程的问题，那么针对于单个服务的 Java 的锁是无法满足我们业务的需要的，为了解决多个服务跨服务访问共享资源，于是就有了分布锁，分布式锁产生的原因就是集群。
正文
实现分布式锁的方式有哪些呢？
分布式锁的实现方式主要以（ZooKeeper、Reids、Mysql）这三种为主
今天我们主要讲解的是使用 ZooKeeper来实现分布式锁，ZooKeeper的应用场景主要包含这几个方面：
1.服务注册与订阅（共用节点）
2.分布式通知（监听ZNode）
3.服务命令（ZNode特性）
4.数据订阅、发布（Watcher）
5.分布式锁（临时节点）
ZooKeeper实现分布式锁，主要是得益于ZooKeeper 保证了数据的强一致性，锁的服务可以分为两大类：
保持独占所有试图来获取当前锁的客户端，最终有且只有一个能够成功得到当前锁的钥匙，通常我们会把 ZooKeeper 上的节点（ZNode）看做一把锁，通过 create 临时节点的方式来实现，当多个客户端都去创建一把锁的时候，那么只有成功创建了那个客户端才能拥有这把锁
控制时序所有试图获取锁的客户端，都是被顺序执行，只是会有一个序号（zxid），我们会有一个节点，例如：/testLock，所有临时节点都在这个下面去创建，ZK的父节点(/testLock) 维持了一个序号，这个是ZK自带的属性，他保证了子节点创建的时序性，从而也形成了每个客户端的一个 全局时序
ZK锁机制
在实现ZooKeeper 分布式锁之前我们有必要了解一下，关于ZooKeeper分布式锁机制的实现流程和原理，不然各位宝贝，出去面试的时候怎么和面试官侃侃而谈~
临时顺序节点
基于ZooKeeper的临时顺序节点 ，ZooKeeper比较适合来实现分布式锁：
顺序发号器： ZooKeeper的每一个节点，都是自带顺序生成器：在每个节点下面创建临时节点，新的子节点后面，会添加一个次序编号，这个生成的编号，会在上一次的编号进行 +1 操作
有序递增： ZooKeeper节点有序递增，可以保证锁的公平性，我们只需要在一个持久父节点下，创建对应的临时顺序节点，每个线程在尝试占用锁之前，会调用watch，判断自己当前的序号是不是在当前父节点最小，如果是，那么获取锁
Znode监听： 每个线程在抢占所之前，会创建属于当前线程的ZNode节点，在释放锁的时候，会删除创建的ZNode，当我们创建的序号不是最小的时候，会等待watch通知，也就是上一个ZNode的状态通知，当前一个ZNode删除的时候，会触发回调机制，告诉下一个ZNode，你可以获取锁开始工作了
临时节点自动删除：ZooKeeper还有一个好处，当我们客户端断开连接之后，我们出创建的临时节点会进行自动删除操作，所以我们在使用分布式锁的时候，一般都是会去创建临时节点，这样可以避免因为网络异常等原因，造成的死锁。
羊群效应： ZooKeeper节点的顺序访问性，后面监听前面的方式，可以有效的避免 羊群效应，什么是羊群效应：当某一个节点挂掉了，所有的节点都要去监听，然后做出回应，这样会给服务器带来比较大压力，如果有了临时顺序节点，当一个节点挂掉了，只有它后面的那一个节点才做出反应。
我们现在看一下下面一张图：
在上图中，ZooKeeper里面有一把锁节点 testLock，这个锁就是ZooKeeper的一个节点，当两个客户端来获取这把锁的时候，会对ZooKeeper进行加锁的请求，也就是我们所说的 临时顺序节点。
当我们在 /testLock目录下创建了一个顺序临时节点后，ZK会自动对这个临时节点维护 一个节点序号，并且这个节点是递增的，比如我们 clientA 创建了一个临时顺序节点，ZK内部会生成一个序号：/lock0000000001，那么 clientB 也生成了一个临时顺序节点，ZK会生成一个序号为 /lock0000000002，在这里数字都是依次递增的，从1开始递增，ZK内部会维护这个顺序。
下图所示：
这时候，ClientA会进行监听判断，在父节点下，我是不是最小的，如果是的话，那么俺就可以加锁了，因为我是最小的，其他的都比我大。我自己可以进行加锁，你已经是一个成熟的临时节点了，要学会自己加锁。咳，那么ZK是怎么进行判断的呢？宝贝，您往下看：
这个是cleintA已经加锁完成了，这个时候clientB也要过来加锁，那么他也要在/testLock，创建一个属于自己的临时节点，那么这个时候他的序号就会变成/lock0000000002，如下图所示：
这个时候就会出现我们前面所讲的，clientB 在加锁的时候会判断，自己是不是最小的，一看在当前父节点下不是最小的，啊~我还挺大的，还有比我小的！！！
加锁失败呀，咳咳，这个时候呢，clientB 就会去偷窥clientA，气氛逐渐暧昧起来，啊不是，是按照顺序去监听前一个节点(clientA)，是否完成工作了，如果完成了，clientB才可以进行加锁工作，宝贝，你往下看图片：
clientA 加锁成功后，会进行自己的业务处理，当 clientA 处理完工作后，说我完事了，下一个，那么 clientA 是怎么完事的呢，他多长时间？不是，具体流程是怎样的？小农你不对劲，说什么呢！！！真羞涩
上面我们不是说了，当 clientB 加锁失败后，会给前一个节点(clientA)加上一个监听，当clientA被删除以后，就表示有人释放了锁，这个时候就会通知 clientB重新去获取锁。
这个时候clientB重新获取锁的时候，发现自己就是当前父节点下面最小的那个，于是clientB就开始加锁，开始工作等一系列操作，当clientB 完事以后，释放锁，也说了一句，下一个。
如下图所示：
当然除了 clientA、clientB还有C\D\E等，这字母看着好奇怪又好熟悉，原理都是一样的，都是最小节点进行解锁，如果不是，监听前一个节点是否释放，如果释放了，再次尝试加锁。如果前一节节点释放了，自己就是最小了，就排到前面去了，有点类似于 银行取号 的操作。
代码实现
使用ZooKeeper 创建临时顺序节点来实现分布式锁，大体的流程就是 先创建一个持久父节点，在当前节点下，创建临时顺序节点，找出最小的序列号，获取分布式锁，程序业务完成之后释放锁，通知下一个节点进行操作，使用的是watch来监控节点的变化，然后依次下一个最小序列节点进行操作。
首先我们需要创建一个持久父类节点：
WatchCallBack
import org.apache.zookeeper.*;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
/**
* @program: mxnzookeeper
* @ClassName WatchCallBack
* @description:
* @author: 微信搜索：牧小农
* @create: 2021-10-23 10:48
* @Version 1.0
**/
public class WatchCallBack implements Watcher, AsyncCallback.StringCallback ,AsyncCallback.Children2Callback ,AsyncCallback.StatCallback {
ZooKeeper zk ;
String threadName;
CountDownLatch cc = new CountDownLatch(1);
String pathName;
public String getPathName() {
return pathName;
}
public void setPathName(String pathName) {
this.pathName = pathName;
}
public String getThreadName() {
return threadName;
}
public void setThreadName(String threadName) {
this.threadName = threadName;
}
public ZooKeeper getZk() {
return zk;
}
public void setZk(ZooKeeper zk) {
this.zk = zk;
}
/** @Author 牧小农
* @Description //TODO 尝试加锁方法
* @Date 16:14 2021/10/24
* @Param
* @return
**/
public void tryLock(){
try {
System.out.println(threadName + " 开始创建。。。。");
//创建一个顺序临时节点
zk.create("/lock",threadName.getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL,this,"abc");
//阻塞当前，监听前一个节点是否释放锁
cc.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/** @Author 牧小农
* @Description //TODO 解锁方法
* @Date 16:14 2021/10/24
* @Param
* @return
**/
public void unLock(){
try {
//释放锁，删除临时节点
zk.delete(pathName,-1);
//结束工作
System.out.println(threadName + " 结束工作了....");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Override
public void process(WatchedEvent event) {
//如果第一个节点释放了锁，那么第二个就会收到回调
//告诉它前一个节点释放了，你可以开始尝试获取锁
switch (event.getType()) {
case None:
break;
case NodeCreated:
break;
case NodeDeleted:
//当前节点重新获取锁
zk.getChildren("/",false,this ,"sdf");
break;
case NodeDataChanged:
break;
case NodeChildrenChanged:
break;
}
}
@Override
public void processResult(int rc, String path, Object ctx, String name) {
if(name != null ){
System.out.println(threadName +" 线程创建了一个节点为 : " + name );
pathName = name ;
//监听前一个节点
zk.getChildren("/",false,this ,"sdf");
}
}
//getChildren call back
@Override
public void processResult(int rc, String path, Object ctx, List children, Stat stat) {
//节点按照编号，升序排列
Collections.sort(children);
//对节点进行截取例如 /lock0000000022 截取后就是 lock0000000022
int i = children.indexOf(pathName.substring(1));
//是不是第一个，也就是说是不是最小的
if(i == 0){
//是第一个
System.out.println(threadName +" 现在我是最小的....");
try {
zk.setData("/",threadName.getBytes(),-1);
cc.countDown();
} catch (KeeperException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}else{
//不是第一个
//监听前一个节点 看它是不是完成了工作进行释放锁了
zk.exists("/"+children.get(i-1),this,this,"sdf");
}
}
@Override
public void processResult(int rc, String path, Object ctx, Stat stat) {
//判断是否失败exists
}
}
TestLock
import com.mxn.zookeeper.config.ZKUtils;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
/**
* @program: mxnzookeeper
* @ClassName TestLock
* @description:
* @author: 微信搜索：牧小农
* @create: 2021-10-23 10:45
* @Version 1.0
**/
public class TestLock {
ZooKeeper zk ;
@Before
public void conn (){
zk = ZKUtils.getZK();
}
@After
public void close (){
try {
zk.close();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Test
public void lock(){
//创建十个线程
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(){
@Override
public void run() {
WatchCallBack watchCallBack = new WatchCallBack();
watchCallBack.setZk(zk);
String threadName = Thread.currentThread().getName();
watchCallBack.setThreadName(threadName);
//线程进行抢锁操作
watchCallBack.tryLock();
try {
//进行业务逻辑处理
System.out.println(threadName+" 开始处理业务逻辑了...");
Thread.sleep(200);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
//释放锁
watchCallBack.unLock();
}
}.start();
}
while(true){
}
}
}运行结果:
Thread-1 线程创建了一个节点为 : /lock0000000112
Thread-5 线程创建了一个节点为 : /lock0000000113
Thread-2 线程创建了一个节点为 : /lock0000000114
Thread-6 线程创建了一个节点为 : /lock0000000115
Thread-9 线程创建了一个节点为 : /lock0000000116
Thread-4 线程创建了一个节点为 : /lock0000000117
Thread-7 线程创建了一个节点为 : /lock0000000118
Thread-3 线程创建了一个节点为 : /lock0000000119
Thread-8 线程创建了一个节点为 : /lock0000000120
Thread-0 线程创建了一个节点为 : /lock0000000121
Thread-1 现在我是最小的....
Thread-1 开始处理业务逻辑了...
Thread-1 结束工作了....
Thread-5 现在我是最小的....
Thread-5 开始处理业务逻辑了...
Thread-5 结束工作了....
Thread-2 现在我是最小的....
Thread-2 开始处理业务逻辑了...
Thread-2 结束工作了....
Thread-6 现在我是最小的....
Thread-6 开始处理业务逻辑了...
Thread-6 结束工作了....
Thread-9 现在我是最小的....
Thread-9 开始处理业务逻辑了...
Thread-9 结束工作了....
Thread-4 现在我是最小的....
Thread-4 开始处理业务逻辑了...
Thread-4 结束工作了....
Thread-7 现在我是最小的....
Thread-7 开始处理业务逻辑了...
Thread-7 结束工作了....
Thread-3 现在我是最小的....
Thread-3 开始处理业务逻辑了...
Thread-3 结束工作了....
Thread-8 现在我是最小的....
Thread-8 开始处理业务逻辑了...
Thread-8 结束工作了....
Thread-0 现在我是最小的....
Thread-0 开始处理业务逻辑了...
Thread-0 结束工作了....
总结
ZK分布式锁，能够有效的解决分布式、不可重入的问题，在上面的案例中我， 没有实现可重入锁，但是实现起来也不麻烦，只需要带上线程信息等唯一标识，判断一下就可以了
ZK实现分布式锁具有天然的优势，临时顺序节点，可以有效的避免死锁问题，让客户端断开，那么就会删除当前临时节点，让下一个节点进行工作。