add by zhj：文章写得非常好，之前我以为用zookeeper实现分布式锁的方案跟Redis差不多，就是并发创建一个Znode节点，如果成功就获取锁，失败，就监听这个Znode节点的删除操作，当主动删除或因session断开而删除该Znode时，等待的机器节点再去获取锁。
但这样做有一个问题：当Znode节点删除时，若等待的机器节点很多，同时去创建会增加Zookeeper和机器节点的负载，这称为“羊群效应”。好的解决办法是：删除Znode节点时，只通知一个等待机器。其实这跟Java Condition中的notify()和notifyAll()是一个道理。但Zookeeper没有类似这种notify()机制，只通知一个机器。但它的其它解决方案，将Znode定义为临时顺序类型，每个机器创建Znode前缀相同，但后缀序号递增，每个机器节点只监听它前面的那一个Znode节点。
另外，我理解当机器没有获取到锁时，会阻塞当前线程，比如用Object.await()等。然后，另起一个线程接收Zookeeper删除Znode通知，当收到时，去检查自己是否是最小Znode节点，如果是，那获取成功，然后notify()主线程，解除阻塞。是否这样实现要看Zookeeper客户端的源码了
原文：https://juejin.cn/post/6844903729406148622#comment
一、写在前面
之前写过一篇文章（《拜托，面试请不要再问我Redis分布式锁的实现原理》），给大家说了一下Redisson这个开源框架是如何实现Redis分布式锁原理的，这篇文章再给大家聊一下ZooKeeper实现分布式锁的原理。
同理，我是直接基于比较常用的Curator这个开源框架，聊一下这个框架对ZooKeeper（以下简称zk）分布式锁的实现。
一般除了大公司是自行封装分布式锁框架之外，建议大家用这些开源框架封装好的分布式锁实现，这是一个比较快捷省事儿的方式。
二、ZooKeeper分布式锁机制
接下来我们一起来看看，多客户端获取及释放zk分布式锁的整个流程及背后的原理。
首先大家看看下面的图，如果现在有两个客户端一起要争抢zk上的一把分布式锁，会是个什么场景？
如果大家对zk还不太了解的话，建议先自行百度一下，简单了解点基本概念，比如zk有哪些节点类型等等。
参见上图。zk里有一把锁，这个锁就是zk上的一个节点。然后呢，两个客户端都要来获取这个锁，具体是怎么来获取呢？
咱们就假设客户端A抢先一步，对zk发起了加分布式锁的请求，这个加锁请求是用到了zk中的一个特殊的概念，叫做**“临时顺序节点”。**
简单来说，就是直接在"my_lock"这个锁节点下，创建一个顺序节点，这个顺序节点有zk内部自行维护的一个节点序号。
比如说，第一个客户端来搞一个顺序节点，zk内部会给起个名字叫做：xxx-000001。然后第二个客户端来搞一个顺序节点，zk可能会起个名字叫做：xxx-000002。大家注意一下，最后一个数字都是依次递增的，从1开始逐次递增。zk会维护这个顺序。
所以这个时候，假如说客户端A先发起请求，就会搞出来一个顺序节点，大家看下面的图，Curator框架大概会弄成如下的样子：
大家看，客户端A发起一个加锁请求，先会在你要加锁的node下搞一个临时顺序节点，这一大坨长长的名字都是Curator框架自己生成出来的。
然后，那个最后一个数字是"1"。大家注意一下，因为客户端A是第一个发起请求的，所以给他搞出来的顺序节点的序号是"1"。
接着客户端A创建完一个顺序节点。还没完，他会查一下"my_lock"这个锁节点下的所有子节点，并且这些子节点是按照序号排序的，这个时候他大概会拿到这么一个集合：
接着客户端A会走一个关键性的判断，就是说：唉！兄弟，这个集合里，我创建的那个顺序节点，是不是排在第一个啊？
如果是的话，那我就可以加锁了啊！因为明明我就是第一个来创建顺序节点的人，所以我就是第一个尝试加分布式锁的人啊！
bingo！加锁成功！大家看下面的图，再来直观的感受一下整个过程。
接着假如说，客户端A都加完锁了，客户端B过来想要加锁了，这个时候他会干一样的事儿：先是在"my_lock"这个锁节点下创建一个临时顺序节点，此时名字会变成类似于：
大家看看下面的图：
客户端B因为是第二个来创建顺序节点的，所以zk内部会维护序号为"2"。
接着客户端B会走加锁判断逻辑，查询"my_lock"锁节点下的所有子节点，按序号顺序排列，此时他看到的类似于：
同时检查自己创建的顺序节点，是不是集合中的第一个？
明显不是啊，此时第一个是客户端A创建的那个顺序节点，序号为"01"的那个。所以加锁失败！
加锁失败了以后，客户端B就会通过ZK的API对他的顺序节点的**上一个顺序节点加一个监听器。**zk天然就可以实现对某个节点的监听。
如果大家还不知道zk的基本用法，可以百度查阅，非常的简单。客户端B的顺序节点是：
他的上一个顺序节点，不就是下面这个吗？
即客户端A创建的那个顺序节点！
所以，客户端B会对：
这个节点加一个监听器，监听这个节点是否被删除等变化！大家看下面的图。
接着，客户端A加锁之后，可能处理了一些代码逻辑，然后就会释放锁。那么，释放锁是个什么过程呢？
其实很简单，就是把自己在zk里创建的那个顺序节点，也就是：
这个节点给删除。
删除了那个节点之后，zk会负责通知监听这个节点的监听器，也就是客户端B之前加的那个监听器，说：兄弟，你监听的那个节点被删除了，有人释放了锁
此时客户端B的监听器感知到了上一个顺序节点被删除，也就是排在他之前的某个客户端释放了锁。
此时，就会通知客户端B重新尝试去获取锁，也就是获取"my_lock"节点下的子节点集合，此时为：
集合里此时只有客户端B创建的唯一的一个顺序节点了！
然后呢，客户端B判断自己居然是集合中的第一个顺序节点，bingo！可以加锁了！直接完成加锁，运行后续的业务代码即可，运行完了之后再次释放锁。
三、总结
其实如果有客户端C、客户端D等N个客户端争抢一个zk分布式锁，原理都是类似的。
- 大家都是上来直接创建一个锁节点下的一个接一个的临时顺序节点
- 如果自己不是第一个节点，就对自己上一个节点加监听器
- 只要上一个节点释放锁，自己就排到前面去了，相当于是一个排队机制。
而且用临时顺序节点的另外一个用意就是，如果某个客户端创建临时顺序节点之后，不小心自己宕机了也没关系，zk感知到那个客户端宕机，会自动删除对应的临时顺序节点，相当于自动释放锁，或者是自动取消自己的排队。
最后，咱们来看下用Curator框架进行加锁和释放锁的一个过程：
其实用开源框架就是这点好，方便。这个Curator框架的zk分布式锁的加锁和释放锁的实现原理，其实就是上面我们说的那样子。
但是如果你要手动实现一套那个代码的话。还是有点麻烦的，要考虑到各种细节，异常处理等等。所以大家如果考虑用zk分布式锁，可以参考下本文的思路。
END
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石杉的架构笔记（id:shishan100）
作者：石杉的架构笔记
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来源：掘金
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