二、
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
基于以上的一些zk的特性，我们很容易得出使用zk实现分布式锁的落地方案：
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使用zk的临时节点和有序节点，每个线程获取锁就是在zk创建一个临时有序的节点，比如在/lock/目录下。
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创建节点成功后，获取/lock目录下的所有临时节点，再判断当前线程创建的节点是否是所有的节点的序号最小的节点
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如果当前线程创建的节点是所有节点序号最小的节点，则认为获取锁成功。
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如果当前线程创建的节点不是所有节点序号最小的节点，则对节点序号的前一个节点添加一个事件监听。
比如当前线程获取到的节点序号为
/lock/003,然后所有的节点列表为[/lock/001,/lock/002,/lock/003],则对/lock/002这个节点添加一个事件监听器。
如果锁释放了，会唤醒下一个序号的节点，然后重新执行第3步，判断是否自己的节点序号是最小。
比如/lock/001释放了，/lock/002监听到时间，此时节点集合为[/lock/002,/lock/003],则/lock/002为最小序号节点，获取到锁。
两种方案的优缺点比较
学完了两种分布式锁的实现方案之后，本节需要讨论的是redis和zk的实现方案中各自的优缺点。
对于redis的分布式锁而言，它有以下缺点：
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它获取锁的方式简单粗暴，获取不到锁直接不断尝试获取锁，比较消耗性能。
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redis分布式锁，其实需要自己不断去尝试获取锁，比较消耗性能。
对于zk分布式锁而言:
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zookeeper天生设计定位就是分布式协调，强一致性。锁的模型健壮、简单易用、适合做分布式锁。
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如果获取不到锁，只需要添加一个监听器就可以了，不用一直轮询，性能消耗较小。
但是zk也有其缺点：如果有较多的客户端频繁的申请加锁、释放锁，对于zk集群的压力会比较大。