什么是Zookeeper？

1.Zookeeper介绍

Zookeeper（业界简称zk）是一种提供配置管理、分布式协同以及命名的中心化服务，这些提供的功能都是分布式系统中非常底层且必不可少的基本功能，但是如果自己实现这些功能而且要达到高吞吐、低延迟同时还要保持一致性和可用性，实际上非常困难。因此zookeeper提供了这些功能，开发者在zookeeper之上构建自己的各种分布式系统。
Zookeeper提供一个多层级的节点命名空间（节点称为znode），每个节点都用一个以斜杠（/）分隔的路径表示，而且每个节点都有父节点（根节点除外），非常类似于文件系统。例如，/foo/doo这个表示一个znode，它的父节点为/foo，父父节点为/，而/为根节点没有父节点。与文件系统不同的是，这些节点都可以设置关联的数据，而文件系统中只有文件节点可以存放数据而目录节点不行。Zookeeper为了保证高吞吐和低延迟，在内存中维护了这个树状的目录结构，这种特性使得Zookeeper不能用于存放大量的数据，每个节点的存放数据上限为1M。
有序性是zookeeper中非常重要的一个特性，所有的更新都是全局有序的，每个更新都有一个唯一的时间戳，这个时间戳称为zxid（Zookeeper Transaction Id）。而读请求只会相对于更新有序，也就是读请求的返回结果中会带有这个zookeeper最新的zxid。

2.Zookeeper服务端

Zookeeper服务端集群搭建https://blog.csdn.net/Z_Vivian/article/details/101291716

Zookeeper服务端而为了保证高可用，zookeeper需要以集群形态来部署，只要集群中一半以上的机器可用，那么zookeeper集群仍然可用。客户端在使用zookeeper时，需要知道集群机器列表，通过与集群中的某一台机器建立TCP连接来使用服务，客户端使用这个TCP长连接来发送请求、获取结果、获取监听事件以及发送心跳包。如果这个连接异常断开了，客户端可以连接到另外的机器上。

3.Zookeeper客户端

客户端的读请求可以被集群中的任意一台机器处理，如果读请求在节点上注册了监听器，这个监听器也是由所连接的zookeeper机器来处理。对于写请求，这些请求会同时发给其他zookeeper机器并且达成一致后，请求才会返回成功。因此，随着zookeeper的集群机器增多，读请求的吞吐会提高但是写请求的吞吐会下降。

zookeeper分布式锁的使用

项目github地址：https://github.com/ZiXinZhu/zookeeper
下面是基于curator开源项目提供的zookeeper分布式锁实现

1.配置pom.xml文件

        <dependency>
            <groupId>org.apache.curator</groupId>
            <artifactId>curator-recipes</artifactId>
            <version>4.0.0</version>
        </dependency>

2.测试类ZooKeeperLockController

import org.apache.curator.RetryPolicy;
import org.apache.curator.framework.CuratorFramework;
import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory;
import org.apache.curator.framework.recipes.locks.InterProcessMutex;
import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class ZooKeeperLockController {
    @Autowired
    RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @GetMapping("/zk/sell")
    public String zookeeper_lock() throws Exception {

        //创建zookeeper的客户端
        RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);
        CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient(IP, retryPolicy);
        client.start();
        //创建分布式锁, 锁空间的根节点路径为/zk-provider/lock
        InterProcessMutex mutex = new InterProcessMutex(client, "/zk-provider/lock");
        mutex.acquire();
        //获得了锁, 进行业务流程
        int stock = Integer.parseInt(String.valueOf(redisTemplate.opsForValue().get("zzx")));
        if (stock > 0) {
            redisTemplate.opsForValue().set("zzx", (stock - 1) + "");
            System.out.println("结果:" + (stock - 1));
        }else {
            System.out.println("商品已售完！");
        }
        //完成业务流程, 释放锁
        mutex.release();
        //关闭客户端
        client.close();
        return "success";
    }
}

3.分别在两个zookeeper客户端测试

这里我使用了jmeter压力测试工具分别请求两个应用结果如下：
在这里插入图片描述

可以看到上面已经实现了分布式锁，这里只是简单的zookeeper实现，要研究其源码，请参考下面这个老哥的博客。
https://blog.csdn.net/qiangcuo6087/article/details/79067136