1、实现锁

ZK的每一个存在一个顺序节点，在你创建顺序节点时，ZK会自动添加一个自增的编号上去，编号最大是INT_MAX（2147483647 ），如果超出就走溢出，变成负数。

每个获取锁的客户端，在父节点下新建一个自己顺序节点，然后再获取父节点的所有孩子节点，并且设置Watch，观看孩子节点的变化，查看当前第一个节点是否是自己（根据ZK添加的自增编号从小到大排序）。

1、如果是自己即获取到锁，执行业务，然后释放锁。

2、如果不是自己，即未获取到锁，进行thread.wait()，或者再去获取都行。如果wait()，必须在获取孩子节点时设置watch，并且得到孩子节点变化进行notify()。

2、实现Barrier

Barrier含义是等待内部事件，然后同时开始，比如等有5人后就开始干活。

实现过程：

1、参与Barrier的选定一个父节点，然后在父节点上设置child类型watch（观察子节点的变化）。

2、在进入barrier的函数里面，设置自己的子节点，获取当前父节点的孩子节点个数，如果等于Barrier size，那就是人到齐了，进行业务处理，业务处理完后，把子节点delete掉。

3、如果不够，则进入thread.wait()。

4、在zk的事件回调函数，调用thread.notify()函数，注意，需要判断EventType。

异常情况处理。

客户端连接中断，如果出现这个情况，再次执行流程，如果创建的是临时节点，需要检查节点是否存在，如果不存在，需要重建。如果重连后不处理，可能导致Barrier永远无法满足。

3、实现Queue

实现原理和实现锁类似。使用顺序节点，把Queue的数据放在Data内部。

4、实现2PC

2PC角色分为俩个，协调者和参与者。

1、协调者创建事务节点 /app/Tx

2、协调者给每个参与者在/app/Tx下创建子节点，比如/app/Tx/s_i，协调者创建的孩子节点让数据域是空的。

3、参与者读取所有孩子节点，然后在每个孩子节点上设置watch。

4、参与者处理完事务后在自己的节点的内写commit或abort。

5、参与者写完后，其他节点就会收到通知，这样参与者就能收到所有决定，决定是abort还是commit。

6、2PC过程完毕，协调者删除/app/Tx。

实现的缺点：

1:消息复杂，需要O(n²)。

2:无法通过创建临时节点来检查到参与者故障。

解决方法：

1：事务节点的改变事件仅通知给协调者，然后协调者通知参与者是应该commit还是abort，但是这样会很慢，因为所有的消息全部由协调者处理。

2：第二个问题，由协调者者生成每个事务节点名字，发送给参与者，由参与者自己创建临时节点。

异常情况处理：

正常的2PC过程，

第一步：协调者发起，首先各个事务节点进入prepare过程。

第二步：事务节点进行事务处理，然后返回给协调者结果。

第三步：协调者根据各个事务节点的结果，决定让各个事务节点是commit/abort。

在用ZK实现时，不存在prepare过程。

1.如果协调者在事务处理过程中宕机，重启后，需要询问事务的结果，然后决定是否应该进行事务重做。

2:此时协调者是弱关系，如果宕机，只要询问最后的结果就行。

5、实现选举

实现选举也很简单，每个参与选举的客户端都对应ZK的一个节点，然后其他流程和实现锁的方式一致，只是，当前是自己时，一直不删除节点就行了。

具体可以参考我的代码，实现很粗略：

https://github.com/tangzhe7/zklock

 curator框架的sample。

https://github.com/apache/curator/tree/master/curator-examples