1. Zookeeper 非公平锁/公平锁/共享锁
2. Leader 选举在分布式场景中的应用
3. Spring Cloud Zookeeper注册中心
Zookeeper分布式锁
Zookeeper 分布式锁加锁原理
如上实现方式在并发问题比较严重的情况下，性能会下降的比较厉害，主要原因是，所有的连接
都在对同一个节点进行监听，当服务器检测到删除事件时，要通知所有的连接，所有的连接同时
收到事件，再次并发竞争，这就是
羊群效应
。这种加锁方式是
非公平锁
的具体实现：如何避免
呢，我们看下面这种方式。
如上借助于临时顺序节点，可以避免同时多个节点的并发竞争锁，缓解了服务端压力。这种实
现方式所有加锁请求都进行排队加锁，是
公平锁
的具体实现。
前面这两种加锁方式有一个共同的特质，就是都是
互斥锁
，同一时间只能有一个请求占用，如果
是大量的并发上来，性能是会急剧下降的，所有的请求都得加锁，那是不是真的所有的请求都需
要加锁呢？答案是否定的，比如如果数据没有进行任何修改的话，是不需要加锁的，但是如果读
数据的请求还没读完，这个时候来了一个写请求，怎么办呢？有人已经在读数据了，这个时候是
不能写数据的，不然数据就不正确了。直到前面读锁全部释放掉以后，写请求才能执行，所以需
要给这个读请求加一个标识（读锁），让写请求知道，这个时候是不能修改数据的。不然数据就
不一致了。如果已经有人在写数据了，再来一个请求写数据，也是不允许的，这样也会导致数据
的不一致，所以所有的写请求，都需要加一个写锁，是为了避免同时对共享数据进行写操作。
举个例子
1、读写并发不一致
2、双写不一致情况
Zookeeper 共享锁实现原理
