这一篇文章我们将学习使用Curator来实现计数器。 顾名思义，计数器是用来计数的, 利用ZooKeeper可以实现一个集群共享的计数器。 只要使用相同的path就可以得到最新的计数器值， 这是由ZooKeeper的一致性保证的。Curator有两个计数器， 一个是用int来计数，一个用long来计数。
这个类使用int类型来计数。 主要涉及三个类。
SharedCountSharedCountReaderSharedCountListenerSharedCount代表计数器， 可以为它增加一个SharedCountListener，当计数器改变时此Listener可以监听到改变的事件，而SharedCountReader可以读取到最新的值， 包括字面值和带版本信息的值VersionedValue。
例子代码：
package com.colobu.zkrecipe.counter; import java.io.IOException; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.concurrent.Callable; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.TimeUnit; import org.apache.curator.framework.CuratorFramework; import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory; import org.apache.curator.framework.recipes.shared.SharedCount; import org.apache.curator.framework.recipes.shared.SharedCountListener; import org.apache.curator.framework.recipes.shared.SharedCountReader; import org.apache.curator.framework.state.ConnectionState; import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry; import org.apache.curator.test.TestingServer; import com.google.common.collect.Lists; public class SharedCounterExample implements SharedCountListener{ private static final int QTY = 5; private static final String PATH = "/examples/counter"; public static void main(String[] args) throws IOException, Exception { final Random rand = new Random(); SharedCounterExample example = new SharedCounterExample(); try (TestingServer server = new TestingServer()) { CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient(server.getConnectString(), new ExponentialBackoffRetry(1000, 3)); client.start(); SharedCount baseCount = new SharedCount(client, PATH, 0); baseCount.addListener(example); baseCount.start(); List<SharedCount> examples = Lists.newArrayList(); ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(QTY); for (int i = 0; i < QTY; ++i) { final SharedCount count = new SharedCount(client, PATH, 0); examples.add(count); Callable<Void> task = new Callable<Void>() { @Override public Void call() throws Exception { count.start(); Thread.sleep(rand.nextInt(10000)); System.out.println("Increment:" + count.trySetCount(count.getVersionedValue(), count.getCount() + rand.nextInt(10))); return null; } }; service.submit(task); } service.shutdown(); service.awaitTermination(10, TimeUnit.MINUTES); for (int i = 0; i < QTY; ++i) { examples.get(i).close(); } baseCount.close(); } } @Override public void stateChanged(CuratorFramework arg0, ConnectionState arg1) { System.out.println("State changed: " + arg1.toString()); } @Override public void countHasChanged(SharedCountReader sharedCount, int newCount) throws Exception { System.out.println("Counter's value is changed to " + newCount); } }在这个例子中，我们使用baseCount来监听计数值(addListener方法)。 任意的SharedCount， 只要使用相同的path，都可以得到这个计数值。 然后我们使用5个线程为计数值增加一个10以内的随机数。
count.trySetCount(count.getVersionedValue(), count.getCount() + rand.nextInt(10))这里我们使用trySetCount去设置计数器。 第一个参数提供当前的VersionedValue,如果期间其它client更新了此计数值， 你的更新可能不成功， 但是这时你的client更新了最新的值，所以失败了你可以尝试再更新一次。 而setCount是强制更新计数器的值。
注意计数器必须start,使用完之后必须调用close关闭它。
在这里再重复一遍前面讲到的， 强烈推荐你监控ConnectionStateListener， 尽管我们的有些例子没有监控它。 在本例中SharedCountListener扩展了ConnectionStateListener。 这一条针对所有的Curator recipes都适用，后面的文章中就不专门提示了。
再看一个Long类型的计数器。 除了计数的范围比SharedCount大了之外， 它首先尝试使用乐观锁的方式设置计数器， 如果不成功(比如期间计数器已经被其它client更新了)， 它使用InterProcessMutex方式来更新计数值。 还记得InterProcessMutex是什么吗？ 它是我们前面跟着实例学习ZooKeeper的用法： 分布式锁 讲的分布式可重入锁。 这和上面的计数器的实现有显著的不同。
可以从它的内部实现DistributedAtomicValue.trySet中看出端倪。
AtomicValue<byte[]> trySet(MakeValue makeValue) throws Exception { MutableAtomicValue<byte[]> result = new MutableAtomicValue<byte[]>(null, null, false); tryOptimistic(result, makeValue); if ( !result.succeeded() && (mutex != null) ) { tryWithMutex(result, makeValue); } return result; }此计数器有一系列的操作：
get(): 获取当前值increment()： 加一decrement(): 减一add()： 增加特定的值subtract(): 减去特定的值trySet(): 尝试设置计数值forceSet(): 强制设置计数值你必须检查返回结果的succeeded()， 它代表此操作是否成功。 如果操作成功， preValue()代表操作前的值， postValue()代表操作后的值。
我们下面的例子中使用5个线程对计数器进行加一操作，如果成功，将操作前后的值打印出来。
package com.colobu.zkrecipe.counter; import java.io.IOException; import java.util.List; import java.util.concurrent.Callable; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.TimeUnit; import org.apache.curator.framework.CuratorFramework; import org.apache.curator.framework.CuratorFrameworkFactory; import org.apache.curator.framework.recipes.atomic.AtomicValue; import org.apache.curator.framework.recipes.atomic.DistributedAtomicLong; import org.apache.curator.retry.ExponentialBackoffRetry; import org.apache.curator.retry.RetryNTimes; import org.apache.curator.test.TestingServer; import com.google.common.collect.Lists; public class DistributedAtomicLongExample { private static final int QTY = 5; private static final String PATH = "/examples/counter"; public static void main(String[] args) throws IOException, Exception { try (TestingServer server = new TestingServer()) { CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient(server.getConnectString(), new ExponentialBackoffRetry(1000, 3)); client.start(); List<DistributedAtomicLong> examples = Lists.newArrayList(); ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(QTY); for (int i = 0; i < QTY; ++i) { final DistributedAtomicLong count = new DistributedAtomicLong(client, PATH, new RetryNTimes(10, 10)); examples.add(count); Callable<Void> task = new Callable<Void>() { @Override public Void call() throws Exception { try { //Thread.sleep(rand.nextInt(1000)); AtomicValue<Long> value = count.increment(); //AtomicValue<Long> value = count.decrement(); //AtomicValue<Long> value = count.add((long)rand.nextInt(20)); System.out.println("succeed: " + value.succeeded()); if (value.succeeded()) System.out.println("Increment: from " + value.preValue() + " to " + value.postValue()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return null; } }; service.submit(task); } service.shutdown(); service.awaitTermination(10, TimeUnit.MINUTES); } } } 转载自 并发编程网 - ifeve.com 相关资源：敏捷开发V1.0.pptx