一、背景

为了保证一个方法或属性在高并发情况下的同一时间只能被同一个线程执行，在传统单体应用单机部署的情况下，可以使用并发处理相关的功能进行互斥控制。

但是，随着业务发展的需要，原单体单机部署的系统被演化成分布式集群系统后，由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效，单纯的应用并不能提供分布式锁的能力。

为了解决这个问题就需要一种跨机器的互斥机制来控制共享资源的访问，这就是分布式锁要解决的问题！

二、分布式锁实现示例

分布式锁应该具备哪些条件：

在分布式系统环境下，一个方法在同一时间只能被一个机器的一个线程执行；
高可用的获取锁与释放锁；
高性能的获取锁与释放锁；
具备可重入特性；
具备锁失效机制，防止死锁；
具备非阻塞锁特性，即没有获取到锁将直接返回获取锁失败。

1、选用Redis实现分布式锁原因：
（1）Redis有很高的性能；
（2）Redis命令对此支持较好，实现起来比较方便

2、使用命令介绍：
（1）SETNX
SETNX key val：当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。
（2）expire
expire key timeout：为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。
（3）delete
delete key：删除key
在使用Redis实现分布式锁的时候，主要就会使用到这三个命令。

3、实现思想及示例
（1）获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。
（2）获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。
（3）释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。

代码示例如下，定义了2个函数，acquire_lock()获取锁，release_lock()释放锁。最后例子中使用20个线程模拟秒杀5张票，使用–运算符来实现商品减少，从结果有序性就可以看出是否为加锁状态。

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
# rs勿忘初心
"""
import time
import uuid
import redis
from threading import Thread# redis连接
redis_client = redis.Redis(host="127.0.0.1",port=6379,password="xxxxx",db=8)# 获取一个锁
# lock_name：锁定名称
# acquire_time: 客户端等待获取锁的时间
# time_out: 锁的超时时间
def acquire_lock(lock_name, acquire_time=10, time_out=10):"""获取一个分布式锁"""identifier = str(uuid.uuid4())end = time.time() + acquire_timelock = "string:lock:" + lock_namewhile time.time() < end:if redis_client.setnx(lock, identifier):# 给锁设置超时时间, 防止进程崩溃导致其他进程无法获取锁redis_client.expire(lock, time_out)return identifierelif not redis_client.ttl(lock):redis_client.expire(lock, time_out)time.sleep(0.001)return False#释放一个锁
def release_lock(lock_name, identifier):"""通用的锁释放函数"""lock = "string:lock:" + lock_namepip = redis_client.pipeline(True)while True:try:pip.watch(lock)lock_value = redis_client.get(lock)if not lock_value:return Trueif lock_value.decode() == identifier:pip.multi()pip.delete(lock)pip.execute()return Truepip.unwatch()breakexcept redis.excetions.WacthcError:passreturn False# 测试刚才实现的分布式锁
# 例子中使用20个线程模拟秒杀5张票，使用–运算符来实现商品减少，从结果有序性就可以看出是否为加锁状态。
count = 5def seckill(i):identifier = acquire_lock('resource')print("线程:{}--获得了锁".format(i))time.sleep(1)global countif count < 1:print("线程:{}--没抢到，票抢完了".format(i))returncount -= 1print("线程:{}--抢到一张票，还剩{}张票".format(i, count))release_lock('resource', identifier)for i in range(20):t = Thread(target=seckill, args=(i, ))t.start()

4、其它实现

在python中，redis库默认只有乐观锁的一种写法，在这里我再推荐使用一个库python-redis-lock，使用这个库对redis多个客户端并发的情况加锁，真的很方便。（多个redis客户端访问同一个redis服务端，控制并发)，导入包方法如下：

import redis_lock

参考：

python基于redis实现分布式锁

Redis的分布式锁python-redis-lock使用 - -零 - 博客园

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