在計算機并發(fā)領域編程中總是會與鎖打交道，鎖又有很多種，互斥鎖、自旋鎖等等。

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鎖總是伴隨著線程、進程這樣的詞匯出現(xiàn)，阮一峰有 一篇文章 對這些名詞進行了簡單易懂的解釋。

我的理解是，使用線程、進程是為了實現(xiàn)并發(fā)從而獲得性能的提升(利用多核CPU，多臺服務器)，但這種并發(fā)由于調度的不確定性，很容易出亂子，為了(在一些共享資源、關鍵節(jié)點上)不出亂子，又需要對資源加鎖，在操作這個資源時控制這種并發(fā)，將亂子消滅。

很多語言都提供了一些線程級別的鎖實現(xiàn)以及一些相應的工具，但在進程方面就無能為力了。而一個服務部署到生產(chǎn)環(huán)境，往往會部署多個實例，這種情況下，就經(jīng)常會用到給不同進程用的鎖，分布式鎖便是在分布式系統(tǒng)中對某共享資源進行加鎖的構件。

現(xiàn)在來試著展示一下在Python項目中如何使用簡單的分布式互斥鎖。

不使用分布式鎖會怎樣

先用一個簡單的實例來演示一下，不使用分布式鎖會出怎樣的亂子。

假設商城系統(tǒng)要做秒殺活動，在redis中記錄著 count:1 的信息，到秒殺時間點的時候，會收到許多的請求，這時各應用程序去查redis中count的值，若count還大于0，則將count-1，這樣其他請求就不再能秒殺到了。

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import arrow
import redis
from multiprocessing import Pool

HOT_KEY = 'count'
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)

def seckilling():
  name = os.getpid()
  v = r.get(HOT_KEY)
  if int(v) > 0:
    print name, ' decr redis.'
    r.decr(HOT_KEY)
  else:
    print name, ' can not set redis.', v

def run_without_lock(name):
  while True:
    if arrow.now().second % 5 == 0:
      seckilling()
      return

if __name__ == '__main__':
  p = Pool(16)
  r.set(HOT_KEY, 1)
  for i in range(16):
    p.apply_async(run_without_lock, args=(i, ))
  print 'now 16 processes are going to get lock!'
  p.close()
  p.join()
  print('All subprocesses done.')

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網(wǎng)站標題：Python使用分布式鎖的代碼演示示例-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)站鏈接：http://weahome.cn/article/dgocpd.html