这篇文章主要给大家介绍“python分布式锁的问题有什么解决方案”的相关知识，下文通过实际案例向大家展示操作过程，内容简单清晰，易于学习，有这方面学习需要的朋友可以参考，希望这篇“python分布式锁的问题有什么解决方案”文章能对大家有所帮助。

问题背景

在使用celery执行我们的异步任务时，为了提高效率，celery可以开启多个进程来启动对应的worker。
但是会出现这么一种情况：在获取到数据源之后要对数据库进行扫描，根据UUID来断定是插入还是更新，两个worker 同时 (相差0.001S)拿到了UUID但是在其中一个没插入时，另一个也扫描完了数据库，这时这两个worker都会认为自己拿到的UUID是在数据库中没有存在过的，所以都会调用INSERT方法来进行插入操作。

几种解决方案

为了解决这个问题，一般有如下解决方案.
分布式锁家族：

数据库：

• 排它锁（悲观锁）
• 乐观锁

Redis

1. 自己实现Redis SET SETNX 操作，结合Lua脚本确保原子操作
2. RedLock Redis里分布式锁实现的算法，争议比较大，谨慎使用
3. python-redis-lock 本文将要介绍的技术。这个库提供的分布式锁很灵活，是否需要超时？是否需要自动刷新？是否要阻塞？都是可选的。没有最好的算法，只有最合适的算法，开发人员应该根据实际需求场景谨慎选择具体用哪一种技术去实现。

设计思路：

 

Zookeeper
这个应该是功能最强大的，比较专业，稳定性好。我还没使用过，日后玩明白了再写篇文章总结一下。

扩展思路

在celery的场景下也可以使用celery_once进行任务去重操作, celery_once底层也是使用redis进行实现的。
可以参考这篇

Talk is cheap, show me your code!

一个简单的demo

import random
import time
import threading
import redis_lock
import redis

HOST = 'YOUR IP LOCATE'
PORT = '6379'
PASSWORD = 'password'


def get_redis():
    pool = redis.ConnectionPool(host=HOST, port=PORT, password=PASSWORD, decode_responses=True, db=2)
    r = redis.Redis(connection_pool=pool)
    return r


def ask_lock(uuid):
    lock = redis_lock.Lock(get_redis(), uuid)
    if lock.acquire(blocking=False):
        print(" %s Got the lock." % uuid)
        time.sleep(5)
        lock.release()
        print(" %s Release the lock." % uuid)
    else:
        print(" %s Someone else has the lock." % uuid)


def simulate():
   for i in range(10):
        id = random.randint(0, 5)
        t = threading.Thread(target=ask_lock, args=(str(id)))
        t.start()


simulate()

Output:

 4 Got the lock.
 5 Got the lock.
 3 Got the lock.
 5 Someone else has the lock.
 5 Someone else has the lock.
 2 Got the lock.
 5 Someone else has the lock.
 4 Someone else has the lock.
 3 Someone else has the lock.
 3 Someone else has the lock.
 2 Release the lock.
 5 Release the lock.
 4 Release the lock.
 3 Release the lock.

以上就是关于python分布式锁的问题有什么解决方案的介绍，本文内容仅供参考，有需要的朋友可以借鉴了解看看，希望对大家学习或工作，想要了解更多欢迎关注群英网络，小编每天都会为大家更新不同的知识。

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