在計(jì)算機(jī)并發(fā)領(lǐng)域編程中總是會(huì)與鎖打交道，鎖又有很多種，互斥鎖、自旋鎖等等。

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

我的理解是，使用線程、進(jìn)程是為了實(shí)現(xiàn)并發(fā)從而獲得性能的提升(利用多核CPU，多臺(tái)服務(wù)器)，但這種并發(fā)由于調(diào)度的不確定性，很容易出亂子，為了(在一些共享資源、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上)不出亂子，又需要對(duì)資源加鎖，在操作這個(gè)資源時(shí)控制這種并發(fā)，將亂子消滅。

很多語(yǔ)言都提供了一些線程級(jí)別的鎖實(shí)現(xiàn)以及一些相應(yīng)的工具，但在進(jìn)程方面就無能為力了。而一個(gè)服務(wù)部署到生產(chǎn)環(huán)境，往往會(huì)部署多個(gè)實(shí)例，這種情況下，就經(jīng)常會(huì)用到給不同進(jìn)程用的鎖，分布式鎖便是在分布式系統(tǒng)中對(duì)某共享資源進(jìn)行加鎖的構(gòu)件。

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

不使用分布式鎖會(huì)怎樣

先用一個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)例來演示一下，不使用分布式鎖會(huì)出怎樣的亂子。

假設(shè)商城系統(tǒng)要做秒殺活動(dòng)，在redis中記錄著 count:1 的信息，到秒殺時(shí)間點(diǎn)的時(shí)候，會(huì)收到許多的請(qǐng)求，這時(shí)各應(yīng)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(qǐng)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.')

以上代碼使用多進(jìn)程來模仿這種并發(fā)請(qǐng)求場(chǎng)景，程序開始的時(shí)候?qū)ount設(shè)為1，之后各進(jìn)程開始進(jìn)入等待，當(dāng)秒數(shù)為5的時(shí)候，所有進(jìn)程同時(shí)去訪問秒殺函數(shù)，來看一下效果：

運(yùn)行結(jié)果

redis查詢展示

從程序打印與查redis的結(jié)果來說并未如愿，本來秒殺商品只有一件，但卻被成功搶購(gòu)到了4次。這是由于各進(jìn)程在get count的值時(shí)，對(duì)redis值更新的指令已經(jīng)發(fā)出而還未進(jìn)行完畢，會(huì)讓其他進(jìn)程認(rèn)為自己可以購(gòu)得。

這種問題可歸為 不可重復(fù)讀 種類的數(shù)據(jù)并發(fā)問題。

在這種毫無保護(hù)的情況下，其他常見并發(fā)問題幻讀、臟讀、第一第二類丟失更新等都有可能發(fā)生，這里不再一一舉例。

使用ZooKeeper作分布式鎖

作為致力于解決分布式協(xié)同問題的知名工具，利用zookeeper提供的API和它對(duì)于節(jié)點(diǎn)唯一性與順序一致性的保證可以實(shí)現(xiàn)分式式鎖。

實(shí)現(xiàn)思路為，各進(jìn)程去創(chuàng)建 /exclusive_lock/lock 的結(jié)點(diǎn)，zookeeper保證只有一個(gè)client可以創(chuàng)建成功，那么便認(rèn)為創(chuàng)建成功的那個(gè)client獲得了鎖，當(dāng)它處理完業(yè)務(wù)后，將該node刪除，其他client會(huì)監(jiān)聽到這個(gè)事件，并再次嘗試創(chuàng)建該節(jié)點(diǎn)，如此進(jìn)行下去。

Kazoo 庫(kù)實(shí)現(xiàn)了這種Lock，使用起來非常簡(jiǎn)單，編程人員可以不用再去自己實(shí)現(xiàn)acquire，release等鎖的通用接口。

同時(shí)在Python中，對(duì)鎖的使用往往可以通過優(yōu)雅的上下文管理器with。

def run_with_zk_lock(name):
  zk = KazooClient()
  zk.start()
  lock = zk.Lock("/lockpath", "my-identifier")
  while True:
    if arrow.now().second % 5 == 0:
      with lock:
        seckilling()
        return

使用zk結(jié)果

redis查詢展示

當(dāng)秒殺發(fā)生時(shí)，只有獲得鎖的進(jìn)程可以去進(jìn)行秒殺操作。

在鎖的幫助下，程序按照預(yù)想的方式運(yùn)行了。

使用redis作分布式鎖

在redis的網(wǎng)站有一篇文章 專門介紹如何使用redis作為分布式鎖，文尾還附帶了對(duì)此文章的反對(duì)文章以及再次回?fù)舻奈恼拢悬c(diǎn)精彩。

文章提到了一個(gè)redlock的分布式鎖設(shè)計(jì)。

設(shè)置鎖的redis命令為 SET resource_name my_random_value NX PX 30000 ，當(dāng)加NX參數(shù)時(shí)，若resouce_name不存在才會(huì)創(chuàng)建，若不存在則會(huì)向client返回不同的結(jié)果，利用這個(gè)機(jī)制，便只有一個(gè)client可以set成功，就像上面的zk一樣了。

但是，實(shí)現(xiàn)這樣一個(gè)分布式鎖遠(yuǎn)不止這么簡(jiǎn)單，redis并不像zk一樣是一個(gè)分布式協(xié)同工具，會(huì)向client做出分布式中各種一致性及容錯(cuò)、可用性的保證。

redis本身也是集群部署的，它們之間有著異步復(fù)制時(shí)間差、容錯(cuò)等問題可能會(huì)出現(xiàn)，要真正做到這個(gè)鎖的實(shí)現(xiàn)在線上大規(guī)模分布式系統(tǒng)中可用，真的是要考慮各種情況，很不容易。

關(guān)于如何在語(yǔ)言上實(shí)現(xiàn)一個(gè)鎖的接口，redlock的原理與代碼實(shí)現(xiàn)，以及上述kazoo包里實(shí)現(xiàn)lock的源碼，我會(huì)在另一篇專門的文章中說一下。

redlock-py 包是python語(yǔ)言中對(duì)上述文章的實(shí)現(xiàn)，我們現(xiàn)在使用它來進(jìn)行嘗試。

rlock = RedLock([{"host": "localhost", "port": 6379, "db": 0}, ])

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

redis鎖運(yùn)行結(jié)果

運(yùn)行結(jié)果和上面使用zk一樣，符合程序設(shè)計(jì)預(yù)期。

以上只是基于python語(yǔ)言的一些代碼展示，通過使用兩個(gè)第三方包，來使用分布式鎖來避免并發(fā)程序中混亂的產(chǎn)生。

但其實(shí)這中間是有一個(gè)斷層的，即，這兩個(gè)工具都是提供了一個(gè)機(jī)制，而并不是直接對(duì)外提供了操作鎖的API，那么如何利用這個(gè)機(jī)制來實(shí)現(xiàn)這樣的鎖正是這兩個(gè)第三方做的事情。

簡(jiǎn)單看過它們實(shí)現(xiàn)的源碼，以及threading中一些lock的代碼，發(fā)現(xiàn)在鎖的實(shí)現(xiàn)上是有著共通之處的，都有通用的acquire與release方法，然后將 enter 與 exit 指向前面兩個(gè)方法來實(shí)現(xiàn)上下文管理器with的用法。

此外，還可以利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如MySQL固有的鎖機(jī)制來作為分布式鎖，但由于數(shù)據(jù)庫(kù)往往是系統(tǒng)的瓶頸所在，沒有必要為它引入不必要的壓力。同時(shí)，MySQL中的鎖、隔離級(jí)別也有一大堆可說的，在github上找了一下也并未找到一個(gè)成熟的像上面的基于MySQL實(shí)現(xiàn)的對(duì)外暴露鎖通用API的第三方包，故未能在上面加以展示。

想要說清楚這個(gè)事情并沒有那么容易，之后我會(huì)嘗試搞清楚如何寫一個(gè)比較地道的鎖，并對(duì)上面兩個(gè)第三方包的具體實(shí)現(xiàn)加以研究，爭(zhēng)取把這個(gè)斷層補(bǔ)上。之后，或許可以嘗試實(shí)現(xiàn)一下基于MySQL的類似第三方包，這需要對(duì)MySQL的一些機(jī)制搞得更加清楚才行。

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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