用redlock实现redis的分布式锁

最新推荐文章于 2025-10-26 20:49:39 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-26 20:49:39 发布 · 951 阅读

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本文介绍如何在Python中使用Redis分布式锁解决并发问题，通过多进程模拟秒杀场景，避免数据不一致，展示RedLock包的使用及其实现步骤。

本文是一个demo，利用多进程，来模拟使用redis分布式锁的使用场景。本机需要安装redis,python3.7下运行代码。分布式锁用redlock这个包实现，实现步骤分三步：

实例化锁：rlock = RedLock('test',[{'host': 'localhost','port': 6379,'db': 0,}])
获取锁：rlock.acquire()，获取锁之后才能执行程序。
释放锁：rlock.release()，程序执行完之后，要释放锁，否者其他程序就阻塞，一直执行不了。

完整代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import os

import arrow

import redis

from multiprocessing import Pool

from redlock.lock import RedLock



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





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

def run_with_redis_lock(name):

    while True:

        if arrow.now().second % 5 == 0:

             # 二，获取锁

            if rlock.acquire():

                seckilling()

                #  释放锁

                rlock.release()

                return

if __name__ == '__main__':

    p = Pool(80)

    r.set(HOT_KEY, 1)



    for i in range(80):

        # p.apply_async(run_without_lock, args=(i,))

        p.apply_async(run_with_redis_lock, args=(i,))

    print ('now 16 processes are going to get lock!')

    p.close()

    p.join()

    print('All subprocesses done.')

使用锁的代码，主要是

rlock = RedLock('test',[{'host': 'localhost','port': 6379,'db': 0,}])
def run_with_redis_lock(name):
    while True:
        if arrow.now().second % 5 == 0:
             # 二，获取锁
            if rlock.acquire():
                seckilling()
                #  释放锁
                rlock.release()
                return

总结，我们使用锁的原因，就是让并发的程序形成阻塞，并发可以引起的问题是数据不一致的情况，使用锁，形成阻塞，排队使用数据，就不会造成数据不一致的问题了，当然了，阻塞肯定会降低效率了，速度要慢很多。