在计算机并发领域编程中总是会与锁打交道，锁又有很多种，互斥锁、自旋锁等等。

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锁总是伴随着线程、进程这样的词汇出现，阮一峰有 一篇文章 对这些名词进行了简单易懂的解释。

我的理解是，使用线程、进程是为了实现并发从而获得性能的提升(利用多核CPU，多台服务器)，但这种并发由于调度的不确定性，很容易出乱子，为了(在一些共享资源、关键节点上)不出乱子，又需要对资源加锁，在操作这个资源时控制这种并发，将乱子消灭。

很多语言都提供了一些线程级别的锁实现以及一些相应的工具，但在进程方面就无能为力了。而一个服务部署到生产环境，往往会部署多个实例，这种情况下，就经常会用到给不同进程用的锁，分布式锁便是在分布式系统中对某共享资源进行加锁的构件。

现在来试着展示一下在Python项目中如何使用简单的分布式互斥锁。

不使用分布式锁会怎样

先用一个简单的实例来演示一下，不使用分布式锁会出怎样的乱子。

假设商城系统要做秒杀活动，在redis中记录着 count:1 的信息，到秒杀时间点的时候，会收到许多的请求，这时各应用程序去查redis中count的值，若count还大于0，则将count-1，这样其他请求就不再能秒杀到了。

# -*- 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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当前文章：Python使用分布式锁的代码演示示例-创新互联
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