Redis分布式锁python-redis-lock使用方法

python-redis-lock

多个redis客户端访问同一个redis服务端，控制并发。

github：https://pypi.org/project/python-redis-lock/

在使用这个库之前，需要安装如下：

pip install python-redis-lock

使用锁的示例：

lock = redis_lock.Lock(conn, "name-of-the-lock")
if lock.acquire(blocking=False):
  print("Got the lock.")
  lock.release()
else:
  print("Someone else has the lock.")

上面是单独设置锁的方式，还可以单独设置所有redis的操作加入锁。

# On application start/restart
import redis_lock
redis_lock.reset_all(redis_client)

快速使用

1. 首先导入redis_lock

import redis_lock

2.将redis连接的客户端传入lock中，并设置lock的名称

# 设置redis连接
conn = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379, decode_responses=True, db=0)
# 设置redis锁
lock = redis_lock.Lock(conn, "redis-lock")

3.业务操作

if lock.acquire(blocking=False):
    print("Got the lock.")
    # 获取lock，执行业务处理
    # 释放lock
    self.lock.release()
  else:
    print("Someone else has the lock.")

简单方式：

with redis_lock.Lock(conn, "name-of-the-lock"):
  print("Got the lock. Doing some work ...")
  time.sleep(5)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 基于redis key占用内存量分析

    Redis的指令看不出哪一类型的key,占用了多少内存,不好分析redis内存开销大的情况下,各应用程序使用缓存的占比. 借助第3方工具进行分析 1.采用2个工具结合 redis-rdb-tools+sqlite 2.sqlite linux服务器都会自带,安装redis-rdb-tools 使用pip安装 pip install redis-rdb-tools 源码安装 git clone https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools

  • 浅谈Redis的key和value大小限制

    今天研究了下将java bean序列化到redis中存储起来,突然脑袋灵光一闪,对象大小会不会超过redis限制?不管怎么着,还是搞清楚一下比较好,所以就去问了下百度,果然没多少人关心这个问题,没找到比较合适的答案,所以决定还是去官网找吧. 找到两句比较关键的话, 截图如下. 结论 redis的key和string类型value限制均为512MB. 补充知识:Redis获取所有键值 通过遍历获取目标键值: import redis redis = redis.Redis(host='192.24

  • Redis使用bloom-filter过滤器实现推荐去重

    前期准备 redis原生并不带布隆过滤器,需要单独下载并自行编译和加载. 1.下载redisbloom插件(redis官网下载即可) https://github.com/RedisLabsModules/redisbloom/ wget https://github.com/RedisLabsModules/rebloom/archive/v1.1.1.tar.gz 2.解压,cd.make,make后会生成rebloom.so文件 tar -zxvf v1.1.1.tar.gz cd red

  • 布隆过滤器(bloom filter)及php和redis实现布隆过滤器的方法

    布隆过滤器(bloom filter)及php和redis实现布隆过滤器的方法

    引言 在介绍布隆过滤器之前我们首先引入几个场景. 场景一 在一个高并发的计数系统中,如果一个key没有计数,此时我们应该返回0,但是访问的key不存在,相当于每次访问缓存都不起作用了.那么如何避免频繁访问数量为0的key而导致的缓存被击穿? 有人说, 将这个key的值置为0存入缓存不就行了吗?确实,这是一个好的方案.大部分情况我们都是这样做的,当访问一个不存在的key的时候,设置一个带有过期时间的标志,然后放入缓存.不过这样做的缺点也很明显,浪费内存和无法抵御随机key攻击. 场景二 在一个黑名

  • PHP中实现Bloom Filter算法

    <?php /*Bloom Filter算法来去重过滤. 介绍下Bloom Filter的基本处理思路:申请一批空间用于保存0 1信息,再根据一批哈希函数确定元素对应的位置,如果每个哈希函数对应位置的值为全部1,说明此元素存在.相反,如果为0,则要把对应位置的值设置为1.由于不同的元素可能会有相同的哈希值,即同一个位置有可能保存了多个元素的信息,从而导致存在一定的误判率. 如果申请空间太小,随着元素的增多,1会越来越多,各个元素冲突的机会越来越来大,导致误判率会越来越大.另外哈希函数的选择及个数

  • 布隆过滤器(Bloom Filter)的Java实现方法

    布隆过滤器原理很简单:就是把一个字符串哈希成一个整数key,然后选取一个很长的比特序列,开始都是0,在key把此位置的0变为1:下次进来一个字符串,哈希之后的值key,如果在此比特位上的值也是1,那么就说明这个字符串存在了. 如果按照上面的做法,那就和哈希算法没有什么区别了,哈希算法还有重复的呢. 布隆过滤器是将一个字符串哈希成多个key,我还是按照书上的说吧. 先建立一个16亿二进制常量,然后将这16亿个二进制位全部置0.对于每个字符串,用8个不同的随机产生器(F1,F2,.....,F8)产

  • Docker 启动Redis 并设置密码的操作

    redis使用 redis version 5的apline(阿尔卑斯)镜像,小巧快速 新建一个docker-compose.yml文件 直接启动,不需连接密码配置如下: version: '3.3' services: cache: image: redis:5-alpine restart: always ports: - "6379:6379" 端口映射为: 6379 (redis默认端口) 在docker-compose.yml文件的目录下运行下面指令,启动Redis: doc

  • bloom filter概念讲解以及代码分析

    一. 简介1.什么是bloom filter?Bloom filter 是由 Howard Bloom 在 1970 年提出的二进制向量数据结构,它具有很好的空间和时间效率,被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员,这种检测只会对在集合内的数据错判,而不会对不是集合内的数据进行错判,这样每个检测请求返回有"在集合内(可能错误)"和"不在集合内(绝对不在集合内)"两种情况,可见 Bloom filter 是牺牲了正确率换取时间和空间. 2.bloom filter的计

  • 详解redis分布式锁(优化redis分布式锁的过程及Redisson使用)

    详解redis分布式锁(优化redis分布式锁的过程及Redisson使用)

    目录 1. redis在实际的应用中 2.如何使用redis的功能进行实现分布式锁 2.1 redis分布式锁思想 2.1.1设计思想: 2.1.2 根据上面的设计思想进行代码实现 2.2 使用redisson进行实现分布式锁 1. redis在实际的应用中 不仅可以用来缓存数据,在分布式应用开发中,经常被用来当作分布式锁的使用,为什么要用到分布式锁呢? 在分布式的开发中,以电商库存的更新功能进行讲解,在实际的应用中相同功能的消费者是有多个的,假如多个消费者同一时刻要去消费一条数据,假如业务逻辑

  • redis分布式锁的问题与解决方法

    分布式锁 在分布式环境中,为了保证业务数据的正常访问,防止出现重复请求的问题,会使用分布式锁来阻拦后续请求.我们先写一段有问题的业务代码: public void doSomething(String userId){ User user=getUser(userId); if(user==null){ user.setUserName("xxxxx"); user.setUserId(userId); insert(user); return; } update(user); } 上

  • Python实现的redis分布式锁功能示例

    本文实例讲述了Python实现的redis分布式锁功能.分享给大家供大家参考,具体如下: #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import time import redis class RedisLock(object): def __init__(self, key): self.rdcon = redis.Redis(host='', port=6379, password="", db=1) self._lock = 0 self.lock

  • 基于springboot实现redis分布式锁的方法

    在公司的项目中用到了分布式锁,但只会用却不明白其中的规则 所以写一篇文章来记录 使用场景:交易服务,使用redis分布式锁,防止重复提交订单,出现超卖问题 分布式锁的实现方式 基于数据库乐观锁/悲观锁 Redis分布式锁(本文) Zookeeper分布式锁 redis是如何实现加锁的? 在redis中,有一条命令,实现锁 SETNX key value 该命令的作用是将 key 的值设为 value ,当且仅当 key 不存在.若给定的 key 已经存在,则 SETNX不做任何动作.设置成功,返

  • redis分布式锁的go-redis实现方法详解

    在分布式的业务中 , 如果有的共享资源需要安全的被访问和处理 , 那就需要分布式锁 分布式锁的几个原则; 1.「锁的互斥性」:在分布式集群应用中,共享资源的锁在同一时间只能被一个对象获取. 2. 「可重入」:为了避免死锁,这把锁是可以重入的,并且可以设置超时. 3. 「高效的加锁和解锁」:能够高效的加锁和解锁,获取锁和释放锁的性能也好. 4. 「阻塞.公平」:可以根据业务的需要,考虑是使用阻塞.还是非阻塞,公平还是非公平的锁. redis实现分布式锁主要靠setnx命令 1. 当key存在时失败

  • Redis分布式锁升级版RedLock及SpringBoot实现方法

    Redis分布式锁升级版RedLock及SpringBoot实现方法

    分布式锁概览 在多线程的环境下,为了保证一个代码块在同一时间只能由一个线程访问,Java中我们一般可以使用synchronized语法和ReetrantLock去保证,这实际上是本地锁的方式.但是现在公司都是流行分布式架构,在分布式环境下,如何保证不同节点的线程同步执行呢?因此就引出了分布式锁,它是控制分布式系统之间互斥访问共享资源的一种方式. 在一个分布式系统中,多台机器上部署了多个服务,当客户端一个用户发起一个数据插入请求时,如果没有分布式锁机制保证,那么那多台机器上的多个服务可能进行并发插

  • Redis分布式锁的正确实现方法总结

    分布式锁一般有三种实现方式: 1.数据库乐观锁: 2.基于Redis的分布式锁: 3.基于ZooKeeper的分布式锁. 本文将介绍第二种方式,基于Redis实现分布式锁.虽然网上已经有各种介绍Redis分布式锁实现的博客,然而他们的实现却有着各种各样的问题,为了避免误人子弟,本篇博客将详细介绍如何正确地实现Redis分布式锁. 可靠性 首先,为了确保分布式锁可用,我们至少要确保锁的实现同时满足以下四个条件: 1.互斥性.在任意时刻,只有一个客户端能持有锁. 2.不会发生死锁.即使有一个客户端在

  • 深入理解redis分布式锁和消息队列

    最近博主在看redis的时候发现了两种redis使用方式,与之前redis作为缓存不同,利用的是redis可设置key的有效时间和redis的BRPOP命令. 分布式锁 由于目前一些编程语言,如PHP等,不能在内存中使用锁,或者如Java这样的,需要一下更为简单的锁校验的时候,redis分布式锁的使用就足够满足了. redis的分布式锁其实就是基于setnx方法和redis对key可设置有效时间的功能来实现的.基本用法比较简单. public boolean tryLock(String loc

  • 浅析Redis分布式锁

    近期工作遇到需要业务场景如下,需要每天定时推送给另一系统一批数据,但是由于系统是集群部署的,会造成统一情况下任务争用的情况,所以需要增加分布式锁来保证一定时间范围内有一个Job来完成定时任务. 前期考虑的方案有采用ZooKeeper分布式任务,Quartz分布式任务调度,但是由于Zookeeper需要增加额外组件,Quartz需要增加表,并且项目中现在已经有Redis这一组件存在,所以考虑采用Redis分布式锁的情况来完成分布式任务抢占这一功能 记录一下走过的弯路. 第一版本: @Overrid

  • Redis分布式锁的实现方式(redis面试题)

    什么是分布式锁? 要介绍分布式锁,首先要提到与分布式锁相对应的是线程锁.进程锁. 线程锁:主要用来给方法.代码块加锁.当某个方法或代码使用锁,在同一时刻仅有一个线程执行该方法或该代码段.线程锁只在同一JVM中有效果,因为线程锁的实现在根本上是依靠线程之间共享内存实现的,比如synchronized是共享对象头,显示锁Lock是共享某个变量(state). 进程锁:为了控制同一操作系统中多个进程访问某个共享资源,因为进程具有独立性,各个进程无法访问其他进程的资源,因此无法通过synchronize

随机推荐