通常在我們進行多進程應(yīng)用開發(fā)的過程中，不可避免的會遇到多個進程訪問同一個資源（臨界資源）的狀況，這時候必須通過加一個全局性的鎖，來實現(xiàn)資源的同步訪問（即：同一時間里只能有一個進程訪問資源）。
舉個例子如下：
假設(shè)我們用mysql來實現(xiàn)一個任務(wù)隊列，實現(xiàn)的過程如下：
1. 在Mysql中創(chuàng)建Job表，用于儲存隊列任務(wù) ，如下：
create table jobs(
id auto_increment not null primary key,
message text not null,
job_status not null default 0
);
message 用來存儲任務(wù)信息，job_status用來標識任務(wù)狀態(tài)，假設(shè)只有兩種狀態(tài)，0：在隊列中， 1：已出隊列?
?
2. 有一個生產(chǎn)者進程，往job表中放新的數(shù)據(jù)
，進行排隊：
insert into jobs(message) values('msg1');
3.假設(shè)有多個消費者進程，從job表中取排隊信息 ，要做的操作如下：
select * from jobs where job_status=0 order by id asc limit 1;
update jobs set job_status=1 where id = ?; -- id為剛剛?cè)〉玫挠涗沬d
4. 如果沒有跨進程的鎖，兩個消費者進程有可能同時取到重復(fù)的消息，導(dǎo)致一個消息被消費多次。這種情況是我們不希望看到的，于是，我們需要實現(xiàn)一個跨進程的鎖。
=========================分割線=======================================
說到跨進程的鎖實現(xiàn)，我們主要有幾種實現(xiàn)方式：
(1)信號量
(2)文件鎖fcntl
(3)socket（端口號綁定）
(4)signal
這幾種方式各有利弊，總體來說前2種方式可能多一點，這里我就不詳細說了，大家可以去查閱資料。
?
查資料的時候發(fā)現(xiàn)mysql中有鎖的實現(xiàn)，適用于對于性能要求不是很高的應(yīng)用場景，大并發(fā)的分布式訪問可能會有瓶頸.
?
對此用python實現(xiàn)了一個demo，如下：
?
文件名：glock.py
#!/usr/bin/env python2.7
#
# -*- coding:utf-8 -*-
#
# Desc :
#
import logging, time
import MySQLdb
class Glock:
def __init__(self, db):
self.db = db
def _execute(self, sql):
cursor = self.db.cursor()
try:
ret = None
cursor.execute(sql)
if cursor.rowcount != 1:
logging.error("Multiple rows returned in mysql lock function.")
ret = None
else:
ret = cursor.fetchone()
cursor.close()
return ret
except Exception, ex:
logging.error("Execute sql \"%s\" failed! Exception: %s", sql, str(ex))
cursor.close()
return None
def lock(self, lockstr, timeout):
sql = "SELECT GET_LOCK('%s', %s)" % (lockstr, timeout)
ret = self._execute(sql)
if ret[0] == 0:
logging.debug("Another client has previously locked '%s'.", lockstr)
return False
elif ret[0] == 1:
logging.debug("The lock '%s' was obtained successfully.", lockstr)
return True
else:
logging.error("Error occurred!")
return None
def unlock(self, lockstr):
sql = "SELECT RELEASE_LOCK('%s')" % (lockstr)
ret = self._execute(sql)
if ret[0] == 0:
logging.debug("The lock '%s' the lock is not released(the lock was not established by this thread).", lockstr)
return False
elif ret[0] == 1:
logging.debug("The lock '%s' the lock was released.", lockstr)
return True
else:
logging.error("The lock '%s' did not exist.", lockstr)
return None
#Init logging
def init_logging():
sh = logging.StreamHandler()
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.DEBUG)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s -%(module)s:%(filename)s-L%(lineno)d-%(levelname)s: %(message)s')
sh.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(sh)
logging.info("Current log level is : %s",logging.getLevelName(logger.getEffectiveLevel()))
def main():
init_logging()
db = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', passwd='')
lock_name = 'queue'
l = Glock(db)
ret = l.lock(lock_name, 10)
if ret != True:
logging.error("Can't get lock! exit!")
quit()
time.sleep(10)
logging.info("You can do some synchronization work across processes!")
##TODO
## you can do something in here ##
l.unlock(lock_name)
if __name__ == "__main__":
main()
在main函數(shù)里：
l.lock(lock_name, 10) 中，10是表示timeout的時間是10秒，如果10秒還獲取不了鎖，就返回，執(zhí)行后面的操作。
?
在這個demo中，在標記TODO的地方，可以將消費者從job表中取消息的邏輯放在這里。即分割線以上的.
2.假設(shè)有多個消費者進程，從job表中取排隊信息，要做的操作如下：
select * from jobs where job_status=0 order by id asc limit 1;
update jobs set job_status=1 where id = ?; -- id為剛剛?cè)〉玫挠涗沬d
這樣，就能保證多個進程訪問臨界資源時同步進行了，保證數(shù)據(jù)的一致性。
?
測試的時候，啟動兩個glock.py, 結(jié)果如下：
[@tj-10-47 test]# ./glock.py
2014-03-14 17:08:40,277 -glock:glock.py-L70-INFO: Current log level is : DEBUG
2014-03-14 17:08:40,299 -glock:glock.py-L43-DEBUG: The lock 'queue' was obtained successfully.
2014-03-14 17:08:50,299 -glock:glock.py-L81-INFO: You can do some synchronization work across processes!
2014-03-14 17:08:50,299 -glock:glock.py-L56-DEBUG: The lock 'queue' the lock was released.
可以看到第一個glock.py是 17:08:50解鎖的，下面的glock.py是在17:08:50獲取鎖的，可以證實這樣是完全可行的。
[@tj-10-47 test]# ./glock.py
2014-03-14 17:08:46,873 -glock:glock.py-L70-INFO: Current log level is : DEBUG
2014-03-14 17:08:50,299 -glock:glock.py-L43-DEBUG: The lock 'queue' was obtained successfully.
2014-03-14 17:09:00,299 -glock:glock.py-L81-INFO: You can do some synchronization work across processes!
2014-03-14 17:09:00,300 -glock:glock.py-L56-DEBUG: The lock 'queue' the lock was released.
[@tj-10-47 test]#
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