实现分布式瓶颈 使用多机版Redis实现锁机制（多机版redis分布式锁）

随着互联网业务的发展，应用程序中多机版存储系统的可扩展性要求越来越高，因此使用分布式锁已经成为必备的策略之一。Redis是国内业界流行的高性能的内存数据库，其为应用提供高速响应时间，可以支撑大量的实时应用。多机版本的Redis可以利用多台服务器的计算资源，搭配sharding策略可以实现可伸缩的多机分布式锁机制，有效实现集群瓶颈。

在多机版Redis中，每台Redis服务器都可以进行sharding，但sharding过程比较复杂。多机版Redis可以进行分片，将不同的key分发到不同的服务器上，从而支持多台服务器组成的分布式锁。其实现过程如下：

1.将Redis KEY拆分成各自的服务器，并且每个服务器上都有一个虚拟的key列表。

2.在Redis服务器上使用setnx()方法设置一个只有新建的锁，并立即返回1，此时锁具有排它性，且被当前进程拥有。

3.将当前获得锁的进程标记为主程序。

4.释放锁：主程序发出一个释放锁的指令，将各服务器上的key清0，此时流程完成。

以上就是多机版Redis实现分布式锁机制的主要过程，利用它可以有效实现负载均衡，提高了集群的吞吐量，且可靠性也得到极大提升。如下的代码可以帮助开发者实现更简便的方式来实现多机版Redis的分布式锁：

“`python

import redis

rds = redis.Redis(host=’127.0.0.1′, port=6379, db=0)

# 对 key “balance” 加锁

def lock_balance():

while True:

if rds.setnx(‘balance’, 1):

rds.expire(‘balance’, TIME_OUT)

return True

elif not rds.ttl(‘balance’):

rds.expire(‘balance’, TIME_OUT)

time.sleep(0.1)

# 释放key为 “balance” 的锁

def unlock_balance():

rds.delete(‘balance’)

以上就是使用Redis实现分布式锁机制代码实现方法。在实际使用时，开发者可以根据不同的环境需求，分别配置不同的超时参数以及相应的释放策略来控制Redis，以实现更加可控和容错的分布式瓶颈策略。

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