1. 分布式系统下Python同步原语面临的挑战
- 进程隔离：在分布式系统中，不同节点上的进程处于不同的操作系统进程空间，本地的同步原语（如
Lock、Semaphore）仅作用于单个进程内的线程，无法直接跨进程使用。
- 网络延迟：分布式系统依赖网络进行通信，网络延迟的不确定性会影响同步操作的及时性。例如，获取锁的操作可能因为网络延迟而长时间等待，导致系统响应变慢。
- 单点故障：如果基于某个中心节点来实现类似锁的机制，该中心节点一旦出现故障，整个同步机制将失效。
- 一致性问题：不同节点对共享资源的状态可能存在不一致的情况。比如，某个节点释放了锁，但由于网络分区等原因，其他节点可能还认为锁仍然被持有。
2. 设计思路
- 基于Redis实现分布式锁：
- 获取锁：利用Redis的
SETNX（SET if Not eXists）命令。该命令在键不存在时，为键设置指定的值。可以将锁视为Redis中的一个键，当SETNX命令执行成功时，表示获取锁成功；否则，获取锁失败。例如：
import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
lock_key = 'distributed_lock'
lock_value = 'unique_value'
def acquire_lock():
result = r.set(lock_key, lock_value, nx = True)
return result
- 释放锁：通过删除Redis中的键来释放锁。但在释放锁时需要确保是当前持有锁的客户端进行释放，防止误释放。可以在获取锁时设置一个唯一的标识（如上述代码中的
lock_value），释放锁时先验证标识：
def release_lock():
stored_value = r.get(lock_key)
if stored_value == lock_value:
r.delete(lock_key)
return True
return False
- 基于Zookeeper实现分布式信号量：
- 获取信号量：在Zookeeper中创建临时顺序节点。例如，以
/semaphore为父节点，每个客户端创建形如/semaphore/seq - 的临时顺序节点。通过比较节点序号来判断是否获取到信号量。如果当前客户端创建的节点序号最小，则获取到信号量。
- 释放信号量：删除自身创建的临时顺序节点。Zookeeper会自动重新排序节点，让下一个序号最小的节点获取信号量。
3. 可能遇到的问题与解决方案
- 锁超时：
- 问题：如果持有锁的节点发生故障，没有主动释放锁，会导致死锁。
- 解决方案：在获取锁时设置一个过期时间（如Redis的
SET命令可以设置ex参数指定过期时间）。这样即使持有锁的节点故障，锁也会在一定时间后自动释放。
- 网络分区：
- 问题：网络分区可能导致不同分区内的节点对锁状态认知不一致。
- 解决方案：采用多数投票机制（如基于Zookeeper的法定人数机制）。只有超过半数节点认可的锁操作才是有效的，从而在一定程度上避免网络分区带来的不一致问题。
- 惊群效应：
- 问题：在分布式信号量场景下，当一个信号量释放时，大量等待的客户端同时竞争，可能导致系统性能下降。
- 解决方案：可以采用延迟重试策略。客户端在获取信号量失败后，等待一段随机时间后再重试，避免所有客户端同时竞争。
