文章内容将粘贴子我与GPT的问答。
我：我需要实现一个python分布式任务锁，以装饰器的形式，保证被装饰的函数在同一时刻只能执行一次
GPT3.5:
好的，你可以使用Python中的分布式锁来实现这个功能。下面是一个示例代码，其中使用了Redis作为分布式锁的实现：
Copy code
import redis
import time
import functools
class DistributedLock:
def __init__(self, redis_client, lock_key):
self.redis_client = redis_client
self.lock_key = lock_key
def acquire(self):
while True:
result = self.redis_client.set(self.lock_key, "lock", nx=True, ex=30)
if result is not None:
return True
time.sleep(0.1)
def release(self):
self.redis_client.delete(self.lock_key)
def distributed_lock(redis_client, lock_key):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
lock = DistributedLock(redis_client, lock_key)
acquired = lock.acquire()
if acquired:
try:
return func(*args, **kwargs)
finally:
lock.release()
else:
raise Exception("Could not acquire lock.")
return wrapper
return decorator
使用示例：
Copy code
redis_client = redis.Redis(host="localhost", port=6379, db=0)
@distributed_lock(redis_client, "my-lock")
def my_function():
# 这里放置需要锁保护的代码
pass
在这个示例代码中，DistributedLock类是一个封装Redis分布式锁实现的类，它的acquire()方法尝试获取锁，并且在获取不到锁的时候会进行重试，release()方法释放锁。distributed_lock函数是一个装饰器，它接收一个Redis客户端和锁键作为参数，返回一个可用于装饰函数的装饰器。装饰后的函数被调用时，会先尝试获取分布式锁，如果获取不到则会抛出异常，否则执行函数并在执行完成后释放锁。
需要注意的是，这个实现中使用了Redis的nx参数来实现获取锁的操作。这个参数指定了Redis在键不存在的情况下才会执行SET操作，这样就可以保证只有一个客户端能够成功获取到锁。同时，在SET操作中使用了ex参数来设置锁的过期时间，这样可以防止死锁的出现。
我：你可以基于zookeeper来实现吗？
GTP-3.5:
是的，我们也可以使用ZooKeeper来实现分布式任务锁。下面是一个示例代码，其中使用了ZooKeeper作为分布式锁的实现：
from kazoo.client import KazooClient
from kazoo.exceptions import LockTimeout, NodeExistsError
import functools
class DistributedLock:
def __init__(self, zk_client, lock_path):
self.zk_client = zk_client
self.lock_path = lock_path
self.lock_node = None
def acquire(self):
self.lock_node = self.zk_client.create(self.lock_path + "/lock-", ephemeral=True, sequence=True)
while True:
children = self.zk_client.get_children(self.lock_path)
if not children:
raise LockTimeout("Timeout while waiting for lock")
lowest_node = min(children)
if self.lock_node == self.lock_path + "/" + lowest_node:
return True
else:
prev_node = children[children.index(lowest_node) - 1]
lock_event = self.zk_client.exists(self.lock_path + "/" + prev_node, watch=True)
if lock_event:
lock_event.wait(timeout=1)
def release(self):
self.zk_client.delete(self.lock_node)
def distributed_lock(zk_hosts, lock_path):
def decorator(func):
zk_client = KazooClient(hosts=zk_hosts)
zk_client.start()
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
lock = DistributedLock(zk_client, lock_path)
acquired = lock.acquire()
if acquired:
try:
return func(*args, **kwargs)
finally:
lock.release()
else:
raise Exception("Could not acquire lock.")
return wrapper
return decorator
使用示例：
Copy code
zk_hosts = "localhost:2181"
lock_path = "/my-lock"
@distributed_lock(zk_hosts, lock_path)
def my_function():
# 这里放置需要锁保护的代码
pass
在这个示例代码中，DistributedLock类是一个封装ZooKeeper分布式锁实现的类，它的acquire()方法尝试获取锁，并且在获取不到锁的时候会进行重试，release()方法释放锁。distributed_lock函数是一个装饰器，它接收一个ZooKeeper客户端和锁路径作为参数，返回一个可用于装饰函数的装饰器。装饰后的函数被调用时，会先尝试获取分布式锁，如果获取不到则会抛出异常，否则执行函数并在执行完成后释放锁。
需要注意的是，在ZooKeeper中，我们可以通过创建临时节点来实现分布式锁。当某个客户端创建一个临时节点时，如果该节点是当前路径下最小的节点，那么它就获取了锁。否则，客户端需要等待其它客户端释放锁后再次尝试获取锁。通过这种方式，我们可以保证同一时刻只有一个客户端可以执行被装饰的函数。
我：能使用zookeeper的临时顺序队列实现监听的锁状态吗？
GPT-3.5:
当使用ZooKeeper的临时顺序节点作为锁时，可以通过在节点上设置watcher来监听节点的状态变化，从而实现锁状态的监控。
在上面提到的代码示例中，DistributedLock类的acquire()方法在获取锁失败后会调用self.zk_client.get_children()获取所有锁节点的列表，并检查当前节点是否是这些节点中最小的节点，如果是，则说明获取了锁。否则，它会设置watcher来监听前一个节点的状态变化。当前一个节点被删除时，watcher会被触发，acquire()方法会再次尝试获取锁。
这种实现方式的好处是，客户端可以通过在节点上设置watcher来监听锁状态的变化，不需要轮询查询锁状态，可以减少网络负载和CPU资源的消耗。同时，这种实现方式也能够有效地避免死锁等问题。
使用临时顺序节点作为锁的示例代码：
from kazoo.client import KazooClient
from kazoo.exceptions import LockTimeout, NodeExistsError, NoNodeError
import functools
class DistributedLock:
def __init__(self, zk_client, lock_path):
self.zk_client = zk_client
self.lock_path = lock_path
self.lock_node = None
def acquire(self):
self.lock_node = self.zk_client.create(self.lock_path + "/lock-", ephemeral=True, sequence=True)
while True:
children = self.zk_client.get_children(self.lock_path)
if not children:
raise LockTimeout("Timeout while waiting for lock")
lowest_node = min(children)
if self.lock_node == self.lock_path + "/" + lowest_node:
return True
else:
prev_node = children[children.index(lowest_node) - 1]
lock_event = self.zk_client.exists(self.lock_path + "/" + prev_node, watch=self.lock_watcher)
if lock_event:
lock_event.wait(timeout=1)
def lock_watcher(self, event):
if event.type == "DELETED":
self.acquire()
def release(self):
self.zk_client.delete(self.lock_node)
def distributed_lock(zk_hosts, lock_path):
def decorator(func):
zk_client = KazooClient(hosts=zk_hosts)
zk_client.start()
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
lock = DistributedLock(zk_client, lock_path)
acquired = lock.acquire()
if acquired:
try:
return func(*args, **kwargs)
finally:
lock.release()
else:
raise Exception("Could not acquire lock.")
return wrapper
return decorator
在上面的代码中，我们重写了DistributedLock类的lock_watcher()方法，当前一个节点被删除时会重新尝试获取锁。在acquire()方法中，我们通过self.lock_watcher作为watcher参数来设置监听器，如果前一个节点被删除，lock_watcher()方法会被调用，然后再次尝试获取锁。
总结
真的惊叹于ChatGPT对我们语言的理解和执行能力，在编程上不仅可以节约我很多时间开发时间，还能引导自己学习弄懂很多原理知识。以后得将他作为生产力工具了
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