在分布式系统中，为了保证多个服务或进程对共享资源的安全访问，通常会使用分布式锁作为同步机制。本示例展示了如何使用Python实现基于Redis的分布式锁功能。Redis因其高效的键值存储特性，常被用于实现分布式锁。
我们需要了解Redis的`setnx`命令，它是"Set if Not eXists"的缩写。该命令在键不存在时设置键的值，如果键已经存在，则不执行任何操作。这对于实现分布式锁至关重要，因为它能确保在同一时间只有一个客户端能获取到锁。
下面是一个简单的`RedisLock`类实现：
```python
class RedisLock(object):
def __init__(self, key):
self.rdcon = redis.Redis(host='', port=6379, password="", db=1)
self._lock = 0
self.lock_key = "%s_dynamic_test" % key
@staticmethod
def get_lock(cls, timeout=10):
# 尝试获取锁，如果未获取到则等待并重试
while cls._lock != 1:
timestamp = time.time() + timeout + 1
cls._lock = cls.rdcon.setnx(cls.lock_key, timestamp)
if cls._lock == 1 or (time.time() > cls.rdcon.get(cls.lock_key) and time.time() > cls.rdcon.getset(cls.lock_key, timestamp)):
print "get lock"
break
else:
time.sleep(0.3)
@staticmethod
def release(cls):
# 检查锁是否有效，无效则释放
if time.time() < cls.rdcon.get(cls.lock_key):
print "release lock"
cls.rdcon.delete(cls.lock_key)
```
这个`RedisLock`类定义了两个静态方法：`get_lock`和`release`。`get_lock`方法尝试获取锁，如果在指定超时时间内仍未获取到锁，它将等待一段时间后重试。`release`方法检查锁的有效性，如果当前时间小于锁的过期时间（即锁依然有效），则删除锁，释放资源。
为了简化使用，示例中还定义了一个装饰器`deco`，它可以自动在函数调用前后添加获取和释放锁的操作。这样，只需要在需要加锁的函数上添加装饰器，就可以轻松实现线程安全：
```python
@deco(RedisLock("112233"))
def myfunc():
print "myfunc() called."
time.sleep(20)
```
在这个例子中，`myfunc`函数在执行前会尝试获取`RedisLock`，执行后自动释放锁。这保证了在`myfunc`执行过程中，其他并发的调用会被阻塞，直到当前调用完成并释放锁。
在实际应用中，还需要考虑一些额外的细节，例如处理异常、避免死锁以及添加锁的过期时间等。然而，这个简单的示例提供了一个基本的思路，展示了如何使用Python和Redis来实现分布式锁。对于更复杂的场景，可以参考更成熟的分布式锁库，如`redlock-py`，它提供了更完善的解决方案和容错机制。
