redis分布式锁不能只用setnx，因其无过期机制易致死锁；应使用set key value ex seconds nx原子命令，并确保value唯一、释放时校验value，避免误删。
Redis 实现分布式锁为什么不能只用 SETNX
因为 SETNX 本身不带过期时间，一旦客户端崩溃或网络中断，锁就永远卡住。实际中几乎没人单独用它。
正确做法是用 SET key value EX seconds NX 一条命令完成“设置+过期+原子性”，避免竞态。Redis 2.6.12 之后才支持这个语法，老版本得靠 lua 脚本兜底。
- 值（
value）必须唯一（比如 UUID），后续释放锁时要校验，防止误删别人持有的锁 - 过期时间不能太短（任务执行时间波动大时会提前释放），也不能太长（故障恢复慢）
- 别用
DEL直接删锁——得用 Lua 脚本先比对value再删，否则可能删错
用 redis-py 的 Lock 类要注意什么
它封装了上述逻辑，但默认行为在某些场景下很危险：比如没设 blocking_timeout，acquire() 会无限等待；又比如没传 thread_local=False，多线程里可能锁失效。
常见错误现象：Lock.acquire() 卡死、多个进程同时拿到锁、锁自动续期失败。
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- 务必显式设置
timeout（锁过期时间）和blocking_timeout（阻塞等待上限） - 跨进程/服务部署时，关掉
thread_local=True（默认值），否则每个线程有独立锁状态 - 如果任务可能超时，得自己实现续期（
lock.extend()），但注意它不是原子的，高并发下可能续不上
zookeeper 方案在 python 里怎么避免 ConnectionLossException
zk 的临时顺序节点天生适合做分布式锁，但 Python 客户端（如 kazoo）对连接抖动敏感，一断开就抛 ConnectionLossException，且不会自动回滚锁状态。
这不是配置问题，是 ZooKeeper 自身模型决定的：客户端断连后，临时节点立刻消失，但你的业务代码可能还在跑，造成“锁没了但活儿没停”的状态错乱。
- 所有锁操作必须包裹在
with client.handler或手动处理异常，检测到断连就主动放弃或重试 - 不要依赖
KazooClient.Lock的自动重连——它只恢复连接，不恢复锁上下文 - 如果业务允许，优先用
EnsurePath+ 自定义节点监听代替原生Lock，控制力更强
本地锁 + Redis 锁组合使用时，threading.Lock 放哪儿最安全
很多人想“先用本地锁防同一进程内竞争，再用 Redis 锁防跨进程”，结果把 threading.Lock 放在 Redis 锁获取之前，反而制造了单点瓶颈——所有线程抢本地锁，Redis 锁成了摆设。
真正合理的顺序是：先快速尝试拿 Redis 锁（带短 timeout），失败就退；成功后再用 threading.Lock 做进程内精细同步，比如保护某个共享缓存变量。
-
threading.Lock只该用在 Redis 锁已确认持有之后，且作用域严格限定在当前进程内 - 别在
acquire()外层套本地锁——这会让分布式锁的并发优势归零 - 如果只是防重复提交，通常单 Redis 锁就够了，加本地锁反而增加死锁风险
复杂点在于锁的生命周期管理：Redis 锁的过期、客户端异常退出、网络分区、时钟漂移……这些都会让“谁持有了锁”变得不确定。别指望某一种实现能全自动兜底。