在分布式大批量数据采集过程中，信源的管理尤为重要。为保证同一任务在同一时间，只能被一个采集器处理，必须保证任务调度的唯一性。通常我们在进行分布式数据采集时，一般情况下都会有一个调度模块，其主要的职责就是负责采集任务的分发，同时保证任务的唯一性。
由于是分布式，涉及到多台服务器(多机)，每台服务器又涉及到多个采集器(多进程)，每个采集器又有可能涉及到多线程，所以，任务调度模块中的锁机制显得尤为重要。一般情况下，锁的实现方式，按照应用的实现架构，可能会有以下几种类型：
如果处理程序是单进程多线程的，在 python下，就可以使用 threading 模块的 Lock 对象来限制对共享变量的同步访问，实现线程安全。
单机多进程的情况，在 python 下，可以使用 multiprocessing 的 Lock 对象来处理。
多机多进程部署的情况，就得依赖一个第三方组件（存储锁对象）来实现一个分布式的同步锁了。
由于调度模块是多机多进程多线程的处理机制，所以符合第三种方式。
分布式锁实现方式
目前主流的分布式锁实现方式有以下几种：
基于数据库来实现，如 mysql
基于缓存来实现，如 redis
基于 zookeeper 来实现
每种实现方式各有千秋，综合考量，Redis是最为合适的选择。主要原因是：
redis 是基于内存来操作，存取速度比数据库快，在高并发下，加锁之后的性能不会下降太多
redis 可以设置键值的生存时间（TTL）
redis 的使用方式简单，总体实现开销小
但是，使用 redis 实现的分布锁还需要具备以下几个条件：
同一个时刻只能有一个线程占有锁，其他线程必须等待直到锁被释放
锁的操作必须满足原子性
不会发生死锁，例如已获得锁的线程在释放锁之前突然异常退出，导致其他线程会一直在循环等待锁被释放
锁的添加和释放必须由同一个线程来设置
我们使用 redis 来实现一个分布式同步锁，来保证数据的一致性，需满足一下特点：
满足互斥性，同一个时刻只能有一个线程可以获取锁
利用 redis 的 ttl 来确保不会出现死锁，但同时也会带来由于锁过期引发的多线程同时占有锁的问题，需要我们合理设置锁的过期时间来避免
利用锁的唯一性来确保不会出现误删锁的情况
我在实际操作过程中，把调度模块从整个采集系统中拆离了出来，基于Java客户端Jredis（JRedis是一个高性能的Java客户端,用来连接到Redis分布式哈希键-值数据库。提供同步和异步）+SpringBoot，实现了一个独立的服务。以便其他各个采集器，通过HTTP方式请求所要处理的采集任务。其处理过程大致如下：
采集器通过HTTP方式，向调度中心发送任务请求；
调度中心判断锁是否存在，如果存在则直接返回空集合；
如果不存在锁，则对请求加锁，然后根据信源规则获取相应的采集任务；
返回获取到的任务(如果没有待处理任务，则返回空)，然后删除锁。
调度模块的代码实现，大致如下所示：
public static List<Object> fetchTask(String lockKeyValue, RedisHashUtils redisHashUtils, HttpServletRequest request,
HashServiceInterface hif, ZSetServiceInterface zScoreSet, String dicName) {
List<Object> result = new ArrayList<Object>();
try {
String dicNameLock = "Dispatcher_Task_Lock";// 任务调度锁；
if (!redisHashUtils.keyIsExit(dicNameLock, lockKeyValue)) {// 判断锁是否存在
// 添加锁(把任务唯一性标识写入记录)；
redisHashUtils.addOneData(dicNameLock, lockKeyValue,
DateUtil.getYMDHMS());
// 处理任务逻辑
..............................................
// 删除锁（任务唯一性标识）；
hsdi.remove(redisHashUtils, dicNameLock, lockKeyValue);
} else {
//锁已存在
System.out.println("正在处理任务，暂时返回空集合....");
}
} catch (
Exception e) {e.printStackTrace();
}
return result;
}
在实际的操作过程中，在进行锁添加时，必须要给锁加上过期时间，否则出现某些不可知的异常时，可能会导致锁无法释放，采集器一直无法获取到采集任务的情况。
