数据库锁与Redis锁是当前系统设计中最常用的锁定机制，它们被广泛用于多线程、多机器环境中，有效地隔离应用程序访问冲突。他们定义了不同的机制来防止多进程/线程同时操作同一资源，从而避免了竞争条件（race condition）。两者同义互补，可以共同实现精准的锁定。
数据库锁是利用事务的特性实现的，在数据库中，如果一个会话对一个表加锁，那么其他会话在该表上的操作就会失败，直到会话提交或回滚事务才能继续操作。比如MySQL就提供了SELECT… LOCK IN SHARE MODE和SELECT … FOR UPDATE语句用于数据库锁定，可以实现加读锁或写锁。它可以让同一时刻，仅有一个进程能够修改表数据，其余请求将会被阻塞排队，直到当前事务结束。如下:
SELECT * FROM orders WITH (UPDLOCK) WHERE id = 10 # 对 orders 表加写锁SELECT * FROM orders WITH (SHAREDLOCK) WHERE id = 10 # 对orders表加读锁
另一方面，Redis锁是利用Redis本身的特性实现的，通过SET指令可以为某个键设置过期时间，如果有一个操作尝试去设置redis锁，并在设置成功后执行更新操作，它可以确保每次只有一个请求可以提交更新操作，因为所有的请求都会在获取锁之前被过期时间阻塞。下面的例子中，我们让键“Lock1”存在10秒：
“`
SET Lock1 “value” EX 10
两者结合使用，可以更加有效的处理多线程并发竞争的情况。比如，在高并发的情况下，我们可以用Redis锁首先请求资源，当Redis锁成功占用资源后，再使用数据库锁对该资源进行操作，最后释放Redis锁。下面是一个Python实现例子：
import redis # 导入Redis
# 请求资源
client = redis.Redis()
if not client.set(“Lock1”, 1, ex=10, nx=True):
return
# 数据库锁定操作
# todo
# 释放锁
client.delete(“Lock1”)
综上所述，如果想要实现精准锁定，数据库锁与Redis锁结合同义互补，是可以取得最佳效果的优良解决方案。
