实现数据库抢锁的方法有多种，以下是一些常见的实现方式：
使用数据库自带的锁机制
悲观锁：在操作数据时，直接对数据进行加锁，防止其他事务修改。例如，在MySQL中可以使用`SELECT ... FOR UPDATE`语句来加锁。
乐观锁：在提交事务时检查数据是否被其他事务修改，如果没有则提交，如果被修改则回滚。这种方式通常通过版本号或时间戳来实现。
使用分布式锁
基于数据库的分布式锁：通过数据库的唯一约束或行级锁来实现分布式锁。例如，使用Redis的`SETNX`命令来实现分布式锁。
基于应用层的分布式锁：在应用层实现锁机制，例如使用Redis的原子操作或Redisson库来实现分布式锁。
使用CAS（Compare-and-Swap）机制
实现一个“调度锁”表，通过版本号实现CAS控制，避免ABA问题。这种方式适用于需要数据库级别的锁，在并发访问时实现分布式场景下的互斥性。
使用队列
将所有线程用一个队列管理起来，使操作变成串行执行，从而避免并发问题。例如，为每个商品设置一个互斥锁，以商品ID相关的字符串为唯一标识。
```python
import redis
import time
连接Redis
r = redis.StrictRedis（host='localhost', port=6379, db=0）
锁的key
lock_key = 'my_lock'
尝试获取锁
def acquire_lock（timeout=10）:
while True:
if r.set（lock_key, 'locked', nx=True, ex=timeout）:
return True
time.sleep（0.1）
释放锁
def release_lock（）:
pipe = r.pipeline（True）
while True:
try:
pipe.watch（lock_key）
if pipe.get（lock_key） == 'locked':
pipe.multi（）
pipe.delete（lock_key）
pipe.execute（）
return True
pipe.unwatch（）
break
except redis.exceptions.WatchError:
pass
return False
示例使用
if acquire_lock（）:
try:
print（"Lock acquired"）
执行业务逻辑
time.sleep（5）
finally:
release_lock（）
print（"Lock released"）
else:
print（"Failed to acquire lock"）
```
在这个示例中，我们使用Redis的`SET`命令尝试获取锁，如果锁已经被其他客户端持有，则等待一段时间后重试。获取锁后，执行业务逻辑，最后释放锁。
选择哪种实现方式取决于具体的应用场景和需求。如果需要高并发和分布式环境下的锁机制，建议使用Redis或Redisson等工具来实现分布式锁。如果是在单个数据库实例中操作，可以考虑使用数据库自带的锁机制。