在分布式系统中实现并发透明性有哪些关键技术和方法？请结合实际代码案例进行说明。

实现并发透明性是分布式系统设计中的一个重要方面，它要求系统能够自动处理并发访问和事务，而无需用户直接介入。为了深入理解这一概念并掌握实现方法，建议阅读《分布式系统原理：透明性与可扩展性探讨》。这本书详细探讨了分布式系统中透明性的多个层面，包括并发透明性，并提供了理论和实践相结合的讲解。

参考资源链接：[分布式系统原理：透明性与可扩展性探讨](https://wenku.csdn.net/doc/2eedgn9uw6?spm=1055.2569.3001.10343)

并发透明性在分布式系统中通常是通过同步机制和事务管理协议来实现的。其中，同步机制保证了操作的原子性，防止并发事务导致的数据不一致。而事务管理协议，如两阶段提交（2PC）或三阶段提交（3PC），则用于协调多个节点上的事务，确保要么所有节点都提交事务，要么在遇到故障时全部回滚。

在具体代码实现方面，可以考虑使用分布式锁或分布式事务管理器来控制对共享资源的并发访问。例如，使用Redis作为分布式锁，来确保同一时间只有一个进程可以访问特定的资源。以下是一个简化的示例代码：

import redis
from redis.exceptions import WatchError

def execute_transaction(conn):
    # 开启事务
    pipe = conn.pipeline()
    pipe.multi()

    try:
        while True:
            # 监控资源
            pipe.watch('resource_lock_key')
            
            # 尝试获取锁
            if conn.set('resource_lock_key', 'locked', nx=True):
                # 模拟业务逻辑处理
                # ...
                
                # 提交事务
                pipe.execute()
                break
            else:
                # 获取锁失败，继续等待
                continue
    except WatchError:
        # 如果有其他客户端更改了监控的键值，则重试
        execute_transaction(conn)

# 创建Redis连接
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
execute_transaction(r)

在这个例子中，我们使用了Redis的`watch`命令来监控一个锁键，当尝试设置锁成功时，意味着获得了并发控制的权限，然后可以执行需要保护的业务逻辑。如果在设置锁之前，有其他客户端修改了锁键，则`watch`命令会抛出`WatchError`异常，需要重新尝试获取锁。

通过这种方式，我们可以在分布式系统中实现一定程度上的并发透明性。然而，要注意的是，这只是并发控制的一种简单实现，对于复杂的系统，可能需要使用更为高级的事务管理工具和协议。

在阅读了《分布式系统原理：透明性与可扩展性探讨》后，你将对并发透明性的实现有更全面的理解，并能够掌握更多的技术和方法来设计和优化你的分布式系统。

参考资源链接：[分布式系统原理：透明性与可扩展性探讨](https://wenku.csdn.net/doc/2eedgn9uw6?spm=1055.2569.3001.10343)