决胜高并发战场：Redis并发访问控制与实战解析

        实际应用中不可避免的存在并发场景，Redis也不例外，也会存在并发操作，比如用户下单时，有两个用户先从Redis查询到库存，然后同时下单，并发写操作，如果我们没做好控制，就可能导致数据被修改错，影响业务。为了保证并发访问的正确性，Redis提供了两种方法，分别是加锁和原子操作。

        加锁是一种常用的方法，在读取数据前，客户端需要先获取锁，获取不到的话就无法操作。等一个客户端获得锁后，就会一直持有这把锁，直到客户端完成更新，才会释放锁。

        加锁会有两个问题：

1.  如果加锁操作多，会降低系统并发访问性能；
2. Redis客户端加锁时，需要用到分布式锁，而分布式锁实现复杂，需要额外的存储系统来提供加锁操作。

        原子操作是另一种提供并发访问控制的方法。原子操作是指执行过程中保持原子性的操作，而且原子操作执行时不需要再加锁，实现无锁操作。

并发控制

        并发控制指多个客户端访问操作同一份数据的过程进行控制，以保证任何一个客户端发送的操作在Redis上执行具有互斥性。

        并发访问控制对应的操作主要是修改操作。当客户端需要修改数据时，基本流程分成两步：

1. 客户端先把数据读取到本地，在本地进行修改；
2. 客户端修改完成后，再写回Redis

        这个过程可以定义为：读取-修改-写回。当有多个客户端对同一份数据执行相同的操作时，就需要让该流程原子性的执行，这一执行过程的代码叫临界区代码。如下为伪代码

get data
update data
set data

        首先是读取数据，然后进行修改，最后在写回修改后的数据。如果我们对临界区的代码没有进行控制，就会出现错误的数据。

        如图所示，如果按照正确的逻辑处理，实际上的库存应该是90，如果没有并发控制，此时库存为95，库存会出现了错误。

        出现这个现象的原因是，临界区代码中的客户端读取数据、更新数据、再写回数据涉及了三个操作，而这三个操作在执行时并不具有互斥性，多个客户端基于相同的初始值进行修改，而不是基于前一个客户端修改后的值再修改。

        为了保证并发操作的正确性，可以通过加锁或原子操作来保证。

分布式锁

        首先看下伪代码的实现，在临界代码区执行前后分别加上获取货和释放锁。下面是分布式锁的实现方式。

lock
get data
update data
set data
unlock

        基于单节点 Redis 的分布式锁

        使用 SET key value NX PX milliseconds 命令尝试获取锁。其中 NX 表示只有当 key 不存在时才设置；PX 指定过期时间（毫秒）。

• 如果 SET 命令执行成功，客户端获得了锁，并且锁会自动在指定时间内释放，避免死锁。
• 如果 SET 执行失败，则说明锁已经被其他客户端持有。

        这种方式实现相对简单，利用 Redis 原子操作确保加锁与解锁过程的原子性。加锁和释放锁的操作效率高，适合低延迟场景。但是也有些确定

• 有单点问题，如果这台 Redis 节点宕机或发生网络分区，可能导致锁丢失或者无法释放。
• 锁续约问题：需要额外处理锁续期逻辑以防止业务处理超时但锁已过期的情况。
• 并发性能瓶颈：随着并发量增大，单一 Redis 节点可能成为性能瓶颈。

        RedLock 算法

        RedLock 是 Redis 官方推荐的一种增强型分布式锁实现方法，它使用多个独立、非共享的 Redis 主节点（至少 N/2+1 个互不相关的实例）。客户端在同一时刻向所有节点请求加锁，每个节点上使用相同的加锁策略（如 SETNX + EXPIRE）并设定一个较短的有效期。如果客户端能在大部分节点上（超过半数）成功获取锁，并且所有锁的总耗时小于有效期限的一半，那么认为客户端成功获取了分布式锁。在释放锁时，客户端必须依次向各个节点发送删除命令，即使某个节点挂掉，只要大多数节点上的锁能被删除，也能保证锁最终会被释放。

        这种方式的优点是避免了单点故障，提高了系统的容错性和可用性，即便部分 Redis 节点故障，只要多数节点正常运行，系统仍能正确地分配和释放锁。

        但实现复杂度较高，需要管理多个 Redis 实例并处理跨节点的一致性问题。对于小型项目而言资源开销较大，因为需要维护多个 Redis 节点。尽管官方提出了 RedLock 算法，但该算法在学术界存在一些争议，特别是关于其安全性和一致性的问题，实际应用时需谨慎评估。

        高级客户端库支持的分布式锁（如 Redisson）

        使用诸如 Redisson 这样的高级 Redis 客户端库，提供了封装好的分布式锁 API，支持自动续期、可重入锁等特性。库内部已经解决了上述单节点和 RedLock 算法的部分问题，例如通过定时任务自动续期，确保在业务未完成时锁不会过期。

        Redisson的优点是开发者无需关注底层细节，使用方便。支持多种高级特性，提高开发效率和系统的稳定性。内置了一些容错机制，减少错误发生的可能性。

        Redisson的缺点是增加了对特定客户端库的依赖，降低了通用性。若客户端库本身存在 bug 或使用不当，可能引入新的问题，如死锁、锁泄露等。

原子操作

        还记得其他文章分析的Redis的线程模型吗？Redis是对命令的操作时单线程的，所以Redis在执行单个命令时相当于是原子的，与其他命名互斥的，这是Redis的特点。

        虽然 Redis 的单个命令操作可以原子性地执行，但是在实际应用中，数据修改时可能包含多个操作，至少包括读数据、数据增减、写回数据三个操作，这显然就不是单个命令操作了，那该怎么办呢？

        Redis 提供了 INCR/DECR 命令，把这三个操作转变为一个原子操作了。INCR/DECR 命令可以对数据进行增值 / 减值操作，而且它们本身就是单个命令操作，Redis 在执行它们时，本身就具有互斥性。

        但是，如果我们要执行的操作不是简单地增减数据，而是有更加复杂的判断逻辑或者是其他操作，那么，Redis 的单命令操作已经无法保证多个操作的互斥执行了。所以，这个时候，我们需要使用第二个方法，也就是 Lua 脚本。

        Lua脚本

        Redis会把整个lua脚本当成一个整体来执行，在执行过程中不会被打断，从而保证了执行过程的原子性。如果有多个操作要执行，但又无法用 INCR/DECR 这种命令操作来实现，就可以把这些要执行的操作编写到一个 Lua 脚本中。然后，可以使用 Redis 的 EVAL 命令来执行脚本。这样一来，这些操作在执行时就具有了互斥性。下面来看一个案例：

-- 假设我们有一个键 "counter" 用于存储计数

-- 客户端可以将这个 Lua 脚本发送给 Redis 执行
-- KEYS[1] 是计数器键的名称
-- ARGV[1] 是要增加的数值
-- ARGV[2] 是设定的最大阈值

local counter = redis.call('INCR', KEYS[1])
if counter > tonumber(ARGV[1]) then
    -- 如果计数超过了给定的阈值，则返回一个特定消息
    return 'Counter exceeded threshold'
else
    -- 否则返回新的计数值
    return counter
end

-- 使用 EVAL 命令执行此脚本
-- 示例：设置阈值为 100，每次递增 1
redis-cli EVAL "$(cat increment_and_check.lua)" 1 counter 100 1

        使用lua脚本的注意事项        

1. 在使用lua脚本时是有时间限制的，执行时间默认是5s，可通过配置修改，如果超过这个时间，Redis会终止这个操作以防止主线程阻塞，影响其他客户端。
2. 如果lua脚本中有语法错误或执行过程中发生错误，整个脚本都会失败，并返回一个错误，所以执行前要对lua脚本进行检查
3. 由于lua脚本时考Redis的单线程模型保证原子性的，所以势必会影响其他客户端的操作，如果执行耗时的lua脚本多的话，就会影响其他客户端，所以第一条中设置的执行时间要经过认真的分析才能设置。
4. 这一点很关键，需要额外注意，lua脚本在Redis分片集群中会失效，Redis Cluster 为了实现数据分片（sharding），将数据分布在多个节点上，并且每个节点只能操作属于自己的槽位中的键。当 Lua 脚本涉及到多个不同槽位的键时，直接执行会失败，因为单个节点无法跨槽处理数据。所以lua脚本需要再单节点上执行。

        好了，通过上面的总结，你理解了Redis是如何控制并发的了吗？欢迎留言讨论。