Redis的稳定性保障为业务实现加锁（redis给业务加锁）

Redis的稳定性保障：为业务实现加锁

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在现代互联网应用系统中，Redis已经成为了一个不可或缺的组件。它以其超高的性能、支持丰富的数据结构、灵活的编程接口等优点受到广泛的关注和应用。然而，在使用Redis时，我们不得不面对Redis在分布式场景下的可靠性问题。其中一个最大的问题就是“竞争条件”（Race Condition），也就是多个客户端同时对同一资源进行读写导致的冲突问题。相信很多开发者都曾经遇到过在高并发场景下Redis的数据有效期失效、缓存击穿等问题，这些都源于Redis没有提供原生的分布式锁机制。

那么，在分布式场景下，如何使用Redis实现可靠的分布式锁呢？

一、Redis分布式锁的实现

1、基于SETNX命令实现

SETNX命令可以保证只有第一次设置才会成功，如果已经存在，则返回0。我们可以利用SETNX命令的这个特性来实现分布式锁，即在Redis中创建一个唯一的KEY作为锁的标志，当需要加锁时，使用SETNX将该key设置为1，解锁时则使用DEL命令将该key删除。

缺点：在执行SETNX命令成功以后，由于解锁过程中使用的是DEL命令，如果SETNX后锁还没有来得及释放就宕机了，那么可能会造成锁不能自动释放的情况，导致死锁。

2、基于SET命令实现

SET命令可以同时设置多个参数，这样我们在使用SET命令加锁时，可以同时设置一个具有自动失效时间的key，并在解锁时根据这个失效时间来判断是否可以解锁，避免SETNX命令的死锁问题。

缺点：因为SET命令的失效时间是由客户端计算的，如果客户端时间与Redis服务器的时间不同步，就会出现锁失效时间的计算与实际时间不符合的问题，从而造成锁失效后其他客户端误解锁的情况。

3、基于Redlock算法实现

Redlock算法是一种由Redis官方提出的用于解决分布式锁问题的算法。该算法的核心思想是通过在多个Redis节点上获取锁，并且在最终的解锁过程中，需要多个节点同时解锁，从而提高了锁的可靠性。

缺点：与其他基于Redis分布式锁的实现相比，Redlock算法需要协调多个Redis节点的加锁操作，如果其中任意一个Redis节点宕机，都可能导致死锁。

二、使用Redis的分布式锁的注意事项

1、锁的命名规则

在使用Redis分布式锁时，锁的命名规则非常重要。锁的名称应该是由业务唯一的code+“锁”的固定后缀组成。这样的话，即使不同的业务都在同一个Redis服务器上使用锁，也不会存在命名冲突的问题。

示例代码：

def lock(key, timeout=10, retry_interval=0.1):

lock_name = f”{key}:lock”

lock_acquired = False

start_time = time.time()

# 最多等待timeout秒，如果timeout时间到了，还没获得锁，则抛出异常

while time.time() – start_time

lock_acquired = redis.set(lock_name, 1, nx=True, ex=timeout)

if not lock_acquired:

time.sleep(retry_interval)

if not lock_acquired:

rse Exception(f”{key} lock acquire fled”)

return lock_name

2、锁的超时时间

在加锁时必须设置一个超时时间，这样可以保证即使某些客户端在操作完成后没有等到业务应用端来解锁，也会在Redis的超时机制下自动释放锁，避免死锁问题的产生。

示例代码：

def unlock(lock_name):

redis.delete(lock_name)

3、使用WATCH命令

在加锁和解锁的过程中，利用Redis的WATCH命令可以避免因为同时存在多个操作而导致的“竞争条件”问题。当一个客户端对锁进行操作时，可以通过WATCH命令对锁进行监视，如果在监视期间锁被其他客户端修改，那么该客户端的加锁/解锁操作就会被终止。

三、Redis分布式锁的实例代码

import redis

import time

redis = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

def lock(key, timeout=10, retry_interval=0.1):

lock_name = f”{key}:lock”

lock_acquired = False

start_time = time.time()

# 最多等待timeout秒，如果timeout时间到了，还没获得锁，则抛出异常

while time.time() – start_time

lock_acquired = redis.set(lock_name, 1, nx=True, ex=timeout)

if not lock_acquired:

time.sleep(retry_interval)

if not lock_acquired:

rse Exception(f”{key} lock acquire fled”)

return lock_name

def unlock(lock_name):

redis.delete(lock_name)

示例代码说明：

1、定义了一个包含lock和unlock函数的模块，可以在业务代码中直接调用。其中lock函数用来申请加锁（带超时时间和重试次数参数），unlock函数用来释放锁。

2、在lock函数中，我们首先根据key生成一个唯一的锁名称lock_name。

3、然后，在一个限定时间timeout内，每隔retry_interval时间尝试通过set命令对lock_name加锁，如果加锁失败则等待重试。如果加锁成功，则返回lock_name，否则抛出加锁失败的异常。

4、在unlock函数中，我们直接调用Redis的delete命令将lock_name从Redis中删除，实现解锁操作。

使用示例代码：

lock_name = lock(‘business_key’, timeout=10, retry_interval=0.1)

# 此处加锁成功，可以执行业务逻辑

print(‘do business logic…’)

# 业务逻辑完成后，释放锁

unlock(lock_name)

通过上述示例代码，我们可以快速地实现Redis的分布式锁，从而避免了因为业务并发导致的数据冲突问题，从而进一步提高了业务系统的可靠性和稳定性。

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