前言
我们在使用Redis的过程中,难免会遇到并发访问及数据更新的问题。但很多场景对数据的并发修改是很敏感的,比如库存数据如果没有做好并发读取和更新的版本控制,就会导致严重的业务问题。今天就来说说应该如何做好并发访问及数据更新问题。
什么场景需要控制并发访问
需要控制并发访问,说明这些并发的访问可能会对其他的访问造成影响。比如上面提到的库存问题,若同一时期有多个客户端访问商品A的库存数据,并且可能要更更新库存数据,这时候就需要对并发访问进行控制了。
说到底,并发访问需要控制的就是对数据的更新动作。 一般来说,客户端要进行数据更新时可分为2个步骤:
客户端读取Redis数据到本地。
确认数据后,修改Redis的数据。
单个访问来看,这个过程并没什么问题。但是并发多了,一分为二的过程就会造成数据错误的问题。这里还是用库存的例子来说:
- 时间a::客户端1读取到库存=10,我们需要对库存+1=11的操作。
- 时间b:客户端2读取到的库存也是10,这次要对库存-1=9的操作。
- 时间c:客户端1将+1后的值11写回到Redis中。
- 时间d:客户端2将-1后的值9写回到Redis中。
这样下来,很明显能发现库存数据错了。10+1-1 = 10,正确库存是10,而上述场景最后为9。
由此可见,这个一分为二的操作不具有原子性,从而产生了错误的结果。类型这种场景很多,因此我们需要对这些并发访问的场景加以控制。
并发访问的控制方法
Redis并发访问的控制,总的来说有2种方式。分别是加入锁机制和让一系列操作原子化。
1、加入锁机制
首先第一点,加入锁机制是很常见的解决方案。简单来说就是一个客户端访问数据之前,先要获取锁,等数据操作完之后再解锁。而在这个客户端拥有锁的过程中,其他客户端如果也想访问修改该数据,必须得等锁释放了之后,获取到了锁才行。
加锁这个方案是可以解决并发访问的数据准确问题,但放在redis这个场景中并不是很好。首先,Redis作为缓存本身并发访问就很多,频繁的加锁解锁,会大大降低redis的访问性能;然后,Redis的客户端在要加锁时,需要用到分布式锁。我们又得用额外的精力去维护这个分布式锁。
2、操作原子化
操作原子化,也就是让要执行的一系列动作都保持原子性操作。它的优点就是不需要加入额外的锁机制。并发的数据准确性达到了,对Redis的性能也不会有太大的影响。
Redis要实现原子操作,总结有2种方式:
单命令操作:也就是Redis中的INCR、HINCRBY等命令,直接将简单的加减操作合成一个命令执行;
Lua脚本:借助Lua脚本,让多个操作在Lua脚本上实现原子性操作。
1.单命令操作
首先,单命令操作,将数值的加减直接用Redis命令来执行。像string的加减可用INCR、DECR操作,hash列表field的加减可用HINCRBY操作。
比如下面截图,两个客户端在不同时刻读取的linux_pids a值为4,各自+1、-1后a值为4。结果是正确的。
由此可见,用Redis的INCR、DECR等命令可以解决数值简单增减的并发场景。但如果我们对数据的更新不仅仅是简单的加减操作时,Redis的这些命令就无能为力了。此时我们可以考虑另一种方案:Lua脚本。
2.Lua脚本
Lua语言是由C写的,因此支持多平台和系统。从Redis2.6开始,Redis就内置了Lua解释器,我们能直接用Redis客户端来执行lua脚本。
我们可以将需要执行的一系列操作用Lua脚本写好,然后用Redis执行它。Lua脚本的方法能保证原子性操作的原因是:Redis会将Lua脚本一次性执行,也就是说执行Lua脚本是0-1的操作,要么成功,要么失败。可以理解成MySQL的事务特性。
Redis使用lua脚本有2种方式:
客户端中使用:用到script load脚本内容、evalsha等命令
执行直接执行lua脚本
我们一般用第二种方式来执行。
客户端使用方法:
先用script load加载脚本命令,再用evalsha执行加载得到的sha1值。
127.0.0.1:6379> script load "return 'hello'"
"1b936e3fe509bcbc9cd0664897bbe8fd0cac101b"
127.0.0.1:6379> evalsha "1b936e3fe509bcbc9cd0664897bbe8fd0cac101b" 0
"hello"
再来看看Redis使用Lua脚本的语法:
redis-cli --eval {lua_path} KEYS[1] KEYS[2]... , ARGV[1] ARGV[2]...
--eval: 执行lua脚本的命令
{lua_path}: lua脚本的路径
KEYS[1] KEYS[2]: lua脚本中要操作的redis键,我们可以在lua脚本中用KEYS[1],KEYS[2],KEYS[3]指定多个
ARGV[1] ARGV[2]: 传入到lua脚本的参数,在脚本中用ARGV[1],ARGV[2]...来获取。
Redis使用lua脚本的场景很多,最经典的案例当属利用lua来控制某个IP的访问频率了。比如说需要防止恶意访问网站的行为,我们规定1分钟内访问次数不能超过30次,实现的方法有很多,比如说漏桶方案、令牌桶方案,但使用最多的还是Redis+lua的分布式限流方案。
我们用lua脚本(test_lua.script)来简单实现一下上述功能,就是1分钟内若访问次数超过30,直接拦截,否则访问次数+1:
-- 限流的key
local limit_key = KEYS[1]
-- 限流次数
local limit_nums = 30
-- 当前访问次数
local current_num = tonumber(redis.call('get', limit_key) or 0)
-- 超出限流次数
if current_num + 1 > limit_num
then
return '超出访问次数'
-- 没有超出限流数,访问次数+1
else
redis.call("INCRBY", limit_key, "1")
-- 第一次访问,设置过期时间
if current_num == 0 then
redis.call("expire", limit_key, "60")
return current + 1
end
用Redis执行,命令如下:
redis-cli --eval test_lua.script limit_key
小结
本文介绍了Redis并发访问的控制问题,以及如何保证并发操作的原子化。原子化操作可通过单命令操作和Lua脚本的方式实现。我们在应对相关问题时,可根据需要选择对应方案解决之。
到此这篇关于Redis并发访问问题详细讲解的文章就介绍到这了,更多相关Redis并发访问内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持!