应用 1：千帆竞发 —

1.分布式应用进行逻辑处理时经常会遇到并发问题

比如一个操作要修改用户的状态，修改状态需要先读出用户的状态，在内存里进行修

改，改完了再存回去。如果这样的操作同时进行了，就会出现并发问题，因为读取和保存状态这两个操作不是原子的。（Wiki 解释：所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch 线程切换。）

这个时候就要使用到分布式锁来限制程序的并发执行。

2.分布式锁

（1）分布式锁本质上要实现的目标就是在 Redis 里面占一个“茅坑”，当别的进程也要来占时，发现已经有人蹲在那里了，就只好放弃或者稍后再试。

（2）占坑一般是使用 setnx(set if not exists) 指令，只允许被一个客户端占坑。先来先占，用完了，再调用 del 指令释放茅坑。

> setnx lock:codehole true
OK
... do something critical ...
> del lock:codehole
(integer) 1

这样的代码可能出现的第一个问题就是逻辑执行到中间出现问题而没有执行del，这样就会造成死锁，锁得不到释放

（3）通过添加过期时间自动将锁释放

> setnx lock:codehole true
OK
> expire lock:codehole 5
... do something critical ...
> del lock:codehole
(integer) 1

这样的代码还是可能出现问题：如果在 setnx 和 expire 之间服务器进程突然挂掉了，可能是因为机器掉电或者是被人为杀掉的，就会导致 expire 得不到执行，也会造成死锁。

（4）将setnx和expire两条指令变成一个原子指令

如果这两条指令可以一起执行就不会出现问题。也许你会想到用 Redis 事务来解决。但是这里不行，因为 expire是依赖于 setnx 的执行结果的，如果 setnx 没抢到锁，expire 是不应该执行的。事务里没有 if-else 分支逻辑，事务的特点是一口气执行，要么全部执行要么一个都不执行。

Redis 2.8 版本中作者加入了 set 指令的扩展参数，使得 setnx 和expire 指令可以一起执行，解决了将两条指令变成一个原子操作。 > set lock:codehole true ex 5 nx OK ... do something critical ... > dellock:codehole 上面这个指令就是 setnx 和 expire 组合在一起的原子指令，它就是分布式锁的奥义所在。

（5）Redis分布式锁不能解决超时问题

如果在加锁和释放锁之间的逻辑执行的太长，以至于超出了锁的超时限制，就会出现问题。因为这时候锁过期了，第二个线程重新持有了这把锁，但是紧接着第一个线程执行完了业务逻辑，就把锁给释放了，第三个线程就会在第二个线程逻辑执行完之间拿到了锁。

为了避免这个问题，Redis 分布式锁不要用于较长时间的任务。如果真的偶尔出现了，数据出现的小波错乱可能需要人工介入解决。

当然也有更安全的方案：

为 set 指令的 value 参数设置为一个随机数，释放锁时先匹配随机数是否一致，然后再删除 key。但是匹配 value 和删除 key 不是一个原子操作，Redis 也没有提供类似于delifequals这样的指令，这就需要使用 Lua 脚本来处理了，因为 Lua 脚本可以保证连续多个指令的原子性执行。

tag = random.nextint() # 随机数
if redis.set(key, tag, nx=True, ex=5):
do_something()
redis.delifequals(key, tag) # 假象的 delifequals 指令(匹配删除工作)lua脚本
# delifequals
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
elsereturn 0
end

3.可重入性

（1）可重入性是指线程在持有锁的情况下再次请求加锁，如果一个锁支持同一个线程的多次加锁，那么这个锁就是可重入的。

（2）Redis 分布式锁如果要支持可重入，需要对客户端的 set 方法进行包装，使用线程的 Threadlocal 变量存储当前持有锁的计数。（Threadlocal 变量可以自行搜索了解，是一个线程局部变量）

（3）可重入锁的部分实现（以下还不是可重入锁的全部，精确一点还需要考虑内存锁计数的过期时间，代码复杂度将会继续升高）

# -*- coding: utf-8
import redis
import threadinglocks = threading.local()
locks.redis = {}def key_for(user_id):return "account_{}".format(user_id)def _lock(client, key):return bool(client.set(key, True, nx=True, ex=5))def _unlock(client, key):client.delete(key)def lock(client, user_id):key = key_for(user_id)if key in locks.redis:locks.redis[key] += 1return Trueok = _lock(client, key)if not ok:return Falselocks.redis[key] = 1return Truedef unlock(client, user_id):key = key_for(user_id)if key in locks.redis:locks.redis[key] -= 1if locks.redis[key] <= 0:del locks.redis[key]return Truereturn Falseclient = redis.StrictRedis()
print "lock", lock(client, "codehole")
print "lock", lock(client, "codehole")
print "unlock", unlock(client, "codehole")
print "unlock", unlock(client, "codehole")

以上为学习《Redis深度历险核心原理和应用实践》笔记

应用 1：千帆竞发 ——分布式锁相关推荐

《Redis深度历险：核心原理和应用实践》千帆竞发——分布式锁
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