Redis应对并发访问 : 无锁、分布式锁

我们在使用 Redis 时,不可避免地会遇到并发访问的问题,比如说如果多个用户同时下单,就会对缓存在 Redis 中的商品库存并发更新。
一旦有了并发写操作,数据就会被修改,如果我们没有对并发写请求做好控制,就可能导致数据被改错,影响到业务的正常使用(例如库存数据错误,导致下单异常)。
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,客户端需要先获得锁,否则就无法进行操作。当一个客户端获得锁后,就会一直持有这把锁,直到客户端完成数据更新,才释放这把锁。
看上去好像是一种很好的方案,但是,其实这里会有两个问题:一个是,如果加锁操作多,会降低系统的并发访问性能;第二个是,Redis 客户端要加锁时,需要用到分布式锁,而分布式锁实现复杂,需要用额外的存储系统来提供加解锁操作。
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保持原子性的操作,
而且原子操作执行时并不需要再加锁,实现了无锁操作。这样一来,既能保证并发控制,还能减少对系统并发性能的影响。
Redis 中的原子操作。原子操作的目标是实现并发访问控制,那么当有并发访问请求时,我们具体需要控制什么呢?

并发访问中需要对什么进行控制?

我们说的并发访问控制,是指对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 实例上执行时具有互斥性。
例如,客户端 A 的访问操作在执行时,客户端 B 的操作不能执行,需要等到 A 的操作结束后,才能执行。
并发访问控制对应的操作主要是数据修改操作。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;
  1. 客户端修改完数据后,再写回 Redis。
我们把这个流程叫做“读取 - 修改 - 写回”操作(Read-Modify-Write,简称为 RMW 操作)。当有多个客户端对同一份数据执行 RMW 操作的话,我们就需要让 RMW 操作涉及的代码以原子性方式执行。
访问同一份数据的 RMW 操作代码,就叫做临界区代码。不过,当有多个客户端并发执行临界区代码时,就会存在一些潜在问题,接下来,我用一个多客户端更新商品库存的例子来解释一下。
我们先看下临界区代码。假设客户端要对商品库存执行扣减 1 的操作,伪代码如下所示:
current = GET(id) current-- SET(id, current)
可以看到,客户端首先会根据商品 id,从 Redis 中读取商品当前的库存值 current(对应Read),然后,客户端对库存值减 1(对应 Modify),再把库存值写回 Redis(对应Write)。
当有多个客户端执行这段代码时,这就是一份临界区代码。如果我们对临界区代码的执行没有控制机制,就会出现数据更新错误。在刚才的例子中,假设现在有两个客户端 A 和 B,同时执行刚才的临界区代码,就会出现错误,你可以看下下面这张图。
notion image
可以看到,客户端 A 在 t1 时读取库存值 10 并扣减 1,在 t2 时,客户端 A 还没有把扣减后的库存值 9 写回 Redis,而在此时,客户端 B 读到库存值 10,也扣减了 1,B 记录的库存值也为 9 了。等到 t3 时,A 往 Redis 写回了库存值 9,而到 t4 时,B 也写回了库存值9。
如果按正确的逻辑处理,客户端 A 和 B 对库存值各做了一次扣减,库存值应该为 8。所以,这里的库存值明显更新错了。
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。
为了保证数据并发修改的正确性,我们可以用锁把并行操作变成串行操作,串行操作就具有互斥性。一个客户端持有锁后,其他客户端只能等到锁释放,才能拿锁再进行修改。
下面的伪代码显示了使用锁来控制临界区代码的执行情况,你可以看下。
LOCK() current = GET(id) current-- SET(id, current) UNLOCK()
虽然加锁保证了互斥性,但是加锁也会导致系统并发性能降低。
如下图所示,当客户端 A 加锁执行操作时,客户端 B、C 就需要等待。A 释放锁后,假设B 拿到锁,那么 C 还需要继续等待,所以,t1 时段内只有 A 能访问共享数据,t2 时段内只有 B 能访问共享数据,系统的并发性能当然就下降了。
notion image
和加锁类似,原子操作也能实现并发控制,但是原子操作对系统并发性能的影响较小,接下来,我们就来了解下 Redis 中的原子操作。

Redis无锁 : 原子操作

 
Redis无锁 : 原子操作
 

redis分布式锁理论

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redis分布式锁实现

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