使用Redis解决高并发方案 以及 思路讲解

Posted 2023-04-03 WINGZINGLIU

NoSQL

Not Only SQL的简称。NoSQL是解决传统的RDBMS在应对某些问题时比较乏力而提出的。

即非关系型数据库，它们不保证关系数据的ACID特性，数据之间一般没有关联，在扩展上就非常容易实现，并且拥有较高的性能。

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Redis

redis是nosql的典型代表，也是目前互联网公司的必用技术。

redis是键值(Key-Value)存储数据库，主要会使用到哈希表。大多数时候是直接以缓存的形式被使用，使得请求不直接访问到磁盘，所以效率方面是很不错的，完全能满足中小型企业的使用需求。

常用数据类型

1. 字符串string
2. 散列hash
3. 列表list
4. 集合sets
5. 有序集合sort set

 使用频率上string和hash会高一些，各个类型有各自的操作命令，无非增删改查，具体的命令后面我会整理一份。

痛点

web应用在众多请求同时发生时，可能会导致数据读取、存储上出现错误，即发生脏读、脏数据生成。

在分布式项目下，会出现更多的问题。

思路

并发时，本质其实就是多个请求同时进来了，没办法正确的去进行处理。

可以将所有的请求放在 一个队列，让请求们按照一个顺序，挨个进来执行业务逻辑。目前成熟的解决方案就是使用消息队列，下次我会整理一篇消息队列处理高并发的；

还有一个方法是直接将并行转为串行，Java提供了synchronized，即同步，不过这个在效率要求比较苛刻的地方 或者 分布式项目下还是不太合适的方案，这里就引出了使用redis来实现分布式锁，从而解决并发问题。

 分布式锁

在分布式项目中，使用一个唯一、通用、效率高的标识，来表示上锁和解锁。

redis实现起来很简单，即对一个key是否存在来表示是否上锁、是否解锁。

以string类型举例：

Integer stock = goodsMapper.getStock();
if (stock > 0) 
    stock =- 1;
    goodsMapper.updateStock(stock);

以上是最简单的秒杀伪代码，我们尝试用redis实现分布式锁。

// 这里是错误代码，只是一个思考过程，请耐心看完哦
String key = "REDIS_DISTRIBUTION_LOCKER"; // 分布式锁名称
String value = jedisUtils.get(key);
if (value != null)  // 未上锁
    // wingzingliu
    jedisUtils.set(key, 1); // 上锁
    Integer stock = goodsMapper.getStock();
    if (stock > 0) 
        stock =- 1;
        goodsMapper.updateStock(stock);
        jedisUtils.del(key); // 释放锁
    

以上代码可能会出现一个问题，就是当同时多个请求进来，某次多个请求都拿到value为空，线程A进入if 走到// wingzingliu这里的时候，还未上锁，其他请求也进来了，这样就会出现脏数据了。

这里的代码问题就是出在没有考虑原子性问题。

所以我们要使用到redis的一个setNx命令，本质也是设置值，但是这是一个原子操作，执行之后会返回是否设置成功。

redis> SETNX job "programmer"    # job 设置成功
(integer) 1

redis> SETNX job "code-farmer"   # 尝试覆盖 job ，失败
(integer) 0

redis> GET job                   # 没有被覆盖
"programmer"

重点关注 当有值时，会失败，返回0。所以我们的代码会改造成以下这个样子。

// 这里是错误代码，只是一个思考过程，请耐心看完哦
String key = "REDIS_DISTRIBUTION_LOCKER"; // 分布式锁名称
Long result = jedisUtils.setNx(key, 1);
if (result > 0)  // 上锁成功，进入逻辑
    // wingzingliu1
    Integer stock = goodsMapper.getStock();
    if (stock > 0) 
        stock =- 1;
        goodsMapper.updateStock(stock);

        System.out.println("购买成功!");
     else 
        System.out.println("没有库存了!");
    
    // wingzingliu2
    jedisUtils.del(key); // 释放锁

以上我们就可以保证原子性，能正确的按照顺序去处理。

可是还有一个隐藏的问题，就是当某个线程执行上锁成功后，在wingzingliu1到wingzingliu2之间时，程序抛异常了，那么程序终止了，就无法释放锁，其他线程也都进不来了。

解决方案是加上try catch finally块，在finally里面去释放锁。

可是那如果是宕机呢？上锁之后宕机了，finally里面的依然不会执行，锁没有得到释放，不手动处理的情况下，以后所有线程也无法进入。

所以引入了redis的过期时间，到了某个时间自动解锁。

// 这里是不够完善的代码，请耐心看完哦
try 
    String key = "REDIS_DISTRIBUTION_LOCKER"; // 分布式锁名称
    Long result = jedisUtils.setNx(key, 1, 30); // 假设处理逻辑需要20s左右，设置了30秒自动过期
    if (result > 0)  // 上锁成功，进入逻辑
        Integer stock = goodsMapper.getStock();
        if (stock > 0) 
            stock =- 1;
            goodsMapper.updateStock(stock);

            System.out.println("购买成功!");
         else 
            System.out.println("没有库存了!");
        
    
 catch (Exception e) 
    
 finally 
    jedisUtils.del(key); // 释放锁

 以上是比较完善的分布式锁了，但是还有一个小瑕疵，就是假设某一次请求A处理的很慢，预计20s但是跑了35s，到了30s的时候锁过期了，其他请求就自然进来了。

这不仅仅会导致一次并行，当请求A处理完时，依然会执行释放锁，这实际上是下一个线程上的锁。以此类推，整个并发控制就乱了。

理论上可以设置一个更大的key过期时间，但是并不是最好的解决方案。这里就引出一个概念：锁续命。

锁续命

如其名，给锁续命。实现就是 当锁快过期的时候，去延长锁的时间。假设一个30s的锁，每个10s去检测一下，锁是否还在 如果在就重新延长至30s。这样就避免掉了上面的这个可能出现的问题。

这里使用一个定时任务，周期性的调用即可。

扩展

刚刚对key设置的value是1，其实能使用请求ID来进行保存，这样就能知道锁是由哪个请求上的，在解锁的时候 也可以避免解锁了其他线程上的锁。具体由前端传递，或者由服务端以某种规则生成都可以。

结语

至此我们就使用redis，一步一步的解决了在分布式项目下的并发问题。redis不是唯一的解决方案，但是对于大部分互联网公司来说，是一个很成熟、性能不错、便捷的方案。

还可以使用synchronized（非分布式项目）、mq 、zookeeper等方案去实现分布式锁 以 解决高并发问题。

高并发架构系列：Redis并发竞争key的解决方案详解

需求由来

1.Redis高并发的问题

Redis缓存的高性能有目共睹，应用的场景也是非常广泛，但是在高并发的场景下，也会出现问题：缓存击穿、缓存雪崩、缓存和数据一致性，以及今天要谈到的缓存并发竞争。

这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。

2.出现并发设置Key的原因

Redis是一种单线程机制的nosql数据库，基于key-value，数据可持久化落盘。由于单线程所以Redis本身并没有锁的概念，多个客户端连接并不存在竞争关系，但是利用jedis等客户端对Redis进行并发访问时会出现问题。

比如：同时有多个子系统去set一个key。这个时候要注意什么呢？

3.举一个例子

多客户端同时并发写一个key，一个key的值是1，本来按顺序修改为2,3,4，最后是4，但是顺序变成了4,3,2，最后变成了2。

如何解决redis的并发竞争key问题呢？下面给到2个Redis并发竞争的解决方案。

第一种方案：分布式锁+时间戳

1.整体技术方案

这种情况，主要是准备一个分布式锁，大家去抢锁，抢到锁就做set操作。

加锁的目的实际上就是把并行读写改成串行读写的方式，从而来避免资源竞争。

2.Redis分布式锁的实现

主要用到的redis函数是setnx()

用SETNX实现分布式锁

利用SETNX非常简单地实现分布式锁。例如：某客户端要获得一个名字youzhi的锁，客户端使用下面的命令进行获取：

SETNX lock.youzhi<current Unix time + lock timeout + 1>

如返回1，则该客户端获得锁，把lock.youzhi的键值设置为时间值表示该键已被锁定，该客户端最后可以通过DEL lock.foo来释放该锁。
如返回0，表明该锁已被其他客户端取得，这时我们可以先返回或进行重试等对方完成或等待锁超时。

3.时间戳

由于上面举的例子，要求key的操作需要顺序执行，所以需要保存一个时间戳判断set顺序。

系统A key 1 ValueA 7:00

系统B key 1 ValueB 7:05

假设系统B先抢到锁，将key1设置为ValueB 7:05。接下来系统A抢到锁，发现自己的key1的时间戳早于缓存中的时间戳（7:00<7:05），那就不做set操作了。

4.什么是分布式锁

因为传统的加锁的做法（如java的synchronized和Lock）这里没用，只适合单点。因为这是分布式环境，需要的是分布式锁。

当然，分布式锁可以基于很多种方式实现，比如zookeeper、redis等，不管哪种方式实现，基本原理是不变的：用一个状态值表示锁，对锁的占用和释放通过状态值来标识。

第二种方案：利用消息队列

在并发量过大的情况下,可以通过消息中间件进行处理,把并行读写进行串行化。

把Redis.set操作放在队列中使其串行化,必须的一个一个执行。

这种方式在一些高并发的场景中算是一种通用的解决方案。

以上就是Redis并发竞争key技术方案详解，相关的Redis高并发问题具体还可以参考：高并发架构系列：如何解决Redis雪崩、穿透、并发等5大难题

参考：高并发架构系列：Redis并发竞争key的解决方案详解