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淺談Redis如何應對並行存取

2022-08-01 18:06:45

前言

專案中經常會遇到這種場景,我們需要先將Redis資料讀取到本地,然後進行修改,修改完成後在將資料寫回Redis,這種讀取-修改-寫回操作,我們稱之為RMW操作。當有多個使用者端對同一份資料執行RMW操作的話,Redis如何保證RMW操作涉及的程式碼以原子性方式執行?

原子性操作

Redis的原子性操作是一種無鎖操作,即可以保證並行控制,還能減少系統對並行效能的影響,

單命令模式

把Redis多個操作實現成一個操作,即為單命令模式。

Redis提供了INCR/DECR命令,可以對資料進行增值/減值操作,而且它們本身就是單個命令操作,Redis單執行緒模式,執行命令時具有互斥性。

範例說明

 public Long getIncrNumber(String key,long alive) 
    {
        RedisAtomicLong entityIdCounter = new RedisAtomicLong(key, redisTemplate.getConnectionFactory());
        Long incrNum = entityIdCounter.getAndIncrement();
        if (null == incrNum || incrNum.longValue()==0) 
        {
            entityIdCounter.expire(alive,TimeUnit.MILLISECONDS);
            incrNum = entityIdCounter.getAndIncrement();
        }
        return incrNum;
    }

說明:採用Reids的INCR命令,如果不存在的key則設定過期時間,如果key存在則進行遞增操作返回。所以如果我們執行RMW操作進行相關的遞增或者遞減操作時,Redis提供的INCR和DECY命令可以保證並行控制。

多命令模式

當我們不是執行簡單的加加減減操作,而是更加複雜的邏輯判斷或者其他操作時,Redis是無法保證原子性,所以需要將多個操作寫到一個Lua指令碼中,Redis會把Lua指令碼作為一個整體執行,在執行過程中不會被其他命令打斷,從而保證了操作的原子性。

lua簡介

Lua是一種輕量小巧的指令碼語言,用標準C語言編寫並以原始碼形式開放, 其設計目的是為了嵌入應用程式中,從而為應用程式提供靈活的擴充套件和客製化功能。

範例說明

介面進行限流操作,同一使用者3秒內不能重複存取,我們可以通過lua指令碼來實現。

local key = KEYS[1]
local count = tonumber(ARGV[1])
local time = tonumber(ARGV[2])
local current = redis.call('get', key)
if current and tonumber(current) > count then
    return tonumber(current)
end
current = redis.call('incr', key)
if tonumber(current) == 1 then
    redis.call('expire', key, time)
end
return tonumber(current)

說明:key、count、time為三個傳入引數,分別代表Redis的key、次數和過期時間。通過get獲取key對應的值,獲取的值為時間記憶體取介面的次數,如果為第一次存取則返回的為null,此時需要對當前key進行自增1操作,如果返回為數位,則需要判斷返回的數位是否已經超過了cout值,如果超過說明已經超過限流了,直接返回。

建議

  • 1.編寫lua指令碼不要進行復雜耗時的計算邏輯,否則執行lua時間過長,會導致Redis主執行緒阻塞。
  • 2.lua指令碼儘量簡單,不要把所有的操作都放入到lua指令碼中執行,這樣會導致Redis執行指令碼的時間增加,同時也會降低Redis的並行效能。

事務

關於事務保證原子性,採用的watch命令其原理和樂觀鎖的實現原理類似,詳情可以參考juejin.cn/post/712582… 文章,本文就不在具體闡述。

加鎖

關於Redis的分散式鎖的實現,後續的章節進行詳情說明。高並行環境下加鎖雖然能夠保證正確性,但是也會帶來其他的問題:

  • 加鎖操作過多會降低系統的並行存取效能
  • Redis使用者端要加鎖,需要使用分散式鎖,而分散式鎖實現複雜,增加複雜度。

總結

本文講解了針對並行存取Redis如何保證原子性操作,針對不同的業務場景,選擇合適的方案,更多相關Redis 並行存取內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!


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