使用Redis構建全域性併發鎖
談起Redis的用途，小夥伴們都會說使用它作為快取，目前很多公司都用Redis作為快取，但是使用Redis僅僅作為快取未免太大材小用了。深究Redis的原理後你會發現它有很多用途，在很多場景下能夠使用它快速地解決問題。常見的用途有：分散式鎖控制併發、結合bloom filter用於推薦去重、HyperLogLog用於統計UV、限流控制流量等等；這裡我談下Redis分散式鎖控制併發的問題。
高併發是個老生常談的問題，當產品達到一定規模使用者量後，這個問題是不得不考慮的，即使當前使用者量不大(例如博主現在的公司)，但自己平時在設計API的時候最好也儘可能地考慮到併發問題。
Redis分散式鎖控制併發主要是通過在Redis裡面建立一個key，當其它程序準備佔用的時候只能等待key釋放再佔用。Redis裡面有一個原子性指令setnx，當key存在時，它返回0，表示當前已有程序佔用，當它返回1時可以執行業務邏輯，此時沒有程序佔用，等邏輯執行完後，可以刪除key釋放鎖，這樣可以簡單的控制併發。
但是細想之下你會發現，在業務邏輯執行的過程中如果發生異常，此時key並沒有刪除，這樣就會造成死鎖，死鎖帶來的後果想必大家都很清楚。為了解決這個問題，可以在setnx加鎖後設置key的過期時間，當key到期自動刪除。
但是仔細想想你還會發現，如果在執行setnx後，執行expire前Redis發生宕機了，這樣就不會執行expire，也會造成死鎖。由於setnx與expire是兩條命令，並且expire依賴setnx的執行結果，為了解決這個問題可以使用set key value [expiration EX seconds|PX milliseconds] [NX|XX] ，這是一條原子性的指令，同時包含setnx和expire。
使用python實現的程式碼：
1 class RedisLock(object):
2"""
3踩坑 Redis併發鎖
4"""
5
6def __init__(self, key):
7self.redis_conn = get_redis_conn()
8self.lock_key = "{}_redis_gil".format(key)
9
10@staticmethod
11def get_lock_value(cls):
12"""
13獲取value
14:param cls:
15:return:
16"""
17cls.get_lok = cls.redis_conn.get(cls.lock_key)
18return cls.get_lok
19
20@staticmethod
21def set_lock(cls, random_value):
22"""
23不能使用setnx沒有設定過期時間，可能會出現死鎖
24引入random_value ：自己加的鎖只能自己釋放
25:param cls:
26:param random_value:
27:return:
28"""
29cls._lock = cls.redis_conn.set(cls.lock_key, random_value, nx=True, ex=5)
30
31# 如果返回null 表示key存在存在併發
32if cls._lock:
33return True
34else:
35LOGGER = logging.getLogger('core.utils')
36LOGGER.warning(u"試題複製存在併發")
37raise RsError("試題複製存在併發，請稍後再試")
38
39@staticmethod
40def release(cls):
41"""
42釋放鎖
43:param cls:
44:return:
45"""
46cls.redis_conn.delete(cls.lock_key)
47
48@staticmethod
49def redis_lock(cls):
50"""
51只有當設定的value與do_something執行完後所獲取的值相同時才刪除key
52防止在分散式redis中： clientA由於執行時間過期，clientB獲取鎖，
53clientA執行完後釋放鎖(刪除key)，其實這時候刪除的是B的key，
54為防止這種情況引入random_value 只有當前值為random_value時才刪除
55:param cls:
56:return:
57"""
58random_value = time.time()
59if cls.set_lock(cls, random_value):
60do_something()
61now_value = cls.get_lock_value(cls)
62if now_value == random_value:
63cls.release()
64return True
65else:
66return False
67
68
69 def do_something():
70pass
在實際業務中呼叫Redis全域性鎖，進行加鎖示例：
1 # 公庫試題複製到平臺考慮併發問題，加鎖處理
2 if self.visible_scope == 10:
3key = hash(self.question_id)
4cls = RedisLock(key)
5cls.redis_lock(cls)
6try:
7self.insert_question()
8except Exception:
9raise RsError("試題插入失敗")
10finally:
11cls.release(cls)
如果是Redis叢集下此方法可能仍然有問題，試想下：在一個redis叢集中，主節點由於某種原因掛掉了，從節點變成了主節點，而此時redis鎖還未同步到原從節點中，那麼這個鎖也就失效了，當其它程序申請鎖時仍然可以申請成功。
針對這個問題，新版的redis引入了redlock，通過redlock.Redlock對多個redis節點進行加鎖，當超過一半的節點加鎖成功時鎖才生效。這樣在一定程度上提高了高可用性，但由於每次加鎖和釋放鎖要對多個節點進行讀寫，所以效能上肯定是沒有單節點鎖高的。