Redis学习系列七分布式锁
一、简介
熟悉.Net多线程的都知道,当多个线程同时操作一个全局缓存对象(static对象实例、Dictionary、List等)时,会存在多线程争用问题,包括EF、Dapper等本身的缓存机制,都存在多线程争用问题,当我们在享受多线程带来的好处的同时,千万要注意这个问题.如果不了解多线程,请移步到我的C#多线程分类下.但是实际的业务场景中经常存在需要根据每个缓存对象的状态,进行一系列判断之后,在进行修改的操作,但是这个操作必须保证有序性,不能多个线程同时去读,否则就乱套了.比如你要进行一个数据库表字段的递增操作,首先可能时先去把最后一条记录读出来,然后拿到对应的字段,然后更新回数据库,但是这个时候如果在多线程环境下,多个线程可能同时去读,如果用了EF、Dapeer等ORM,它们会把数据读到缓存中,这个时候多个线程拿到了相同的数据,然后同步+1操作,那么这个时候如果有三个线程,那么只会进行一次+1操作,而不是三次.
Redis也是如此,所以这个时候就需要使用Redis的分布式锁,来限制这个行为,如果你用了他的异步Api,我前面的随笔用的都是异步的.
二、分布式锁实战
哇,踩坑踩了还久,终于明白了StackExchange.Redis怎么处理分布式锁,我刚开始使用Api时,是这么认为的.当一个线程使用Redis的数据时(该数据已加上了分布式锁),另外一个线程则不能操作这个数据,会等待前面的锁释放(这个过程Redis帮助我们完成),但是事实证明我太年轻了.Redis还是Redis,即使时分布式锁,也是一种缓存数据(这一点和C#完全不一样,所以需要注意).为什么会这样呢?看下面的代码:
class Program
{
static Program()
{
//链式配置Redis
AppConfiguration.Current.ConfigureRedis<RedisConfig>();
}
static void Main(string[] args)
{
StringSetGetAsync();
Console.ReadKey();
}
static async void StringSetGetAsync()
{
//需要锁的Redis数据的键
var key = "用户信息Id";
//先异步写入一个
var kv=new KeyValuePair<RedisKey, RedisValue>(key, 1);
await RedisClient.StringSetAsync(new KeyValuePair<RedisKey, RedisValue>[] { kv });
//对用户的信息进行加锁操作
var time = 100000;
//请求Id，这里最好能区分客户端的调用标识,方便异常时定位错误
var requestId = "锁的键";
var lockResult = await RedisClient.LockTakeAsync(requestId, key, TimeSpan.FromMilliseconds(time));
if (lockResult)
{
Console.WriteLine("对用户信息加锁成功,请求的锁Id为:{0},锁的时间周期为:{1}毫秒", key, TimeSpan.FromMilliseconds(time));
}
else
{
Console.WriteLine("加锁失败,key为{0}的数据结构已被其它请求占用!", key);
}
//这里开启一个新的线程去访问Redis,先查,在修改上面的用户数据,这里如果Redis帮我们判断的话,那我们是读不出数据的,而且不能修改该数据的
//因为上面的线程已经对当前用户数据加锁了
var result=await RedisClient.StringGetAsync(key);
Console.WriteLine("成功查到了数据,值为:{0}", result);
var newKv = new KeyValuePair<RedisKey, RedisValue>(key, 2);
if (await RedisClient.StringSetAsync(new KeyValuePair<RedisKey, RedisValue>[] { newKv }))
{
var newResult = await RedisClient.StringGetAsync(new RedisKey[] { key });
Console.WriteLine("数据修改成功,修改后的数据为:{0}",newResult[0]);
}
}
}
look,Redis并没有帮助我们做了这个事情,他还是让第二个线程去修改了用户的数据.但是,打开Redis桌面管理工具,如下信息:
多了一条数据,里面记录了锁的相关信息,现在我终于明白了,这个事情还是得自己来,他不会帮你做,他只是个缓存,所以修改代码如下:
class Program
{
static Program()
{
//链式配置Redis
AppConfiguration.Current.ConfigureRedis<RedisConfig>();
}
static void Main(string[] args)
{
StringSetGetAsync();
Console.ReadKey();
}
static async void StringSetGetAsync()
{
//需要锁的Redis数据的键
var key = "用户信息Id";
//先异步写入一个
var kv=new KeyValuePair<RedisKey, RedisValue>(key, 1);
await RedisClient.StringSetAsync(new KeyValuePair<RedisKey, RedisValue>[] { kv });
//对用户的信息进行加锁操作
var time = 100000;
//请求Id，这里最好能区分客户端的调用标识,方便异常时定位错误
var requestId = "锁的键";
var lockResult = await RedisClient.LockTakeAsync(requestId, key, TimeSpan.FromMilliseconds(time));
if (lockResult)
{
Console.WriteLine("对用户信息加锁成功,请求的锁Id为:{0},锁的时间周期为:{1}毫秒", key, TimeSpan.FromMilliseconds(time));
}
else
{
Console.WriteLine("加锁失败,key为{0}的数据结构已被其它请求占用!", key);
}
//修改前判断当前用户数据有没有被加锁
var userInfoLockObj = (int)(await RedisClient.LockQueryAsync(key));
if (userInfoLockObj >= 1)
{
Console.WriteLine("当前用户键为:{0}的数据被别的线程(或者进程占用了),无法进行操作,请等待锁释放!");
}
else
{
var result = await RedisClient.StringGetAsync(key);
Console.WriteLine("成功查到了数据,值为:{0}", result);
var newKv = new KeyValuePair<RedisKey, RedisValue>(key, 2);
if (await RedisClient.StringSetAsync(new KeyValuePair<RedisKey, RedisValue>[] { newKv }))
{
var newResult = await RedisClient.StringGetAsync(new RedisKey[] { key });
Console.WriteLine("数据修改成功,修改后的数据为:{0}", newResult[0]);
}
}
}
}
操作前,自己去查当前用户信息有没有被加锁,Redis会把锁的数据写入缓存,并在过期时间到了时,自动回收对应锁的内存,这样当下个线程进来时,查不到锁,那么就可以操作这个数据了.这里我选择轮询判断,当然也可以使用队列,将请求插入到队列中,开启一个线程去消费这个队列,轮询代码如下:
class Program
{
static Program()
{
//链式配置Redis
AppConfiguration.Current.ConfigureRedis<RedisConfig>();
}
static void Main(string[] args)
{
StringSetGetAsync();
Console.ReadKey();
}
static async void StringSetGetAsync()
{
//需要锁的Redis数据的键
var key = "用户信息Id";
//先异步写入一个
var kv = new KeyValuePair<RedisKey, RedisValue>(key, 1);
await RedisClient.StringSetAsync(new KeyValuePair<RedisKey, RedisValue>[] { kv });
//对用户的信息进行加锁操作
var time = 10000;
//请求Id，这里最好能区分客户端的调用标识,方便异常时定位错误
var requestId = "锁的键";
var lockResult = await RedisClient.LockTakeAsync(requestId, key, TimeSpan.FromMilliseconds(time));
if (lockResult)
{
Console.WriteLine("对用户信息加锁成功,请求的锁Id为:{0},锁的时间周期为:{1}毫秒", key, TimeSpan.FromMilliseconds(time));
}
else
{
Console.WriteLine("加锁失败,key为{0}的数据结构已被其它请求占用!", key);
}
//轮询判断锁是否被释放,释放就修改数据
while (true)
{
var userInfoLockObj =await RedisClient.LockQueryAsync(requestId);
if (userInfoLockObj== key)
{
//如果加锁,休息一秒后重试
Thread.Sleep(1000);
Console.WriteLine("当前用户被加锁了,不能修改数据!");
}
else
{
//锁被释放了,这个时候可以操作数据了
var result = await RedisClient.StringGetAsync(key);
Console.WriteLine("成功查到了数据,值为:{0}", result);
var newKv = new KeyValuePair<RedisKey, RedisValue>(key, 2);
if (await RedisClient.StringSetAsync(new KeyValuePair<RedisKey, RedisValue>[] { newKv }))
{
var newResult = await RedisClient.StringGetAsync(new RedisKey[] { key });
Console.WriteLine("数据修改成功,修改后的数据为:{0}", newResult[0]);
}
break;
}
}
}
}
10秒后,操作数据成功!当然队列更加友好.不阻塞线程!这个例子举得也不是很好,大多数情况下,锁不会被一个线程占用这么久,一般用完就被释放,1秒已经很长了.
注:这个过程不会存在死锁的问题(除非Redis内部的设置过期的进程挂了),因为现在这个版本的Redis支持setnc和expire一起执行,属于原子指令,即在设置锁的同时设置过期时间.这个过程是同步的,据我所知老版本的Redis可能这两个指令时分开的,可能会存在"长生不老"的锁.
三、分布式锁超时问题
如果你理解上面的内容,就会发现分布式锁,并不能解决超时问题,感觉这一点和C#自带的Timer类的问题很像,线程不会等待你执行完毕,在开启第二轮的轮询任务,线程不会等你.Timer中我提供了解决方案,Redis也存在相同的问题,但是两者的解决方案不一样,Timer是通过回调的方式,当第一轮循环任务做完,在重启Timer,执行第二轮任务.
而Redis则需要通过守护线程的方式去做,代码如下:
腾讯云开发者
