Redis高并发场景出现的问题和解决办法

本文探讨了在高并发场景下使用传统锁和Redis分布式锁时遇到的问题,如线程超时、主从复制影响及性能瓶颈。重点介绍了Redisson如何通过续命机制解决超时问题,并针对不同问题提出解决方案,如使用红锁和分段锁。

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先看一段代码

分析此段代码会发现在高并发的情况下,redis里的商品可能会出现重复扣减的问题。我们一般情况下通常想到的办法是把这块代码块放在synchronized代码块中,这样可以避免并发的问题。但是注意这种办法只适用在单体应用中,而在分布式系统中,由于一个项目部署在多个服务器中,仍然会出现重复扣减的问题。而redis是所有分布式项目的都会调用的系统,所以redis分布式锁能很好的解决这种情况。加上redis分布式锁后

我们在来看上面的代码加上了分布式锁,设置了过期时间,并且加上了删除key的代码,但是新的问题又来了,我们想象一下现在一下过来三个线程,线程1由于数据库,GC等原因,执行了15秒,由于设置redis的过期时间是10秒,所以第10秒时候,线程2就拿到了线程1释放的锁,线程2拿到锁后4秒就执行完了,所以线程2删除key时候其实删除的是线程1的锁,同理线程3删除的有可能是线程2的锁,这样整个锁的删除会出现错乱,其实锁就毫无意义了,相当于失效。Redisson可以很好的解决这个问题,它的思路:判断业务如果超时,设置延长redis的超时时间,也叫作续命,续命多次(3次)如果还是没有释放锁的情况下,则认为超时。如下

 但是还是会有一些问题,如主从复制的问题,可用红锁

性能问题,可以用分段锁来解决

更详细问题可参考

redis的使用(分布式锁,常见使用场景)_WalkWind996的博客-优快云博客_redis分布式锁使用场景

### Redis 高并发场景下的安全性解决方案最佳实践 在高并发环境下,Redis 的性能可靠性使其成为许多应用的核心组件。然而,在这种环境中也存在一些潜在的安全性稳定性问题。以下是针对这些问题的最佳实践: #### 1. 使用连接池管理客户端请求 为了减少频繁创建销毁连接带来的开销,可以采用连接池技术来优化 Redis 客户端的访问方式。通过限制最大连接数并重用现有连接,能够有效降低资源消耗以及提系统的响应速度[^1]。 #### 2. 实施分片策略以扩展存储容量 当单台 Redis 实例无法满足海量数据的需求,可以通过引入集群模式或者手动实现键空间分区的方法来进行水平扩展。这样不仅可以增加总的可用内存大小,还能分散读写压力从而提升整体吞吐量[^2]。 #### 3. 启用身份验证机制保护服务免受未授权访问威胁 默认情况下,新安装好的 Redis 并不会强制要求用户提供密码才能执行命令操作。因此建议管理员设置复杂的认证字符串并通过配置文件指定 AUTH 参数值的方式增强外部接口调用过程中的权限校验强度。 #### 4. 设置合理的过期间防止缓存击穿现象发生 如果某些热点 key 被大量用户同请求而恰好又处于失效状态,则可能会导致后端数据库瞬间承受巨大负载甚至崩溃的情况出现(即所谓的“ 缓存雪崩 ”)。为了避免这种情况的发生,应该合理规划 TTL(Time To Live),使得不同记录之间具有随机分布的有效期限结构。 #### 5. 应用限流算法控制瞬流量峰值 即使经过上述措施处理之后仍然可能出现短间内的突发性峰访问情形下超出硬件承载能力范围之外的现象 。此可考虑部署令牌桶/漏斗等经典速率限制模型 ,按照预定义规则拒绝多余的请求数目进而维持正常业务流程不受干扰。 ```python import time from redis import Redis def rate_limiter(user_id, max_requests=10, interval=60): r = Redis() current_time = int(time.time()) pipe = r.pipeline() pipe.zadd(f"user:{user_id}", {current_time: current_time}) pipe.zremrangebyscore(f"user:{user_id}", 0, current_time - interval) remaining = max_requests - pipe.zcard(f"user:{user_id}") pipe.execute() return remaining >= 0 ```
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