Redis并发问题

Redis为单进程单线程模式,采用队列模式将并发访问变为串行访问。Redis本身没有锁的概念,Redis对于多个客户端连接并不存在竞争,但是在Jedis客户端对Redis进行并发访问时会发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题,这些问题均是由于客户端连接混乱造成。对此有2种解决方法:

1.客户端角度,为保证每个客户端间正常有序与Redis进行通信,对连接进行池化,同时对客户端读写Redis操作采用内部锁synchronized。

2.服务器角度,利用setnx实现锁。

对于第一种,需要应用程序自己处理资源的同步,可以使用的方法比较通俗,可以使用synchronized也可以使用lock;第二种需要用到Redis的setnx命令,但是需要注意一些问题。

SETNX命令(SET if Not eXists)

语法:
SETNX key value

功能:
将 key 的值设为 value ,当且仅当 key 不存在;若给定的 key 已经存在,则 SETNX 不做任何动作。

时间复杂度:
O(1)
返回值:
设置成功,返回 1 。
设置失败,返回 0 。

模式:将 SETNX 用于加锁(locking)

SETNX 可以用作加锁原语(locking primitive)。比如说,要对关键字(key) foo 加锁,客户端可以尝试以下方式:

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

如果 SETNX 返回 1 ,说明客户端已经获得了锁, key 设置的unix时间则指定了锁失效的时间。之后客户端可以通过 DEL lock.foo 来释放锁。

如果 SETNX 返回 0 ,说明 key 已经被其他客户端上锁了。如果锁是非阻塞(non blocking lock)的,我们可以选择返回调用,或者进入一个重试循环,直到成功获得锁或重试超时(timeout)。

但是已经证实仅仅使用SETNX加锁带有竞争条件,在特定的情况下会造成错误。

处理死锁(deadlock)

上面的锁算法有一个问题:如果因为客户端失败、崩溃或其他原因导致没有办法释放锁的话,怎么办?

这种状况可以通过检测发现——因为上锁的 key 保存的是 unix 时间戳,假如 key 值的时间戳小于当前的时间戳,表示锁已经不再有效。

但是,当有多个客户端同时检测一个锁是否过期并尝试释放它的时候,我们不能简单粗暴地删除死锁的 key ,再用 SETNX 上锁,因为这时竞争条件(race condition)已经形成了:

C1 和 C2 读取 lock.foo 并检查时间戳, SETNX 都返回 0 ,因为它已经被 C3 锁上了,但 C3 在上锁之后就崩溃(crashed)了。
C1 向 lock.foo 发送 DEL 命令。
C1 向 lock.foo 发送 SETNX 并成功。
C2 向 lock.foo 发送 DEL 命令。
C2 向 lock.foo 发送 SETNX 并成功。
出错:因为竞争条件的关系,C1 和 C2 两个都获得了锁。



幸好,以下算法可以避免以上问题。来看看我们聪明的 C4 客户端怎么办:

C4 向 lock.foo 发送 SETNX 命令。
因为崩溃掉的 C3 还锁着 lock.foo ,所以 Redis 向 C4 返回 0 。
C4 向 lock.foo 发送 GET 命令,查看 lock.foo 的锁是否过期。如果不,则休眠(sleep)一段时间,并在之后重试。
另一方面,如果 lock.foo 内的 unix 时间戳比当前时间戳老,C4 执行以下命令:
GETSET lock.foo <current Unix timestamp + lock timeout + 1>


因为 GETSET 的作用,C4 可以检查看 GETSET 的返回值,确定 lock.foo 之前储存的旧值仍是那个过期时间戳,如果是的话,那么 C4 获得锁。
如果其他客户端,比如 C5,比 C4 更快地执行了 GETSET 操作并获得锁,那么 C4 的 GETSET 操作返回的就是一个未过期的时间戳(C5 设置的时间戳)。C4 只好从第一步开始重试。
注意,即便 C4 的 GETSET 操作对 key 进行了修改,这对未来也没什么影响。

这里假设锁key对应的value没有实际业务意义,否则会有问题,而且其实其value也确实不应该用在业务中。

为了让这个加锁算法更健壮,获得锁的客户端应该常常检查过期时间以免锁因诸如 DEL 等命令的执行而被意外解开,因为客户端失败的情况非常复杂,不仅仅是崩溃这么简单,还可能是客户端因为某些操作被阻塞了相当长时间,紧接着 DEL 命令被尝试执行(但这时锁却在另外的客户端手上)。


GETSET命令

语法:
GETSET key value

功能:
将给定 key 的值设为 value ,并返回 key 的旧值(old value)。当 key 存在但不是字符串类型时,返回一个错误。

时间复杂度:
O(1)

返回值:
返回给定 key 的旧值;当 key 没有旧值时,也即是, key 不存在时,返回 nil 。

ref by
http://blog.youkuaiyun.com/hpb21/article/details/7893013
http://redis.readthedocs.org/en/latest/string/setnx.html
<think> 我们正在解决Java使用Redis并发+1的问题。根据引用资料,Redis虽然是单线程执行指令,但由于多个客户端指令到达Redis的时序无法保证,可能导致并发问题(如两个客户端同时读取同一个键的值,然后各自增加1并写回,但结果可能只增加了1而不是2)。 解决方案思路: 1. 使用Redis的原子操作Redis提供了原子性的INCR和INCRBY命令,专门用于对数值进行增加操作,避免了先GET再SET的非原子性操作带来的并发问题。 2. 使用分布式:通过加来确保同一时刻只有一个客户端可以对键进行操作。但是引用[2]和[3]指出,分布式的实现需要注意超时问题,避免死。 3. 结合Lua脚本:将多个操作封装在一个Lua脚本中执行,因为Lua脚本在Redis中是原子执行的。 具体方案: 方案一:使用原子命令(推荐) 对于简单的数值增减,直接使用INCR或INCRBY命令。 例如,我们需要对键x进行加1操作: `INCR x` 相当于 `x = x + 1` 在Java中,使用Jedis或Lettuce等客户端库调用INCR命令: 示例代码(使用Jedis): ```java Jedis jedis = new Jedis("localhost"); long result = jedis.incr("x"); ``` 方案二:使用分布式 如果业务逻辑不仅仅是简单的增减,而是需要多个操作(例如先读取,再判断,再修改),则可以考虑分布式。 步骤: 1. 获取(使用SET命令的NX选项,即当键不存在时才设置成功,并设置过期时间防止死) 2. 执行业务逻辑(包括对Redis操作) 3. 释放(通过删除键来释放,但要注意释放的是自己加的) 但是,分布式需要注意超时问题,并且实现一个健壮的分布式需要考虑很多细节(如续期、释放的原子性等)。因此,如果可以使用原子命令或Lua脚本,优先考虑它们。 方案三:使用Lua脚本 将复杂的操作封装成一个Lua脚本,然后通过EVAL或EVALSHA命令执行,保证原子性。 例如,实现一个复杂的增加逻辑(比如在满足某些条件时才进行增加): ```lua local key = KEYS[1] local value = redis.call('GET', key) if value and tonumber(value) > 10 then return redis.call('INCR', key) else return nil end ``` 在Java中执行Lua脚本: ```java Jedis jedis = ...; String script = "上面的Lua脚本"; Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList("x"), Collections.emptyList()); ``` 总结: 对于并发+1问题,首选方案是使用Redis的原子命令(如INCR)。如果业务逻辑复杂,则考虑使用Lua脚本。分布式可以作为备选方案,但要注意其复杂性和潜在问题。 引用说明: [^1] 提到了并发问题的原因:两个客户端同时读取然后写入,导致结果不正确(预期为3,实际为2)。 [^2] 提到使用超时设置来规避问题,但并不能完全解决,需要通过代码层面解决。 [^3] 提到了分布式的方案,并强调利用Redis的单线程特性实现原子操作。 因此,我们推荐使用原子命令或Lua脚本来解决并发+1问题。 相关问题: 1. 除了INCR命令,Redis还有哪些原子命令可以用于解决并发问题? 2. 在Java中如何使用分布式来解决Redis并发问题? 3. Lua脚本在Redis中执行时有哪些注意事项? </think> ### Java使用Redis并发+1问题的解决方案 在Java中使用Redis处理并发+1操作时,常见的核心问题是非原子性操作导致的数据竞争(如引用[1]描述的场景)。以下是三种解决方案,按推荐优先级排序: #### 1. **使用Redis原子命令(推荐)** ```java // Jedis示例 Jedis jedis = new Jedis("redis-host"); long newValue = jedis.incr("counter_key"); // 原子增加1 ``` - **原理**:`INCR`是Redis提供的原子操作,避免`GET+SET`竞态问题[^1] - **优势**:无需额外开销,性能最佳 - **扩展命令**: - `INCRBY key increment`:指定步长增加 - `DECR`/`DECRBY`:原子减少 #### 2. **Lua脚本实现复杂原子操作** ```java String luaScript = "local current = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1])) " + "if current >= 10 then " + // 添加业务判断 " return redis.call('INCR', KEYS[1]) " + "else " + " return -1 " + "end"; Object result = jedis.eval(luaScript, 1, "counter_key"); ``` - **原理**:Lua脚本在Redis中单线程原子执行[^3] - **适用场景**:需在增减前后添加业务逻辑(如阈值判断) #### 3. **分布式方案(备选)** ```java // Redisson示例 RLock lock = redisson.getLock("counter_lock"); try { lock.lock(2, TimeUnit.SECONDS); // 设置超时避免死[^2] int value = Integer.parseInt(jedis.get("counter_key")); jedis.set("counter_key", String.valueOf(value + 1)); } finally { lock.unlock(); } ``` - **注意事项**: - 必须设置超时时间(避免引用[2]提到的极端阻塞) - 推荐使用Redisson等成熟库代替手动实现 - 性能低于原子命令方案 --- ### 关键问题规避建议 1. **超时控制** - 分布式必须设置超时(如引用[2]所述),建议不超过500ms - Redis操作添加超时配置:`jedis.setTimeout(300)` 2. **缓存穿透预防** 结合引用[3]的方案: ```java if(!existKey("counter_key")) { if(tryLock("load_lock")) { // 双层检查 setKeyWithExpire("counter_key", loadFromDB(), 60); } } ``` 3. **集群环境适配** 在Redis Cluster中使用`{hash_tag}`确保键与在相同槽位: ```java String key = "{counter}_business_key"; // 保证原子操作的集群一致性 ``` ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值