Redis是現(xiàn)在很受歡迎的NoSQL數(shù)據(jù)庫之一，目前廣泛用于緩存系統(tǒng)、分布式鎖、計數(shù)器、消息隊列系統(tǒng)、排行榜、社交網(wǎng)絡等場景中，本篇文章成哥為大家?guī)韗edis日常使用實踐，及通過代碼實現(xiàn)redis的分布式鎖。

01 Redis簡介

Redis是一個開源使用ANSI C語言編寫、遵守BSD協(xié)議、支持網(wǎng)絡、可基于內(nèi)存亦可以持久化的日志類型、key-value數(shù)據(jù)庫，并提供多種語言的API。Redis的出現(xiàn)，很大程度上彌補了Memcache這類key/value存儲的不足，在部分場合可以對關系型數(shù)據(jù)庫(MySql、DB2等，關系型數(shù)據(jù)庫通過外鍵關聯(lián)來建立表與表之間的關系。非關系型數(shù)據(jù)庫通常指數(shù)據(jù)以對象的形式存儲在數(shù)據(jù)庫中，而對象之間的關系通過每個對象自身的屬性來決定)起到很好的補充作用。(如可降低數(shù)據(jù)庫訪問壓力，弊端冷數(shù)據(jù)的處理)。

02 Redis實現(xiàn)特點

(1)單線程

Redis是通過單線程實現(xiàn)的，單線程避免了多線程的切換性能損耗問題，同時它所有的數(shù)據(jù)都在內(nèi)存中，所有的運算都是內(nèi)存級別的運算，所以即使是單線程redis還能這么快。但也正是因為使用的是單線程，所以要小心使用 Redis 指令，對于那些耗時的指令(比如keys)，一定要謹慎使用，一不小心就可能會導致 Redis 卡頓。

(2)IO多路復用

Redis通過IO多路復用解決單線程下并發(fā)客戶端的訪問，redis利用epoll來實現(xiàn)IO多路復用，將連接信息和事件放到隊列中，依次放到文件事件分派器，事件分派器將事件分發(fā)給事件處理器。具體架構如下：

03 Redis集群方案比較

(1)哨兵模式

在redis3.0以前的版本要實現(xiàn)集群一般是借助哨兵sentinel工具來監(jiān)控master節(jié)點的狀態(tài)，如果master節(jié)點異常，則會做主從切換，將某一臺slave作為master，哨兵的配置略微復雜，并且性能和高可用性等各方面表現(xiàn)一般，特別是在主從切換的瞬間存在訪問瞬斷的情況，而且哨兵模式只有一個主節(jié)點對外提供服務，沒法支持很高的并發(fā)，且單個主節(jié)點內(nèi)存也不宜設置得過大，否則會導致持久化文件過大，影響數(shù)據(jù)恢復或主從同步的效率 。

(2)高可用集群模式

redis高可用集群是一個由多個主從節(jié)點群組成的分布式服務器群，它具有復制、高可用和分片特性。Redis集群不需要sentinel哨兵也能完成節(jié)點移除和故障轉(zhuǎn)移的功能。需要將每個節(jié)點設置成集群模式，這種集群模式?jīng)]有中心節(jié)點，可水平擴展，據(jù)官方文檔稱可以線性擴展到上萬個節(jié)點(官方推薦不超過1000個節(jié)點)。redis集群的性能和高可用性均優(yōu)于之前版本的哨兵模式，且集群配置非常簡單。

04 Redis集群部署常見問題

在了解Redis集群部署常見問題之前我們先來了解一下Redis集群的實現(xiàn)原理。Redis Cluster 將所有數(shù)據(jù)劃分為 16384 的 slots(槽位)，每個節(jié)點負責其中一部分槽位。槽位的信息存儲于每個節(jié)點中，當 Redis Cluster 的客戶端來連接集群時，它也會得到一份集群的槽位配置信息并將其緩存在客戶端本地。這樣當客戶端要查找某個 key 時，可以直接定位到目標節(jié)點。同時因為槽位的信息可能會存在客戶端與服務器不一致的情況，還需要糾正機制來實現(xiàn)槽位信息的校驗調(diào)整。

(1)跳轉(zhuǎn)重定位問題

當客戶端向一個錯誤的節(jié)點發(fā)出了指令，該節(jié)點會發(fā)現(xiàn)指令的 key 所在的槽位并不歸自己管理，這時它會向客戶端發(fā)送一個特殊的跳轉(zhuǎn)指令攜帶目標操作的節(jié)點地址，告訴客戶端去連這個節(jié)點去獲取數(shù)據(jù)。客戶端收到指令后除了跳轉(zhuǎn)到正確的節(jié)點上去操作，還會同步更新糾正本地的槽位映射表緩存，后續(xù)所有 key 將使用新的槽位映射表。

(2)網(wǎng)絡抖動問題

在生產(chǎn)環(huán)境中網(wǎng)絡抖動問題不可避免，為解決這種問題，Redis Cluster 提供了一種選項cluster­node­timeout，表示當某個節(jié)點持續(xù) timeout 的時間失聯(lián)時，才可以認定該節(jié)點出現(xiàn)故障，需要進行主從切換。如果沒有這個選項，網(wǎng)絡抖動會導致主從頻繁切換 (數(shù)據(jù)的重新復制)。

05 代碼實現(xiàn)基于Redis的分布式鎖

在多個進程/線程對同一個共享資源讀寫場景下，會因為資源的爭奪而出現(xiàn)混亂，導致數(shù)據(jù)不一致。為了避免該問題我們可以在進程/線程在操作共享資源前獲取一個令牌(也就鎖)，只有獲取了該令牌的進程/線程才可以操作資源，在操作完資源后釋放該令牌。這就實現(xiàn)了分布式鎖。

Redis的分布式鎖是基于Redis SETNX命令來實現(xiàn)的，在Redis中通過SETNX命令設置Key Value時有如下兩種結果：

1)返回1，表示為指定的key設置值成功，也即表示當前進程已經(jīng)獲取了鎖資源

2)返回0，表示為指定的key設置值失敗，因為當前已存在該key，也即表示其它進程獲取了鎖資源

下面我們就來看看怎么通過python實現(xiàn)分布式鎖吧

(1)首先我們創(chuàng)建一個不使用分布式鎖的示列，通過多線程對全局變量進行加1操作看看結果如何，具體代碼如下：

代碼運行結果如下，發(fā)現(xiàn)不是我們預期的值(預期值應為3+3=6)

(2)接著我們創(chuàng)建帶分布式鎖的示列，我們先來看看分布式鎖創(chuàng)建的方法，具體如下

1. import time   
2. import uuid   
3. from redis import StrictRedis, ConnectionPool   
4. import threading   
5.    
6. class CollectRedis:   
7.     # 創(chuàng)建redis操作類    
8.     def __init__(self):   
9.         self.host = "1.1.1.1"   
10.         self.port = 6379   
11.         self.db = 5   
12.   
13.     @property   
14.     def redis_session(self):   
15.         _session = getattr(self, "__redis_session", None)   
16.         if _session:   
17.             return _session   
18.         redis_pool = ConnectionPool(host=self.host, port=self.port, db=self.db)   
19.         _session = StrictRedis(connection_pool=redis_pool)   
20.         setattr(self, "__redis_session", _session)   
21.         return _session   
22.        
23.     # 獲取鎖   
24.     def get_lock(self, lock_key):   
25.         return self.redis_session.get(lock_key)   
26.        
27.     # 設置鎖    
28.     def set_lock(self, lock_key, value, timeout=300):   
29.         session = self.redis_session   
30.         tag = session.setnx(lock_key, value)   
31.         # 如果key能創(chuàng)建成功則為該key設置一個超時時間，這個相當于鎖的有效時間   
32.         # 如果沒有超時時間則會導致程序死鎖   
33.         if tag:   
34.             session.expire(lock_key, timeout)   
35.         return tag   
36.        
37.     # 刪除鎖也就是釋放鎖   
38.     def delete_lock(self, lock_key):   
39.         return self.redis_session.delete(lock_key)   
40.    
41. # 獲取鎖資源方法   
42. def acquire_lock(lock_name, time_out=300):   
43.     identifier = str(uuid.uuid4())   
44.     end = time.time() + time_out + 30   
45.     redis_connect = CollectRedis()   
46.     # 如果不能獲取鎖資源則線程一直掛起直到獲取鎖資源或者超時   
47.     while time.time() < end:   
48.         if redis_connect.set_lock(lock_name, identifier, timeout=time_out):   
49.             return identifier   
50.         time.sleep(0.01)   
51.     return False   
52.    
53. # 釋放鎖資源   
54. def release_lock(lock_name, identifier):   
55.     redis_connect = CollectRedis()   
56.     value = redis_connect.get_lock(lock_name)   
57.     if not value:   
58.         return True   
59.     if value == identifier:   
60.         redis_connect.delete_lock(lock_name)   
61.         return True   
62.     return False   
63.    
64.    
65. def resource_lock(lock_name, timeout=10):   
66.     """  
67.     并發(fā)鎖裝飾器函數(shù)  
68.     :param lock_name:  
69.     :param timeout:  
70.     :return:  
71.     """   
72.     def _outfunc(func):   
73.         def inner_func(*args, **kwargs):   
74.             identifier = acquire_lock(lock_name, time_out=timeout)   
75.             if not identifier:   
76.                 raise Exception("獲取({})鎖資源失敗".format(lock_name))   
77.             try:   
78.                 result = func(*args, **kwargs)   
79.                 release_lock(lock_name, identifier)   
80.             except Exception as e:   
81.                 # 程序出現(xiàn)異常時主動釋放鎖資源   
82.                 release_lock(lock_name, identifier)   
83.                 raise Exception(e.args)   
84.             return result   
85.         return inner_func   
86.     return _outfunc   

(3)最后我們在計算函數(shù)中增加分布式鎖裝飾器，然后查看程序運行結果是否符合預期，具體如下

06 總結

本篇文章主要帶大家了解了Redis的一些特點、部署方案、集群中容器遇到的問題及如何基于redis實現(xiàn)分布式鎖等內(nèi)容，如果喜歡本篇文章不要忘了點贊、關注與轉(zhuǎn)發(fā)哦!