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redis原子操作实例分析

Redis Assistant
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redis原子操作我们在使用Redis时,不可避免地会遇到并发访问的问题,比如说如果多个用户同时下单,就会对缓存在Redis中的商品库存并发更新。一旦有了并发写操作,数据就会被修改,如果我们没有对并发写请求做好控制,就可能导致数据被改错,影响到业务的正常使用(例如库存数据错误,导致下单异常)。为了保证并发访问的正确性,Redis提供了两种方法,分别是加锁和原子操作。加锁是一种常用的方法,在读取数据前,客户端需要先获得锁,否则就无法进行操作。当一个客户端获得锁后,就会一直持有这把锁,直到客户端完成数据更新,

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    redis原子操作实例分析

    redis原子操作

    我们在使用 Redis 时,不可避免地会遇到并发访问的问题,比如说如果多个用户同时下单,就会对缓存在 Redis 中的商品库存并发更新。一旦有了并发写操作,数据就会被修改,如果我们没有对并发写请求做好控制,就可能导致数据被改错,影响到业务的正常使用(例如库存数据错误,导致下单异常)。

    为了保证并发访问的正确性,Redis 提供了两种方法,分别是加锁和原子操作。

    加锁是一种常用的方法,在读取数据前,客户端需要先获得锁,否则就无法进行操作。当一个客户端获得锁后,就会一直持有这把锁,直到客户端完成数据更新,才释放这把锁。
    看上去好像是一种很好的方案,但是,其实这里会有两个问题:一个是,如果加锁操作多,会降低系统的并发访问性能;第二个是,Redis 客户端要加锁时,需要用到分布式锁,而分布式锁实现复杂,需要用额外的存储系统来提供加解锁操作,我会在下节课向你介绍。

    原子操作是另一种提供并发访问控制的方法。原子操作是指执行过程保持原子性的操作,而且原子操作执行时并不需要再加锁,实现了无锁操作。这样一来,既能保证并发控制,还能减少对系统并发性能的影响。

    并发访问中需要对什么进行控制?
    我们说的并发访问控制,是指对多个客户端访问操作同一份数据的过程进行控制,以保证任何一个客户端发送的操作在 Redis 实例上执行时具有互斥性。例如,客户端 A 的访问操作在执行时,客户端 B 的操作不能执行,需要等到 A 的操作结束后,才能执行。

    并发访问控制对应的操作主要是数据修改操作。当客户端需要修改数据时,基本流程分成两步:

    1. 客户端先把数据读取到本地,在本地进行修改;

    2. 客户端修改完数据后,再写回 Redis。

    我们把这个流程叫做“读取 - 修改 - 写回”操作(Read-Modify-Write,简称为 RMW 操作)。当有多个客户端对同一份数据执行 RMW 操作的话,我们就需要让 RMW 操作涉及的代码以原子性方式执行。访问同一份数据的 RMW 操作代码,就叫做临界区代码。

    不过,当有多个客户端并发执行临界区代码时,就会存在一些潜在问题,接下来,我用一个多客户端更新商品库存的例子来解释一下。

    我们先看下临界区代码。假设客户端要对商品库存执行扣减 1 的操作,伪代码如下所示:

    current = GET(id)
    current--
    SET(id, current)

    可以看到,客户端首先会根据商品 id,从 Redis 中读取商品当前的库存值 current(对应 Read),然后,客户端对库存值减 1(对应 Modify),再把库存值写回 Redis(对应 Write)。当有多个客户端执行这段代码时,这就是一份临界区代码。

    如果我们对临界区代码的执行没有控制机制,就会出现数据更新错误。在刚才的例子中,假设现在有两个客户端 A 和 B,同时执行刚才的临界区代码,就会出现错误,你可以看下下面这张图。
    redis原子操作实例分析

    可以看到,客户端 A 在 t1 时读取库存值 10 并扣减 1,在 t2 时,客户端 A 还没有把扣减后的库存值 9 写回 Redis,而在此时,客户端 B 读到库存值 10,也扣减了 1,B 记录的库存值也为 9 了。等到 t3 时,A 往 Redis 写回了库存值 9,而到 t4 时,B 也写回了库存值 9。

    如果按正确的逻辑处理,客户端 A 和 B 对库存值各做了一次扣减,库存值应该为 8。所以,这里的库存值明显更新错了。

    出现这个现象的原因是,临界区代码中的客户端读取数据、更新数据、再写回数据涉及了三个操作,而这三个操作在执行时并不具有互斥性,多个客户端基于相同的初始值进行修改,而不是基于前一个客户端修改后的值再修改。

    为了保证数据并发修改的正确性,我们可以用锁把并行操作变成串行操作,串行操作就具有互斥性。一个客户端持有锁后,其他客户端只能等到锁释放,才能拿锁再进行修改。

    下面的伪代码显示了使用锁来控制临界区代码的执行情况,你可以看下。

    LOCK()
    current = GET(id)
    current--
    SET(id, current)
    UNLOCK()

    虽然加锁保证了互斥性,但是加锁也会导致系统并发性能降低。

    如下图所示,当客户端 A 加锁执行操作时,客户端 B、C 就需要等待。A 释放锁后,假设 B 拿到锁,那么 C 还需要继续等待,所以,t1 时段内只有 A 能访问共享数据,t2 时段内只有 B 能访问共享数据,系统的并发性能当然就下降了。
    redis原子操作实例分析

    和加锁类似,原子操作也能实现并发控制,但是原子操作对系统并发性能的影响较小,接下来,我们就来了解下 Redis 中的原子操作。

    Redis 的两种原子操作方法

    为了实现并发控制要求的临界区代码互斥执行,Redis 的原子操作采用了两种方法:

    1. 把多个操作在 Redis 中实现成一个操作,也就是单命令操作;

    2. 把多个操作写到一个 Lua 脚本中,以原子性方式执行单个 Lua 脚本。

    我们先来看下 Redis 本身的单命令操作。

    Redis 是使用单线程来串行处理客户端的请求操作命令的,所以,当 Redis 执行某个命令操作时,其他命令是无法执行的,这相当于命令操作是互斥执行的。当然,Redis 的快照生成、AOF 重写这些操作,可以使用后台线程或者是子进程执行,也就是和主线程的操作并行执行。不过,这些操作只是读取数据,不会修改数据,所以,我们并不需要对它们做并发控制。

    你可能也注意到了,虽然 Redis 的单个命令操作可以原子性地执行,但是在实际应用中,数据修改时可能包含多个操作,至少包括读数据、数据增减、写回数据三个操作,这显然就不是单个命令操作了,那该怎么办呢?

    别担心,Redis 提供了 INCR/DECR 命令,把这三个操作转变为一个原子操作了。INCR/DECR 命令可以对数据进行增值 / 减值操作,而且它们本身就是单个命令操作,Redis 在执行它们时,本身就具有互斥性。

    比如说,在刚才的库存扣减例子中,客户端可以使用下面的代码,直接完成对商品 id 的库存值减 1 操作。即使有多个客户端执行下面的代码,也不用担心出现库存值扣减错误的问题。

    DECR id

    所以,如果我们执行的 RMW 操作是对数据进行增减值的话,Redis 提供的原子操作 INCR 和 DECR 可以直接帮助我们进行并发控制。

    但是,如果我们要执行的操作不是简单地增减数据,而是有更加复杂的判断逻辑或者是其他操作,那么,Redis 的单命令操作已经无法保证多个操作的互斥执行了。所以,这个时候,我们需要使用第二个方法,也就是 Lua 脚本。

    Redis 会把整个 Lua 脚本作为一个整体执行,在执行的过程中不会被其他命令打断,从而保证了 Lua 脚本中操作的原子性。如果我们有多个操作要执行,但是又无法用 INCR/DECR 这种命令操作来实现,就可以把这些要执行的操作编写到一个 Lua 脚本中。
    然后,我们可以使用 Redis 的 EVAL 命令来执行脚本。这样一来,这些操作在执行时就具有了互斥性。

    再举个例子,具体解释下 Lua 的使用。
    当一个业务应用的访问用户增加时,我们有时需要限制某个客户端在一定时间范围内的访问次数,比如爆款商品的购买限流、社交网络中的每分钟点赞次数限制等。

    那该怎么限制呢?我们可以把客户端 IP 作为 key,把客户端的访问次数作为 value,保存到 Redis 中。客户端每访问一次后,我们就用 INCR 增加访问次数。

    不过,在这种场景下,客户端限流其实同时包含了对访问次数和时间范围的限制,例如每分钟的访问次数不能超过 20。所以,我们可以在客户端第一次访问时,给对应键值对设置过期时间,例如设置为 60s 后过期。同时,在客户端每次访问时,我们读取客户端当前的访问次数,如果次数超过阈值,就报错,限制客户端再次访问。你可以看下下面的这段代码,它实现了对客户端每分钟访问次数不超过 20 次的限制。

    //获取ip对应的访问次数
    current = GET(ip)
    //如果超过访问次数超过20次,则报错
    IF current != NULL AND current > 20 THEN
        ERROR "exceed 20 accesses per second"
    ELSE
        //如果访问次数不足20次,增加一次访问计数
        value = INCR(ip)
        //如果是第一次访问,将键值对的过期时间设置为60s后
        IF value == 1 THEN
            EXPIRE(ip,60)
        END
        //执行其他操作
        DO THINGS
    END

    可以看到,在这个例子中,我们已经使用了 INCR 来原子性地增加计数。但是,客户端限流的逻辑不只有计数,还包括访问次数判断和过期时间设置。

    对于这些操作,我们同样需要保证它们的原子性。否则,如果客户端使用多线程访问,访问次数初始值为 0,第一个线程执行了 INCR(ip) 操作后,第二个线程紧接着也执行了 INCR(ip),此时,ip 对应的访问次数就被增加到了 2,我们就无法再对这个 ip 设置过期时间了。这样就会导致,这个 ip 对应的客户端访问次数达到 20 次之后,就无法再进行访问了。即使过了 60s,也不能再继续访问,显然不符合业务要求。

    所以,这个例子中的操作无法用 Redis 单个命令来实现,此时,我们就可以使用 Lua 脚本来保证并发控制。我们可以把访问次数加 1、判断访问次数是否为 1,以及设置过期时间这三个操作写入一个 Lua 脚本,如下所示:

    local current
    current = redis.call("incr",KEYS[1])
    if tonumber(current) == 1 then
        redis.call("expire",KEYS[1],60)
    end

    假设我们编写的脚本名称为 lua.script,我们接着就可以使用 Redis 客户端,带上 eval 选项,来执行该脚本。脚本所需的参数将通过以下命令中的 keys 和 args 进行传递。

    redis-cli  --eval lua.script  keys , args

    这样一来,访问次数加 1、判断访问次数是否为 1,以及设置过期时间这三个操作就可以原子性地执行了。即使客户端有多个线程同时执行这个脚本,Redis 也会依次串行执行脚本代码,避免了并发操作带来的数据错误。

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