利用Lua定制Redis命令的方法详解
Redis单线程但多客户端无同步导致数据冲突,网络往返也制约效率。通过内嵌Lua脚本可将多个命令复合执行,实现原子操作并减少请求次数。需注意脚本中避免全局变量、控制耗时,且报错时已执行命令无法回滚。
Redis 作为一个相当成功的数据库,提供了丰富的数据类型和命令,用它们可以轻松高效地完成大量缓存操作。但总有一些特殊场景或棘手需求绕不开标准接口,这时候,自己动手定制 Redis 的数据结构和命令,就成了顺理成章的选择。
Redis 命令问题
线程安全问题
都知道 Redis 是单线程的,可它怎么会有线程安全问题?
通常理解的线程安全,指的是单进程多线程模型里,多个线程操作共享内存导致的数据冲突。而 Redis 的线程安全问题,源头不在服务器内部。
Redis 作为数据服务器,本质上是多个客户端的共享内存。多个客户端就好比同一进程下的多个线程,如果它们之间没有好的数据同步策略,就会产生类似线程安全的问题。典型场景是这样的:
- Redis 里存了一个用户状态:user5277 = idle;
- 客户端 A 读取了状态,拿到空闲;
- 客户端 B 也读取了同样的状态;
- 客户端 A 给用户安排任务,把状态设为 busy;
- 客户端 B 同样把状态设为 busy。
- 结果呢?用户被同时分配了两个任务。
根因在于:Redis 虽然是单线程、能保证命令序列化,但执行效率太高,多个客户端的命令之间没有请求同步,一样会造成顺序错乱。
解法也简单——给用户状态加锁,保证同一时间只有一个客户端能操作。但加锁又会引入锁粒度、死锁等麻烦,程序复杂度上去了,维护起来也头疼。
效率问题
Redis 作为内存数据服务器,效率高得惊人。之前看过阿里云 Redis 的压测结果:10 万写 QPS、60 万读 QPS。那它的效率问题又从哪冒出来的?
答案在网络。做 Web 的都清楚,效率优化要从网络下手。服务端搞代码优化、数据库优化,都不如一次网络连接的优化来得实在。而网络优化最有效的就是减少请求次数。执行一次内存访问大约 100ns,不同机房之间来回一次却要 500000ns,差距就是这么大。
Redis 单机内效率超高,但工业部署不可能把服务器和 Redis 放同一台机器上。一旦触碰到效率瓶颈,那一定是网络。典型场景:从 Redis 读一条数据,再用这条数据做键读另一条数据——来来回回,两次网络往返就耗进去了。
根本原因在于 Redis 的普通命令没有服务端计算能力,没法在服务器做复合命令操作。虽然 pipeline 能批量发送,但要求命令之间没有依赖关系。要想简化相互依赖的命令,就只能把数据拉到客户端,处理完再发回 Redis。
所以,要更高效、更方便地使用 Redis,就得自己“定制”一些命令。
内嵌 Lua 的执行
好在 Redis 内嵌了 Lua 执行环境,支持 Lua 脚本。通过 Lua 脚本,可以把多个命令复合在一起,完美解决前面提到的命令次序性和服务端计算问题。
Lua
Lua 是一种简洁、轻量、可扩展的脚本语言,特点包括:
- 轻量:源码包只有核心库,编译后体积很小。
- 高效:用 ANSI C 写的,启动快、运行快。
- 内嵌:能嵌入各种编程语言或系统中,提升静态语言的灵活性。比如 OpenResty 就是把 Lua 嵌入到 nginx 里执行。
语法也不用担心,Lua 简单到分分钟就能上手。
执行步骤
Redis 从 2.6 版本开始,启动时会创建 Lua 环境、载入 Lua 库、定义 Redis 全局表格、存储 redis.pcall 等命令,为后续执行做好准备。
一个典型的 Lua 脚本执行步骤:
- 检查脚本是否执行过,没执行过则用 sha1 校验和生成一个 Lua 函数;
- 为函数绑定超时和错误处理钩子;
- 创建一个伪客户端,通过它执行 Lua 中的 Redis 命令;
- 处理伪客户端的返回值,最终返回给真正的客户端。
交互时序如图:

虽然 Lua 脚本用的是伪客户端,但 Redis 处理它跟普通客户端一模一样,执行的 Redis 命令也会写入 RDB、AOF,并同步到主从复制。
使用
Lua 脚本通过 EVAL 和 EVALSHA 命令来执行。
EVAL 适合单次执行,执行前会由脚本内容生成 sha1 校验和,在函数表里查询是否已定义。如果没定义,执行成功后 Redis 会把校验和作为函数名缓存到全局表,下次执行同样的脚本就不会再创建新函数了。
EVALSHA 则要先通过 SCRIPT LOAD 把函数加载到 Redis,拿到返回的 sha1 校验和,之后直接用它执行命令。
看几个例子:
127.0.0.1:6379> EVAL "return 'hello'" 0 0
"hello"
127.0.0.1:6379> SCRIPT LOAD "return redis.pcall('GET', ARGV[1])"
"20b602dcc1bb4ba8fca6b74ab364c05c58161a0a"
127.0.0.1:6379> EVALSHA 20b602dcc1bb4ba8fca6b74ab364c05c58161a0a 0 test
"zbs"
EVAL 命令的原型是 EVAL script numkeys key [key ...] arg [arg ...],在 Lua 函数内部用 KEYS[N] 和 ARGV[N] 引用键和参数。注意 KEYS 和 ARGV 的序号都是从 1 开始的。另外要留意:在 Lua 脚本中,Redis 返回空时结果是 false,而不是 nil。
Lua 脚本实例
下面写几个实例,主要是介绍语法,具体应用可以灵活扩展。
场景一:Redis 里 hashSet A 的字段 B 的值是 C,取出 Redis 里键为 C 的值。
// 使用: EVAL script 2 A B
local tmpKey = redis.call('HGET', KEYS[1], KEYS[2]);
return redis.call('GET', tmpKey);
场景二:一次 lpop 出多个值,直到值为 n 或 list 为空(pipeline 也能轻易实现)。
// 使用: EVAL script 2 list count
local list = {};
local item = false;
local num = tonumber(KEYS[2]);
while (num > 0)
do
item = redis.call('LPOP', KEYS[1]);
if item == false then
break;
end;
table.insert(list, item);
num = num - 1;
end;
return list;
场景三:获取 zset 内 score 最多的 n 个元素,以及它们对应 hashset 中的详细信息。
local elements = redis.call('ZRANK', KEYS[1], 0, KEY[2]);
local detail = {};
for index,ele in elements do
local info = redis.call('HGETALL', ele);
table.insert(detail, info);
end;
return detail;
基本语法就是这样,具体怎么用就看场景了。
一些思考
使用场景
总结一下 Redis 里 Lua 的主要使用场景:
- 用 Lua 实现原子性操作,避免不同客户端访问 Redis 造成的数据冲突。
- 前后多次请求的结果有依赖时,用 Lua 把多个请求整合成一个,减少网络往返。
注意点
用 Lua 脚本时,有几个地方需要特别留意:
- 安全性:不要在脚本里使用全局变量,会污染 Lua 环境。虽然用了全局变量会报错、脚本终止,但最好在定义变量时加 local 关键字。
- 时间复杂度:Redis 单线程会阻塞在 Lua 脚本执行中,脚本不能太耗时。
- 原子操作的回滚:如果 Lua 脚本报错,已执行的命令无法回滚。
- 与 pipeline 的选择:一次发出多个 Redis 请求,且前后无依赖时,用 pipeline 比 Lua 脚本更方便。
小结
最近工作变动很大,从业务到技术栈都跟以前完全不同。代码和业务都脱离了掌控,感觉确实不爽——每天“开局一个搜索引擎,语法全靠查”,晚上还得熬夜熟悉新东西,累是肯定的。换工作就是找罪受,但走出舒适区后的充实感也在提醒自己在进步,倒也挺有成就感的。
刚接触新东西没什么沉淀,不想写《带你三天精通 Ja va》这种水文,工作之余的时间都拿去补技术栈了,也没空研究自己觉得有意思的东西。写文章需要素材,为了不砸招牌,最近可能更得少一些。
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