重构高性能Redis细粒度锁实践（redis细粒度锁）

重构高性能：Redis细粒度锁实践

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随着互联网业务的发展，高性能和高并发已成为企业在竞争中必须突破的难题。而Redis作为一款性能卓越的内存数据库，被越来越多企业所使用。其中，Redis分布式锁细粒度化实践便是企业实现高性能的首选方案之一。

什么是redis细粒度锁？

Redis作为内存数据库，其单机的读写性能已能满足大部分业务需求。然而面对高并发、分布式环境下的并发读写问题，单机Redis并不能完全满足要求。因此，Redis分布式锁应运而生，Redis分布式锁通常是基于setnx实现的。setnx函数在其键不存在时设置键的值，当键已经存在时，它将什么都不做。基于这个原理，我们可以通过setnx和expire来实现一个分布式锁。

然而，如果多个任务取得的分布式锁都是同一个，就会存在死锁问题。因此我们可以将分布式锁细粒度化，具体为将不同任务所申请的分布式锁进行区分，使得多个任务之间不会产生死锁情况。

如何实现Redis细粒度锁？

Redis分布式锁的原始实现方式存在诸多问题，比如当锁释放时，依然可能被其他任务占用，这种现象被称为“锁竞争”。因此诸多企业就研究出了一些优化Redis分布式锁的方案，其中之一就是Redis细粒度锁的实现方式。

下面，我们以Python语言为例来实现Redis细粒度锁。

“`python

class RedisMutex(object):

def __init__(self, prefix, key):

self.redis = redis.Redis(‘127.0.0.1′, port=6379, password=’123456’)

self.prefix = prefix

self.key = key

def lock(self):

while True:

value = str(uuid.uuid4())

keyName = self._get_keyname()

if self.redis.setnx(keyname, value):

self.redis.expire(keyname, 30)

return value

def unlock(self, value):

pipe = self.redis.pipeline()

keyname = self._get_keyname()

while True:

try:

pipe.watch(keyname)

if(pipe.get(keyname) == value):

pipe.multi()

pipe.delete(keyname)

pipe.execute()

return True

pipe.unwatch()

break

except Exception as e:

print(“Error:”,e)

continue

def _get_keyname(self):

keyname = “_RedisMutex_:%s_%s” % (self.prefix, self.key)

return keyname

在上述代码中，我们首先通过redis连接Redis数据库，然后定义RedisMutex类，该类中包含lock和unlock两个方法。我们通过while循环来确保锁被释放并且成功被查看和更新。如果锁被其他任务占用，则该任务需等待一段时间，直至锁被释放。解锁过程中，我们通过watch方法来防止锁竞争现象的产生。

如何应用Redis细粒度锁？

在实际应用中，各个业务模块对分布式锁的需求都不尽相同。因此，我们需要将Redis分布式锁细粒度化，即针对不同的业务需求，分别申请并使用不同的分布式锁。

比如，账户系统的转账业务非常常见，但善意或恶意的刷单会导致账户系统出现大量的并发情况。此时我们可以使用Redis细粒度锁，每个任务在执行转账操作前，都需要获取分布式锁才能进行操作，从而保证账户的正确性和系统的稳定性。

除此之外，Redis分布式锁和细粒度锁同样适用于其他场景。比如多个用户并行提交申请表单等情况。

总结：

Redis细粒度锁实践可以提高系统的稳定性和性能，避免了高并发操作带来的数据混乱和争抢。此外，Redis作为先进的内存数据库，无疑在提高系统响应速度和数据访问速度上具有巨大的优势。因此，企业可以通过Redis分布式锁细粒度化，在保证系统高效稳定运行的同时，缩短用户的等待时间，提高用户的使用体验。

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