c# 理解csredis库实现分布式锁的详细流程

下面是关于实现分布式锁的详细攻略：

1. 简介

在分布式系统中，分布式锁是实现数据安全访问的一种重要手段。常见的分布式锁实现方法有使用Redis实现，在C#中可以使用csredis库来方便地实现分布式锁。

csredis是一个Redis的C#客户端，提供了简单、高性能、高可靠性的封装。在csredis中实现分布式锁需要使用到Redis的原子命令setnx（SET if Not eXists），通过CAS算法保证了原子性。

2. 实现分布式锁步骤

2.1 加锁

在加锁时，需要使用setnx命令尝试将一个“锁”存入Redis。如果返回值是1，表示加锁成功，否则加锁失败。加锁成功后需要设置锁的超时时间，防止锁长期占用而导致其他客户端无法获取锁。

在C#中使用csredis库进行加锁，示例代码如下：

// 获取csredis实例
var redis = new CSRedis.CSRedisClient("localhost");
redis.Set("lockkey", "lockvalue", 30); // 设置30秒超时时间

// 加锁
if (redis.SetNx("lockkey", "lockvalue")) {
    // 加锁成功，执行业务逻辑
} else {
    // 加锁失败，已有客户端持有锁
}

2.2 解锁

在解锁时，需要先判断当前执行业务逻辑的客户端是否真正持有锁，如果持有锁才能解锁。为了保证解锁操作的原子性，需要使用Redis的Lua脚本，在执行判断是否持有锁和删除锁两个命令之间保证原子性。

在C#中使用csredis库进行解锁，示例代码如下：

// 获取csredis实例
var redis = new CSRedis.CSRedisClient("localhost");

// 解锁
redis.Eval($@"
    if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]
    then
        return redis.call('del', KEYS[1])
    else
        return 0
    end
", "lockkey", "lockvalue");

3. 示例说明

在以下两个案例中，我们将使用csredis来实现分布式锁。

3.1 单线程处理任务

在单线程中，需要确保同一时间只有一个线程执行任务，可以使用分布式锁来实现。

示例代码如下：

var redis = new CSRedis.CSRedisClient("localhost");

// 加锁
if (redis.SetNx("task", "processing")) {
    try {
        // 执行业务逻辑
        Console.WriteLine("processing task...");
    } finally {
        // 解锁
        redis.Eval($@"
            if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]
            then
                return redis.call('del', KEYS[1])
            else
                return 0
            end
        ", "task", "processing");
    }
} else {
    Console.WriteLine("Task is being processed...");
}

在这个例子中，我们使用“task”作为锁名称，如果返回值为1说明当前线程成功获取了锁。成功获取锁之后，执行业务逻辑，然后释放锁。

3.2 并发请求去重

在高并发请求中，可能会出现多个请求同时到达服务端处理，需要确保同一时间只保留一个请求进行处理，可以使用分布式锁来实现。

示例代码如下：

var redis = new CSRedis.CSRedisClient("localhost");

// 根据请求参数计算哈希值
string hash = GetRequestHash(request);

// 加锁
if (redis.SetNx(hash, "processing")) {
    try {
        // 执行处理逻辑
        return Process(request);
    } finally {
        // 解锁
        redis.Eval($@"
            if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]
            then
                return redis.call('del', KEYS[1])
            else
                return 0
            end
        ", hash, "processing");
    }
} else {
    // 已经有其他请求在处理
    return null;
}

在这个例子中，我们根据请求参数计算出一个唯一的哈希值用来作为锁的名称。在尝试加锁时，如果已经有请求正在处理，就直接返回null。如果加锁成功，就执行业务逻辑，并在处理完成后释放锁。这样就可以确保同一时间只有一个请求在处理。