如何使用Redis锁处理并发问题详解

下面是使用Redis锁处理并发问题的完整攻略：

什么是Redis锁

Redis锁是应用程序使用的一种机制，用于在高并发环境下保护共享资源。它通常使用Redis作为共享锁存储后端，因为Redis具有高性能和可靠性。Redis锁分为两种类型：基于SETNX命令的简单锁和基于Redlock算法的分布式锁。

简单锁的实现

简单锁的实现方式非常简单，就是使用SETNX命令在Redis中设置一个键值对。如果键不存在，命令就会设置一个新的键值对，并返回1；否则，命令会返回0，表示设置失败。当一个线程成功地设置了一个键值对，并以此表示它已经获得了一个锁时，其他线程请求锁就会失败。

下面是一个基于SETNX命令的简单锁的示例代码：

import redis
import time

class SimpleLock(object):
    def __init__(self, redis_conn, key, expire_time=10):
        self.redis_conn = redis_conn
        self.key = key
        self.expire_time = expire_time

    def lock(self):
        while not self.redis_conn.setnx(self.key, 1):
            time.sleep(0.1)

        self.redis_conn.expire(self.key, self.expire_time)

    def unlock(self):
        self.redis_conn.delete(self.key)

这个类利用while循环和time.sleep(0.1)函数来检查锁是否可用。如果锁不可用，则等待0.1秒再次尝试锁定锁，直到成功为止。使用这个类时，可以像下面这样使用：

redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
mutex = SimpleLock(redis_conn, "my_lock")
mutex.lock()
# critical section
mutex.unlock()

分布式锁的实现

当多个应用程序在不同的主机上并发访问共享资源时，简单锁就不够了。在这种情况下，需要使用分布式锁。分布式锁是一种能够在多个实例之间共享的锁，通常使用Redlock算法实现。

下面是一个使用Redlock算法的分布式锁的示例代码：

import redis
import time

class RedLock(object):
    def __init__(self, redis_nodes, resource, ttl=10, retry_times=3, retry_delay=0.1):
        self.redis_nodes = []
        for redis_node in redis_nodes:
            self.redis_nodes.append(redis.StrictRedis(host=redis_node.get('host'), port=redis_node.get('port'), db=0))

        self.quorum = len(self.redis_nodes) // 2 + 1
        self.resource = resource
        self.ttl = ttl
        self.retry_times = retry_times
        self.retry_delay = retry_delay
        self.retry_count = 0
        self.locked = False
        self.lock_value = None

    def lock(self):
        if self.retry_count > self.retry_times:
            return False

        self.retry_count += 1

        for redis_conn in self.redis_nodes:
            lock_value = self._lock(redis_conn)
            if lock_value:
                self.locked = True
                self.lock_value = lock_value
                return True

        time.sleep(self.retry_delay)
        return self.lock()

    def unlock(self):
        if not self.locked:
            return False

        for redis_conn in self.redis_nodes:
            self._unlock(redis_conn)

        self.locked = False
        self.lock_value = None
        return True

    def _lock(self, redis_conn):
        now = int(time.time() * 1000)
        ttl = self.ttl * 1000
        lock_value = "{0}-{1}".format(now, ttl)

        if redis_conn.set(self.resource, lock_value, nx=True, px=ttl):
            return lock_value

        return False

    def _unlock(self, redis_conn):
        redis_conn.eval("""
            if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]
            then
                return redis.call('del', KEYS[1])
            else
                return 0
            end""",
            1,
            self.resource,
            self.lock_value)

这个类在初始化时建立所有Redis节点的连接。然后，在锁定时，它会按照Redlock算法的要求要求使用多个Redis节点来尝试锁定，以确保在某些Redis节点宕机时，锁仍然是可用的。在释放锁时，它会通过将锁的值与其自身的值进行比较，以确保仅当锁的所有权为自己时才能释放锁。

使用这个类时，可以像下面这样使用：

redis_nodes = [
    {"host": "localhost", "port": 6379},
    {"host": "localhost", "port": 6380}
]
mutex = RedLock(redis_nodes, "my_lock")
if mutex.lock():
    try:
        # critical section
    finally:
        mutex.unlock()

注意，不能直接在try块中执行上面的锁定操作，因为如果由于某种原因而在临界区内发生异常，它将没有释放锁。为了确保释放锁，必须将锁定和解锁操作封装在try/finally块中。

以上就是使用Redis锁处理并发问题的详细攻略。如果有问题请随时询问。