Redis EVALSHA命令实现的并发控制优化

Redis EVALSHA命令基础介绍

Redis脚本执行机制

Redis 从2.6.0版本开始支持通过 EVAL 和 EVALSHA 命令执行Lua脚本。这种机制允许用户在Redis服务器端原子性地执行多个Redis命令。当执行 EVAL 命令时，Redis会将传入的Lua脚本进行编译和执行。例如，下面这个简单的Lua脚本，用于对一个Redis键的值进行加1操作：

local key = KEYS[1]
local increment = ARGV[1]
local current = redis.call('GET', key)
if current == nil then
    current = 0
end
current = tonumber(current) + tonumber(increment)
redis.call('SET', key, current)
return current

在Redis客户端中，可以使用如下命令执行这个脚本：

redis-cli EVAL "local key = KEYS[1] local increment = ARGV[1] local current = redis.call('GET', key) if current == nil then current = 0 end current = tonumber(current) + tonumber(increment) redis.call('SET', key, current) return current" 1 mykey 1

这里 EVAL 后的第一个参数是Lua脚本内容，第二个参数 1 表示 KEYS 数组的长度，后面依次是 KEYS 数组的元素（这里只有 mykey），再后面是 ARGV 数组的元素（这里是 1）。

EVAL和EVALSHA的区别

EVAL 命令每次执行时都需要将完整的Lua脚本发送给Redis服务器。而 EVALSHA 命令则是通过脚本的SHA1摘要（哈希值）来执行脚本。首先，需要使用 SCRIPT LOAD 命令将Lua脚本加载到Redis服务器，SCRIPT LOAD 会返回脚本的SHA1摘要。例如：

redis-cli SCRIPT LOAD "local key = KEYS[1] local increment = ARGV[1] local current = redis.call('GET', key) if current == nil then current = 0 end current = tonumber(current) + tonumber(increment) redis.call('SET', key, current) return current"

假设返回的SHA1摘要为 abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef12，那么就可以使用 EVALSHA 命令通过这个摘要来执行脚本：

redis-cli EVALSHA abcdef1234567890abcdef1234567890abcdef12 1 mykey 1

使用 EVALSHA 的好处在于，如果多个客户端需要执行相同的脚本，只需要在第一次使用 SCRIPT LOAD 加载脚本，后续都可以通过 EVALSHA 利用摘要执行，减少了网络传输开销。

并发控制问题在Redis中的体现

多客户端竞争资源

在实际应用场景中，多个客户端可能同时对Redis中的相同资源（如键值对）进行操作。例如，有一个电商系统，多个用户同时抢购同一款商品，商品的库存数量存储在Redis的一个键中。假设库存键为 product:stock，初始值为100。每个抢购操作可能需要先获取库存，判断库存是否足够，然后减少库存。如果不进行并发控制，可能会出现超卖的情况。

传统解决方案的局限性

传统的解决方案可能是在应用层使用锁机制。例如，在Python中使用 threading.Lock 来控制对Redis操作的并发访问：

import redis
import threading

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
lock = threading.Lock()


def buy_product():
    with lock:
        stock = r.get('product:stock')
        if stock is not None and int(stock) > 0:
            r.decr('product:stock')
            print('购买成功')
        else:
            print('库存不足')


threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=buy_product)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

这种方法在单机多线程环境下可以有效控制并发，但在分布式系统中，多个服务器实例之间无法共享这个锁对象，因此需要更高级的分布式锁机制。而基于Redis的分布式锁虽然可以解决部分问题，但实现起来较为复杂，并且存在一些潜在的问题，如锁的过期时间设置不当可能导致锁提前释放，出现并发冲突。

Redis EVALSHA命令用于并发控制的原理

Lua脚本的原子性执行

Redis执行Lua脚本时，会以原子性的方式执行整个脚本。这意味着在脚本执行期间，其他客户端对Redis数据的修改操作会被阻塞，直到脚本执行完成。回到前面抢购商品的例子，使用Lua脚本可以将获取库存、判断库存和减少库存的操作封装在一个原子操作中：

local key = KEYS[1]
local stock = redis.call('GET', key)
if stock == nil or tonumber(stock) <= 0 then
    return 0
else
    redis.call('DECR', key)
    return 1
end

通过 EVAL 或 EVALSHA 执行这个脚本，就可以保证在并发环境下，库存操作的一致性，避免超卖问题。

利用EVALSHA的优势

使用 EVALSHA 进行并发控制不仅利用了Lua脚本的原子性，还结合了其减少网络传输的特性。在高并发场景下，多个客户端频繁执行相同的库存操作脚本，如果使用 EVAL，每个客户端每次都要将完整的脚本发送给Redis服务器，网络开销较大。而使用 EVALSHA，只需要在系统初始化或脚本更新时，通过 SCRIPT LOAD 加载一次脚本，后续所有客户端都通过摘要执行脚本，大大提高了执行效率。

基于EVALSHA命令的并发控制优化实现

库存控制示例代码

以Python为例，首先加载脚本并获取其SHA1摘要：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

script = """
local key = KEYS[1]
local stock = redis.call('GET', key)
if stock == nil or tonumber(stock) <= 0 then
    return 0
else
    redis.call('DECR', key)
    return 1
end
"""
sha = r.script_load(script)


def buy_product():
    result = r.evalsha(sha, 1, 'product:stock')
    if result == 1:
        print('购买成功')
    else:
        print('库存不足')


threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=buy_product)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

在这个代码中，首先使用 r.script_load(script) 加载Lua脚本并获取其SHA1摘要 sha。然后在 buy_product 函数中，通过 r.evalsha(sha, 1, 'product:stock') 执行脚本，其中 1 表示 KEYS 数组的长度，product:stock 是 KEYS 数组的第一个元素。

分布式环境下的并发控制

在分布式环境中，同样可以利用 EVALSHA 进行并发控制。假设多个微服务实例都需要对Redis中的共享资源进行操作。每个微服务在启动时，加载相同的Lua脚本并获取摘要。例如，在Java中使用Jedis库：

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Scripting;

public class DistributedConcurrencyControl {
    private static final String SCRIPT = "local key = KEYS[1]\n" +
            "local stock = redis.call('GET', key)\n" +
            "if stock == nil or tonumber(stock) <= 0 then\n" +
            "    return 0\n" +
            "else\n" +
            "    redis.call('DECR', key)\n" +
            "    return 1\n" +
            "end";

    public static void main(String[] args) {
        try (Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379)) {
            String sha = jedis.scriptLoad(SCRIPT);
            Object result = jedis.evalsha(sha, 1, "product:stock");
            if (result.equals(1L)) {
                System.out.println("购买成功");
            } else {
                System.out.println("库存不足");
            }
        }
    }
}

这样，不同微服务实例之间通过相同的SHA1摘要执行脚本，利用Redis的原子性保证了分布式环境下的并发控制。

性能优化与注意事项

性能优化点

1. 减少脚本大小：尽量简化Lua脚本，减少不必要的计算和逻辑。例如，在库存控制脚本中，如果不需要返回详细的库存信息，就可以省略获取库存值的返回操作，只返回购买是否成功的标识，这样可以减少脚本的执行时间和网络传输量。
2. 合理使用缓存：如果脚本中涉及到一些不经常变化的数据，可以在应用层进行缓存。例如，脚本中需要获取某个商品的固定属性（如商品名称、价格等），这些信息可以在应用启动时从数据库加载并缓存起来，而不是每次在脚本中通过 redis.call 从Redis获取，从而减少Redis的负载。

注意事项

1. 脚本更新：当Lua脚本需要更新时，需要在所有使用该脚本的客户端重新加载脚本并获取新的SHA1摘要。如果部分客户端使用旧的摘要，可能会导致执行错误的脚本逻辑。一种解决方法是在系统中设计一个脚本版本管理机制，每次脚本更新时，版本号递增，客户端根据版本号判断是否需要重新加载脚本。
2. 错误处理：在Lua脚本中，需要妥善处理错误。例如，在执行 redis.call 命令时，如果Redis服务器出现故障或网络问题，可能会导致命令执行失败。可以在脚本中添加错误处理逻辑，例如返回特定的错误码，让客户端能够根据错误码进行相应的处理。

local key = KEYS[1]
local success, stock = pcall(redis.call, 'GET', key)
if not success then
    return -1 -- 表示获取库存失败
end
if stock == nil or tonumber(stock) <= 0 then
    return 0
else
    local success, _ = pcall(redis.call, 'DECR', key)
    if not success then
        return -2 -- 表示减少库存失败
    end
    return 1
end

在客户端中，可以根据返回值进行相应的错误处理：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

script = """
local key = KEYS[1]
local success, stock = pcall(redis.call, 'GET', key)
if not success then
    return -1
end
if stock == nil or tonumber(stock) <= 0 then
    return 0
else
    local success, _ = pcall(redis.call, 'DECR', key)
    if not success then
        return -2
    end
    return 1
end
"""
sha = r.script_load(script)


def buy_product():
    result = r.evalsha(sha, 1, 'product:stock')
    if result == 1:
        print('购买成功')
    elif result == 0:
        print('库存不足')
    elif result == -1:
        print('获取库存失败')
    elif result == -2:
        print('减少库存失败')


threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=buy_product)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

通过这样的错误处理机制，可以提高系统的稳定性和可靠性。

与其他并发控制方案的比较

与分布式锁比较

1. 性能方面：分布式锁通常需要额外的操作来获取和释放锁，例如使用 SETNX 命令设置锁，使用 DEL 命令释放锁。而基于 EVALSHA 的并发控制直接利用Lua脚本的原子性，不需要额外的锁操作，性能更高。在高并发场景下，分布式锁可能会出现锁竞争，导致大量请求等待，而 EVALSHA 方式可以更高效地处理并发请求。
2. 复杂性方面：分布式锁的实现需要考虑很多细节，如锁的过期时间、锁的续租、锁的重入等问题，实现起来较为复杂。而基于 EVALSHA 的并发控制只需要编写简单的Lua脚本，逻辑相对简单。

与数据库事务比较

1. 数据一致性方面：数据库事务可以保证数据的强一致性，但在高并发场景下，数据库的性能可能会成为瓶颈。Redis的 EVALSHA 虽然不能像数据库事务那样提供完全的ACID特性，但在大多数缓存和轻量级数据处理场景下，其原子性执行Lua脚本可以满足数据一致性要求，并且性能更高。
2. 适用场景方面：数据库事务适用于对数据一致性要求极高，涉及复杂业务逻辑和多表操作的场景。而 EVALSHA 更适用于以缓存为主，对性能要求较高，业务逻辑相对简单的场景，如电商的库存控制、计数器等场景。

应用案例分析

电商库存控制

在电商系统中，库存控制是一个关键环节。以某大型电商平台为例，每天有大量的商品被抢购。通过使用 EVALSHA 实现的库存控制脚本，有效地避免了超卖问题。在系统初始化时，各个服务节点加载库存控制脚本：

local key = KEYS[1]
local stock = redis.call('GET', key)
if stock == nil or tonumber(stock) <= 0 then
    return 0
else
    redis.call('DECR', key)
    return 1
end

在抢购接口中，通过 EVALSHA 执行脚本：

import redis

r = redis.Redis(host='redis - cluster - address', port=6379, db=0)

script_sha = '...' # 预先加载脚本获取的SHA1摘要

def handle_purchase(product_id):
    key = f'product:{product_id}:stock'
    result = r.evalsha(script_sha, 1, key)
    if result == 1:
        # 处理购买成功逻辑，如记录订单等
        pass
    else:
        # 处理库存不足逻辑
        pass

通过这种方式，在高并发的抢购场景下，系统能够稳定运行，保证了库存数据的一致性。

计数器应用

在一些统计系统中，需要对某些事件进行计数，如网站的页面浏览量统计。假设有一个页面浏览量的计数器存储在Redis中，键为 page:view:count。使用 EVALSHA 可以实现原子性的计数操作：

local key = KEYS[1]
local increment = ARGV[1]
local current = redis.call('GET', key)
if current == nil then
    current = 0
end
current = tonumber(current) + tonumber(increment)
redis.call('SET', key, current)
return current

在应用中，通过以下代码执行计数操作：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

script = """
local key = KEYS[1]
local increment = ARGV[1]
local current = redis.call('GET', key)
if current == nil then
    current = 0
end
current = tonumber(current) + tonumber(increment)
redis.call('SET', key, current)
return current
"""
sha = r.script_load(script)


def increment_page_view():
    result = r.evalsha(sha, 1, 'page:view:count', 1)
    print(f'当前页面浏览量: {result}')


increment_page_view()

通过 EVALSHA 执行这个脚本，即使在高并发的页面访问场景下，也能准确地统计页面浏览量。

总结与展望

总结

Redis的 EVALSHA 命令为并发控制提供了一种高效、简洁的解决方案。通过利用Lua脚本的原子性执行和 EVALSHA 减少网络传输的特性，能够在高并发场景下有效地控制对Redis资源的访问，保证数据的一致性。与传统的并发控制方案如分布式锁和数据库事务相比，EVALSHA 在性能和实现复杂度上都具有一定的优势。

展望

随着分布式系统和大数据应用的不断发展，对并发控制的需求会越来越高。未来，Redis可能会进一步优化Lua脚本的执行性能，例如在脚本编译和执行效率上进行提升。同时，可能会出现更多基于 EVALSHA 的高级应用场景，如在复杂的分布式缓存架构中实现更细粒度的并发控制，以及与其他分布式系统组件更好地集成，为开发者提供更强大的工具来构建高性能、高可用的应用系统。开发者在使用 EVALSHA 进行并发控制时，也需要不断探索和优化，以适应不断变化的业务需求和技术环境。