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Redis分布式锁保障MySQL数据操作的安全性

2021-01-083.8k 阅读

一、背景介绍

在当今的互联网应用开发中，高并发场景随处可见。许多应用系统需要同时处理大量的用户请求，这对数据的一致性和操作的安全性提出了极高的要求。MySQL作为最常用的关系型数据库之一，在高并发环境下，对数据的操作容易出现并发冲突等问题。例如，多个用户同时抢购商品库存，如果没有合适的机制来控制，可能会导致超卖现象，即库存数量变成负数。

为了解决这些问题，分布式锁成为了一种重要的解决方案。Redis作为高性能的键值对存储数据库，因其出色的性能、丰富的功能以及对分布式锁的良好支持，被广泛应用于实现分布式锁。通过使用Redis分布式锁，可以有效地保障MySQL数据操作在高并发环境下的安全性和一致性。

二、Redis分布式锁基础原理

2.1 单节点Redis分布式锁

Redis实现分布式锁的核心思想基于其原子操作特性。在Redis中，SETNX（SET if Not eXists）命令就是一个原子操作。当使用SETNX命令尝试设置一个键值对时，如果键不存在，就会设置成功并返回1；如果键已经存在，则设置失败并返回0。

以Python为例，使用redis - py库来实现单节点Redis分布式锁的基本代码如下：

import redis
import time

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


def acquire_lock(lock_key, lock_value, expire_time=10):
    while True:
        result = r.setnx(lock_key, lock_value)
        if result:
            r.expire(lock_key, expire_time)
            return True
        elif r.ttl(lock_key) == -1:
            r.expire(lock_key, expire_time)
        time.sleep(0.1)
    return False


def release_lock(lock_key):
    r.delete(lock_key)

在上述代码中，acquire_lock函数尝试获取锁。它不断循环调用setnx命令，若成功设置键值对（即获取到锁），则设置锁的过期时间。如果获取锁失败且锁没有设置过期时间（ttl返回 - 1），则为其设置过期时间以防止死锁。release_lock函数则是用于释放锁，直接删除对应的键。

2.2 Redlock算法（多节点Redis分布式锁）

单节点Redis分布式锁存在单点故障问题。如果Redis节点宕机，锁机制将无法正常工作。为了解决这个问题，Redis作者Antirez提出了Redlock算法。

Redlock算法假设我们有N个完全独立的Redis节点（通常N为奇数，以保证大多数原则）。客户端在获取锁时，需要依次向这N个节点发送获取锁的请求。如果客户端能从大多数（大于N/2）的节点上成功获取到锁，那么就认为客户端成功获取到了分布式锁。同时，每个锁都设置了一个较短的过期时间，以防止某个节点故障导致锁无法释放。

以下是使用Python实现Redlock算法的简化代码示例：

import redis
import time


class Redlock:
    def __init__(self, redis_instances, retry_count=3, retry_delay=0.1):
        self.redis_instances = redis_instances
        self.retry_count = retry_count
        self.retry_delay = retry_delay

    def acquire_lock(self, lock_key, lock_value, expire_time=10):
        success_count = 0
        for redis_client in self.redis_instances:
            result = redis_client.setnx(lock_key, lock_value)
            if result:
                redis_client.expire(lock_key, expire_time)
                success_count += 1
        if success_count > len(self.redis_instances) / 2:
            return True
        for redis_client in self.redis_instances:
            redis_client.delete(lock_key)
        return False

    def release_lock(self, lock_key):
        for redis_client in self.redis_instances:
            redis_client.delete(lock_key)

在上述代码中，Redlock类初始化时接收多个Redis实例。acquire_lock函数尝试从多个Redis节点获取锁，若成功获取到锁的节点数超过一半，则认为获取锁成功，否则释放已获取的锁。release_lock函数则是在所有节点上删除锁对应的键。

三、MySQL数据操作在高并发下的问题

3.1 并发写入问题

在高并发场景下，多个事务同时向MySQL数据库写入数据时，可能会出现数据冲突。例如，多个用户同时注册相同的用户名。假设MySQL表结构如下：

CREATE TABLE users (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,
    password VARCHAR(100) NOT NULL
);

如果没有合适的并发控制，可能会出现以下情况：

事务1事务2
检查用户名test是否存在，未发现检查用户名test是否存在，未发现
插入用户test插入用户test

最终导致违反username字段的唯一性约束，插入重复数据。

3.2 并发读写问题

读写并发操作也可能引发数据不一致问题。例如，在一个电商系统中，用户查看商品库存数量的同时，其他用户可能正在进行库存更新操作。

假设商品库存表结构如下：

CREATE TABLE products (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    product_name VARCHAR(50) NOT NULL,
    stock INT NOT NULL
);

当一个事务读取商品库存时，另一个事务可能正在更新库存。如果没有适当的并发控制，读取操作可能获取到旧的库存数据，导致显示的库存数量与实际库存不一致。

四、使用Redis分布式锁保障MySQL数据操作安全

4.1 解决并发写入问题

为了避免在MySQL中插入重复数据，可以使用Redis分布式锁。以用户注册场景为例，在插入用户数据之前，先获取Redis分布式锁。

def register_user(username, password):
    lock_key = f'user_register:{username}'
    lock_value = str(time.time())
    if acquire_lock(lock_key, lock_value):
        try:
            # 连接MySQL数据库
            import mysql.connector
            conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='127.0.0.1', database='test')
            cursor = conn.cursor()
            insert_query = "INSERT INTO users (username, password) VALUES (%s, %s)"
            cursor.execute(insert_query, (username, password))
            conn.commit()
            conn.close()
        except mysql.connector.Error as err:
            print(f"Error: {err}")
        finally:
            release_lock(lock_key)
    else:
        print("注册失败，用户名可能已存在或获取锁失败")

在上述代码中，首先根据用户名生成锁的键，尝试获取Redis分布式锁。获取成功后，进行MySQL插入操作，操作完成后释放锁。如果获取锁失败，则提示注册失败。

4.2 解决并发读写问题

对于并发读写问题，同样可以使用Redis分布式锁。以商品库存查询和更新为例，在读取库存前获取读锁，在更新库存前获取写锁。

def get_product_stock(product_id):
    lock_key = f'product_stock_read:{product_id}'
    lock_value = str(time.time())
    if acquire_lock(lock_key, lock_value):
        try:
            import mysql.connector
            conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='127.0.0.1', database='test')
            cursor = conn.cursor()
            select_query = "SELECT stock FROM products WHERE id = %s"
            cursor.execute(select_query, (product_id,))
            result = cursor.fetchone()
            if result:
                stock = result[0]
            else:
                stock = 0
            conn.close()
            return stock
        except mysql.connector.Error as err:
            print(f"Error: {err}")
        finally:
            release_lock(lock_key)
    else:
        print("获取库存失败，可能获取锁失败")


def update_product_stock(product_id, new_stock):
    lock_key = f'product_stock_write:{product_id}'
    lock_value = str(time.time())
    if acquire_lock(lock_key, lock_value):
        try:
            import mysql.connector
            conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='127.0.0.1', database='test')
            cursor = conn.cursor()
            update_query = "UPDATE products SET stock = %s WHERE id = %s"
            cursor.execute(update_query, (new_stock, product_id))
            conn.commit()
            conn.close()
        except mysql.connector.Error as err:
            print(f"Error: {err}")
        finally:
            release_lock(lock_key)
    else:
        print("更新库存失败，可能获取锁失败")

在上述代码中，get_product_stock函数用于获取商品库存，先获取读锁，读取完成后释放锁。update_product_stock函数用于更新商品库存，先获取写锁，更新完成后释放锁。这样可以有效地避免并发读写导致的数据不一致问题。

五、Redis分布式锁在实际应用中的注意事项

5.1 锁的过期时间设置

锁的过期时间设置非常关键。如果过期时间设置过短，可能导致在业务操作未完成时锁就自动释放，其他客户端获取锁后继续操作，造成数据不一致。例如，在一个复杂的数据库事务操作中，若锁的过期时间为1秒，而事务执行需要2秒，就会出现问题。

另一方面，如果过期时间设置过长，在持有锁的客户端出现故障时，会导致其他客户端长时间无法获取锁，降低系统的并发性能。因此，需要根据具体业务操作的时间预估，合理设置锁的过期时间。

5.2 锁的续约机制

对于一些长时间运行的业务操作，为了避免锁过期导致数据不一致，可以采用锁的续约机制。即在锁快要过期时，客户端主动延长锁的过期时间。

以Python为例，可以在业务操作过程中定时检查锁的剩余时间，并在剩余时间较短时进行续约：

def long_running_operation():
    lock_key = 'long_operation_lock'
    lock_value = str(time.time())
    if acquire_lock(lock_key, lock_value, expire_time = 60):
        try:
            while True:
                remaining_time = r.ttl(lock_key)
                if remaining_time < 10:
                    r.expire(lock_key, 60)
                # 执行业务操作
                time.sleep(1)
        finally:
            release_lock(lock_key)

在上述代码中，long_running_operation函数获取锁后，在业务操作循环中检查锁的剩余时间，当剩余时间小于10秒时，将锁的过期时间延长至60秒。

5.3 防止死锁

死锁是分布式锁应用中需要特别关注的问题。死锁通常发生在以下几种情况：

  1. 锁未释放：客户端获取锁后，由于程序异常崩溃或网络故障等原因，未能及时释放锁，导致其他客户端无法获取锁。通过设置合理的锁过期时间可以在一定程度上避免这种情况。
  2. 循环依赖：多个客户端相互依赖对方持有的锁，形成循环等待。例如，客户端A持有锁L1并请求锁L2，客户端B持有锁L2并请求锁L1，这样就会导致死锁。在设计系统时，需要仔细规划锁的获取顺序，避免出现循环依赖。

5.4 锁的性能优化

在高并发场景下，Redis分布式锁的性能直接影响系统的整体性能。为了优化锁的性能，可以采取以下措施：

  1. 减少锁的粒度：尽量将锁的作用范围缩小，只对关键数据或操作加锁。例如，在电商系统中，如果只是部分商品库存更新频繁，可以为每个商品单独设置锁，而不是对整个库存表加锁。
  2. 批量操作：将多个相关的操作合并为一个批量操作，在获取锁后一次性执行，减少锁的获取和释放次数。例如，在更新多个商品库存时，可以将这些更新操作合并，在持有锁的情况下统一执行。

六、总结Redis分布式锁与MySQL事务结合

在实际应用中，Redis分布式锁通常需要与MySQL事务结合使用，以进一步保障数据操作的原子性和一致性。

以一个复杂的电商订单操作为例，包括创建订单、扣除库存、更新用户余额等多个操作，这些操作需要在一个事务中完成，同时为了避免并发冲突，需要使用Redis分布式锁。

def create_order(user_id, product_id, quantity):
    lock_key = f'order_create:{user_id}:{product_id}'
    lock_value = str(time.time())
    if acquire_lock(lock_key, lock_value):
        try:
            import mysql.connector
            conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='127.0.0.1', database='test')
            cursor = conn.cursor()
            conn.start_transaction()
            try:
                # 创建订单
                insert_order_query = "INSERT INTO orders (user_id, product_id, quantity) VALUES (%s, %s, %s)"
                cursor.execute(insert_order_query, (user_id, product_id, quantity))
                # 扣除库存
                update_stock_query = "UPDATE products SET stock = stock - %s WHERE id = %s AND stock >= %s"
                cursor.execute(update_stock_query, (quantity, product_id, quantity))
                if cursor.rowcount == 0:
                    raise Exception("库存不足")
                # 更新用户余额（假设用户余额表为users_balance）
                update_balance_query = "UPDATE users_balance SET balance = balance - %s WHERE user_id = %s"
                cursor.execute(update_balance_query, (quantity * product_price, user_id))
                conn.commit()
            except Exception as err:
                conn.rollback()
                print(f"操作失败，回滚事务: {err}")
            finally:
                conn.close()
        finally:
            release_lock(lock_key)
    else:
        print("创建订单失败，可能获取锁失败")

在上述代码中，首先获取Redis分布式锁，然后开启MySQL事务，在事务中执行多个数据库操作。如果任何一个操作失败，事务回滚。操作完成后释放Redis锁。这样通过Redis分布式锁和MySQL事务的结合，能够在高并发环境下有效地保障数据操作的安全性和一致性。

通过深入理解Redis分布式锁的原理和应用，并结合MySQL的事务机制，开发者可以构建出更加健壮、可靠的高并发应用系统，确保在复杂的业务场景下数据的准确性和完整性。同时，在实际应用中要充分考虑锁的过期时间、续约机制、死锁预防以及性能优化等问题，以实现系统的高效运行。