redis高级之锁---普通锁、分布式锁、分布式锁改良

基于特定条件的事务执行---锁

• 业务场景

天猫双11热卖过程中，对已经售罄的货物追加补货，4个业务员都有权限进行补货，补货的操作可能是一系列的操作，牵扯到多个连续操作，如何保障不会重复操作？

• 业务分析

多个客户端有可能同时操作同一组数据，并且该数据一旦被操作修改后，将不适用于继续操作

在操作之前锁定要操作的数据，一旦发生变化，终止当前操作

• 解决方案

对key添加监视锁，在执行exec前如果key发生了变化，终止事务执行

watch key1 [key2..]

取消对所有key的监视

unwatch

注意：必须在开启事务之前watch

总结：redis应用于状态控制的批量任务执行

基于特定条件的事务执行---分布式锁

业务场景

天猫双11热卖过程中，对已经售罄的货物追加补货，且补货完成，客户购买热情高涨，3秒内将所有商品购买完毕，本次补货已经将库存全部清空，如何避免最后一件商品不被多人同时购买？【超卖问题】

业务分析

使用watch监控一个key有没有改变已经不能解决问题，此处要监控的是具体数据

虽然redis是单线程的，但是多个客户端对同一数据同时进行操作时，如何避免不被同时修改？

解决方案

使用setnx设置一个公共锁

setnx lock-key value

利用setnx命令的返回值特征，有值则返回设置失败，无值则返回设置成功

对于返回设置成功的，拥有控制权，进行下一步的具体业务操作

对于返回设置失败的，不具有控制权，排队或者等待

操作完毕通过del操作释放锁

注意：上述解决方案是一种设计概念，依赖规范保障，具有风险性（大家规定都锁同一个锁）

总结：redis应用基于分布式锁对应的场景控制

基于特定条件的事务执行---分布式锁改良（解决死锁问题）

业务场景

依赖分布式锁的机制，某个用户操作时对应客户端宕机，且此时已经获取到锁，如何解决？

业务分析

由于锁操操作由用户控制加锁解锁，必定会存在加锁后未解锁的风险

需要解锁操作不能仅依赖用户控制，系统级别要给出对应的保底处理方案

解决方案

使用expire为锁key添加时间限定，到时不释放，放弃锁

expire lock-key second

pexpire lock-key milliseconds

由于操作通常都是微秒或毫秒级，因此该锁定时间不宜设置过大，具体时间需要业务测试后确认。

例如：持有锁的操作最长执行时间237ms，最短执行时间7ms。

测试百万次最长执行时间对应命令的最大耗时，测试百万次网络延迟平均耗时

锁时间设定推荐：最大耗时*120%+平均网络延迟*110%

如果业务最大耗时<<网络平均延迟，通常为2个数量级，取其中单个耗时较长即可