高并发场景下Redis分布式事务可能遇到的并发问题
- 丢失更新问题：多个客户端同时对同一个数据进行修改操作，可能导致部分更新操作丢失。例如，客户端A和客户端B都读取了某个计数器的值为10，然后A将其加1变为11，B也将其加1变为11，而不是期望的12。
- 脏读问题：一个事务读取了另一个未提交事务修改的数据。虽然Redis事务是原子性执行，但在分布式环境下，如果事务处理逻辑存在漏洞，可能出现类似脏读的情况。例如，客户端A在事务中修改了数据但未提交，客户端B读取到了这个未提交的修改数据。
利用Redis特性解决并发问题的思路及命令
- 乐观锁思路
- 思路：乐观锁假设在大多数情况下，数据的并发修改不会发生冲突。在执行事务前，先获取数据的当前版本号（或时间戳等标识）。当提交事务时，检查版本号是否与开始时获取的一致。如果一致，则认为没有其他事务修改过数据，可以成功提交；如果不一致，则表示数据已被其他事务修改，需要重试事务。
- 命令：
- WATCH命令：在执行MULTI之前使用WATCH key1 key2... 来监控一个或多个键。例如：
WATCH mykey。在执行WATCH之后，直到事务执行（EXEC）之前，如果被监控的键被其他客户端修改，当前事务的EXEC将返回nil，表明事务执行失败，需要重试。
- 实现示例：
import redis
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db = 0)
# 监控键
r.watch('mykey')
# 获取数据及版本（这里假设使用get获取数据，版本号可通过其他方式维护，如使用INCR生成自增版本号）
value = r.get('mykey')
# 开启事务
pipe = r.pipeline()
pipe.multi()
# 事务操作
pipe.set('mykey', value.decode('utf - 8') + ' updated')
# 执行事务
try:
pipe.execute()
except redis.WatchError:
# 处理事务失败，重试
print('Transaction failed, retry...')
- 使用SETNX（SET if Not eXists）实现分布式锁思路
- 思路：通过SETNX命令尝试在Redis中设置一个锁键。如果设置成功，说明当前客户端获取到了锁，可以执行事务操作；如果设置失败，说明锁已被其他客户端持有，需要等待或重试。在事务执行完毕后，使用DEL命令删除锁键来释放锁。
- 命令：
- SETNX命令：
SETNX lock_key unique_value，其中lock_key是锁的键名，unique_value可以是当前客户端的唯一标识等。如果lock_key不存在，SETNX会设置它的值并返回1，表示获取锁成功；如果lock_key已存在，SETNX返回0，表示获取锁失败。
- DEL命令：
DEL lock_key，用于释放锁。
- 实现示例：
import redis
import time
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db = 0)
lock_key = 'lock:mytransaction'
unique_value = 'client1'
# 获取锁
if r.setnx(lock_key, unique_value):
try:
# 执行事务操作
r.set('mykey', 'new value')
finally:
# 释放锁
r.delete(lock_key)
else:
# 未获取到锁，等待或重试
print('Lock already acquired, wait or retry...')
time.sleep(1)
