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前言
我们在使用Redis的过程中，难免会遇到并发访问及数据更新的问题。但很多场景对数据的并发修改是很敏感的，比如库存数据如果没有做好并发读取和更新的版本控制，就会导致严重的业务问题。今天就来说说应该如何做好并发访问及数据更新问题。
什么场景需要控制并发访问
需要控制并发访问，说明这些并发的访问可能会对其他的访问造成影响。比如上面提到的库存问题，若同一时期有多个客户端访问商品A的库存数据，并且可能要更更新库存数据，这时候就需要对并发访问进行控制了。
说到底，并发访问需要控制的就是对数据的更新动作。 一般来说，客户端要进行数据更新时可分为2个步骤：
* 客户端读取Redis数据到本地。
* 确认数据后，修改Redis的数据。
单个访问来看，这个过程并没什么问题。但是并发多了，一分为二的过程就会造成数据错误的问题。这里还是用库存的例子来说：
* 时间a:：客户端1读取到库存=10，我们需要对库存+1=11的操作。
* 时间b：客户端2读取到的库存也是10，这次要对库存-1=9的操作。
* 时间c：客户端1将+1后的值11写回到Redis中。
* 时间d：客户端2将-1后的值9写回到Redis中。
这样下来，很明显能发现库存数据错了。10+1-1 = 10，正确库存是10，而上述场景最后为9。
由此可见，这个一分为二的操作不具有原子性，从而产生了错误的结果。类型这种场景很多，因此我们需要对这些并发访问的场景加以控制。
并发访问的控制方法
Redis并发访问的控制，总的来说有2种方式。分别是加入锁机制和让一系列操作原子化。
一、加入锁机制
首先第一点，加入锁机制
是很常见的解决方案。简单来说就是一个客户端访问数据之前，先要获取锁，等数据操作完之后再解锁。而在这个客户端拥有锁的过程中，其他客户端如果也想访问修改该数据，必须得等锁释放了之后，获取到了锁才行。
加锁这个方案是可以解决并发访问的数据准确问题，但放在redis这个场景中并不是很好。首先，
Redis作为缓存本身并发访问就很多，频繁的加锁解锁，会大大降低redis的访问性能；然后，Redis的客户端在要加锁时，需要用到分布式锁。我们又得用额外的精力去维护这个分布式锁。
二、操作原子化
操作原子化，也就是让要执行的一系列动作都保持原子性操作。它的优点就是不需要加入额外的锁机制。并发的数据准确性达到了，对Redis的性能也不会有太大的影响。
Redis要实现原子操作，总结有2种方式：
* 单命令操作：也就是Redis中的INCR、HINCRBY等命令，直接将简单的加减操作合成一个命令执行；
* Lua脚本：借助Lua脚本，让多个操作在Lua脚本上实现原子性操作。
1.单命令操作
首先，单命令操作，将数值的加减直接用Redis命令来执行。像string的加减可用INCR、DECR操作，hash列表field的加减可用HINCRBY操作。
比如下面截图，两个客户端在不同时刻读取的linux_pids a值为4，各自+1、-1后a值为4。结果是正确的。
由此可见，用Redis的INCR、DECR
等命令可以解决数值简单增减的并发场景。但如果我们对数据的更新不仅仅是简单的加减操作时，Redis的这些命令就无能为力了。此时我们可以考虑另一种方案：Lua脚本。
2.Lua脚本
Lua语言是由C写的，因此支持多平台和系统。从Redis2.6开始，Redis就内置了Lua解释器，我们能直接用Redis客户端来执行lua脚本。
我们可以将需要执行的一系列操作用Lua脚本写好，然后用Redis执行它。Lua脚本的方法能保证原子性操作的原因是：Redis会将Lua脚本一次性执行，也就是说
执行Lua脚本是0-1的操作，要么成功，要么失败。可以理解成MySQL的事务特性。
Redis使用lua脚本有2种方式：
* 客户端中使用：用到script load脚本内容、evalsha等命令执行
* 直接执行lua脚本。
我们一般用第二种方式来执行。
* 客户端使用方法：
先用script load加载脚本命令，再用evalsha执行加载得到的sha1值。
127.0.0.1:6379> script load "return 'hello'"
"1b936e3fe509bcbc9cd0664897bbe8fd0cac101b" 127.0.0.1:6379> evalsha
"1b936e3fe509bcbc9cd0664897bbe8fd0cac101b" 0 "hello" 复制代码
* 再来看看Redis使用Lua脚本的语法： redis-cli --eval {lua_path} KEYS[1] KEYS[2]... ,
ARGV[1] ARGV[2]... --eval： 执行lua脚本的命令 {lua_path}： lua脚本的路径 KEYS[1] KEYS[2]：
lua脚本中要操作的redis键，我们可以在lua脚本中用KEYS[1]，KEYS[2]，KEYS[3]指定多个 ARGV[1] ARGV[2]：
传入到lua脚本的参数，在脚本中用ARGV[1]，ARGV[2]...来获取。 复制代码
Redis使用lua脚本的场景很多，最经典的案例当属利用lua来控制某个IP的访问频率
了。比如说需要防止恶意访问网站的行为，我们规定1分钟内访问次数不能超过30次，实现的方法有很多，比如说
漏桶方案、令牌桶方案，但使用最多的还是Redis+lua的分布式限流方案。
我们用lua脚本(test_lua.script)来简单实现一下上述功能，就是1分钟内若访问次数超过30，直接拦截，否则访问次数+1：
-- 限流的key local limit_key = KEYS[1] -- 限流次数 local limit_nums = 30 -- 当前访问次数
local current_num = tonumber(redis.call('get', limit_key) or 0) -- 超出限流次数 if
current_num + 1 > limit_num then return '超出访问次数' -- 没有超出限流数，访问次数+1 else
redis.call("INCRBY", limit_key, "1") -- 第一次访问，设置过期时间 if current_num == 0 then
redis.call("expire", limit_key, "60") return current + 1 end 复制代码
用Redis执行，命令如下：
redis-cli --eval test_lua.script limit_key 复制代码
小结
本文介绍了Redis并发访问的控制问题，以及如何保证并发操作的原子化。原子化操作可通过单命令操作和Lua脚本的方式实现。
我们在应对相关问题时，可根据需要选择对应方案解决之。