Redis高并发的问题
Redis缓存的高性能有目共睹,应用的场景也是非常广泛,但是在高并发的场景下,也会出现问题:
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如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题
以及今天要谈到的Redis并发竞争问题,这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。
比如:多客户端同时并发写一个key,一个key的值是1,本来按顺序修改为2,3,4,最后是4,但是由于并发设置的原因,最后顺序变成了4,3,2,最后变成的key值成了2。
如何解决Redis的并发竞争key问题
第一种方案:分布式锁
1.整体技术方案
这种情况,主要是准备一个分布式锁,大家去抢锁,抢到锁就做set操作。
2.为什么是分布式锁
因为传统的加锁的做法(如java的synchronized和Lock)这里没用,只适合单点。因为这是分布式环境,需要的是分布式锁。
当然,分布式锁可以基于很多种方式实现,比如zookeeper、redis等,不管哪种方式实现,基本原理是不变的:用一个状态值表示锁,对锁的占用和释放通过状态值来标识。
3.分布式锁的要求
- 互斥性:在任意一个时刻,只有一个客户端持有锁。
- 无死锁:即便持有锁的客户端崩溃或者其他意外事件,锁仍然可以被获取。
- 容错:只要大部分Redis节点都活着,客户端就可以获取和释放锁
4.分布式锁的实现方式
- 数据库
- Memcached(add命令)
- Redis(setnx命令)
- Zookeeper(临时节点)
具体的分布式锁实现,请参考:阿里P8架构师谈:分布式锁的3种实现(数据库、缓存、Zookeeper)
第二种方案:利用消息队列
在并发量过大的情况下,可以通过消息中间件进行处理,把并行读写进行串行化。
把Redis.set操作放在队列中使其串行化,必须的一个一个执行。
这种方式在一些高并发的场景中算是一种通用的解决方案。