无锁的原子操作：Redis如何应对并发访问？
你好，我是蒋德钧。
我们在使用 Redis 时，不可避免地会遇到并发访问的问题，比如说如果多个用户同时下单，就会对缓存在 Redis 中的商品库存并发更新。一旦有了并发写操作，数据就会被修改，如果我们没有对并发写请求做好控制，就可能导致数据被改错，影响到业务的正常使用（例如库存数据错误，导致下单异常）。
为了保证并发访问的正确性，Redis 提供了两种方法，分别是加锁和原子操作。
加锁是一种常用的方法，在读取数据前，客户端需要先获得锁，否则就无法进行操作。当一个客户端获得锁后，就会一直持有这把锁，直到客户端完成数据更新，才释放这把锁。
看上去好像是一种很好的方案，但是，其实这里会有两个问题：一个是，如果加锁操作多，会降低系统的并发访问性能；第二个是，Redis 客户端要加锁时，需要用到分布式锁，而分布式锁实现复杂，需要用额外的存储系统来提供加解锁操作，我会在下节课向你介绍。
原子操作是另一种提供并发访问控制的方法。原子操作是指执行过程保持原子性的操作，而且原子操作执行时并不需要再加锁，实现了无锁操作。这样一来，既能保证并发控制，还能减少对系统并发性能的影响。
这节课，我就来和你聊聊 Redis 中的原子操作。原子操作的目标是实现并发访问控制，那么当有并发访问请求时，我们具体需要控制什么呢？接下来，我就先向你介绍下并发控制的内容。
# 并发访问中需要对什么进行控制？
我们说的并发访问控制，是指对多个客户端访问操作同一份数据的过程进行控制，以保证任何一个客户端发送的操作在 Redis 实例上执行时具有互斥性。例如，客户端 A 的访问操作在执行时，客户端 B 的操作不能执行，需要等到 A 的操作结束后，才能执行。
并发访问控制对应的操作主要是数据修改操作。当客户端需要修改数据时，基本流程分成两步：
客户端先把数据读取到本地，在本地进行修改；
客户端修改完数据后，再写回 Redis。
我们把这个流程叫做“读取 - 修改 - 写回”操作（Read-Modify-Write，简称为 RMW 操作）。当有多个客户端对同一份数据执行 RMW 操作的话，我们就需要让 RMW 操作涉及的代码以原子性方式执行。访问同一份数据的 RMW 操作代码，就叫做临界区代码。
不过，当有多个客户端并发执行临界区代码时，就会存在一些潜在问题，接下来，我用一个多客户端更新商品库存的例子来解释一下。
我们先看下临界区代码。假设客户端要对商品库存执行扣减 1 的操作，伪代码如下所示：
current = GET(id)
current--
SET(id, current)
2
3
4
可以看到，客户端首先会根据商品 id，从 Redis 中读取商品当前的库存值 current（对应 Read)，然后，客户端对库存值减 1（对应 Modify），再把库存值写回 Redis（对应 Write）。当有多个客户端执行这段代码时，这就是一份临界区代码。
如果我们对临界区代码的执行没有控制机制，就会出现数据更新错误。在刚才的例子中，假设现在有两个客户端 A 和 B，同时执行刚才的临界区代码，就会出现错误，你可以看下下面这张图。
可以看到，客户端 A 在 t1 时读取库存值 10 并扣减 1，在 t2 时，客户端 A 还没有把扣减后的库存值 9 写回 Redis，而在此时，客户端 B 读到库存值 10，也扣减了 1，B 记录的库存值也为 9 了。等到 t3 时，A 往 Redis 写回了库存值 9，而到 t4 时，B 也写回了库存值 9。
如果按正确的逻辑处理，客户端 A 和 B 对库存值各做了一次扣减，库存值应该为 8。所以，这里的库存值明显更新错了。
出现这个现象的原因是，临界区代码中的客户端读取数据、更新数据、再写回数据涉及了三个操作，而这三个操作在执行时并不具有互斥性，多个客户端基于相同的初始值进行修改，而不是基于前一个客户端修改后的值再修改。
为了保证数据并发修改的正确性，我们可以用锁把并行操作变成串行操作，串行操作就具有互斥性。一个客户端持有锁后，其他客户端只能等到锁释放，才能拿锁再进行修改。
下面的伪代码显示了使用锁来控制临界区代码的执行情况，你可以看下。
LOCK()
current = GET(id)
current--
SET(id, current)
UNLOCK()
2
3
4
5
6
虽然加锁保证了互斥性，但是加锁也会导致系统并发性能降低。
如下图所示，当客户端 A 加锁执行操作时，客户端 B、C 就需要等待。A 释放锁后，假设 B 拿到锁，那么 C 还需要继续等待，所以，t1 时段内只有 A 能访问共享数据，t2 时段内只有 B 能访问共享数据，系统的并发性能当然就下降了。
和加锁类似，原子操作也能实现并发控制，但是原子操作对系统并发性能的影响较小，接下来，我们就来了解下 Redis 中的原子操作。
# Redis的两种原子操作方法
为了实现并发控制要求的临界区代码互斥执行，Redis 的原子操作采用了两种方法：
把多个操作在 Redis 中实现成一个操作，也就是单命令操作；
把多个操作写到一个 Lua 脚本中，以原子性方式执行单个 Lua 脚本。
我们先来看下 Redis 本身的单命令操作。
Redis 是使用单线程来串行处理客户端的请求操作命令的，所以，当 Redis 执行某个命令操作时，其他命令是无法执行的，这相当于命令操作是互斥执行的。当然，Redis 的快照生成、AOF 重写这些操作，可以使用后台线程或者是子进程执行，也就是和主线程的操作并行执行。不过，这些操作只是读取数据，不会修改数据，所以，我们并不需要对它们做并发控制。
你可能也注意到了，虽然 Redis 的单个命令操作可以原子性地执行，但是在实际应用中，数据修改时可能包含多个操作，至少包括读数据、数据增减、写回数据三个操作，这显然就不是单个命令操作了，那该怎么办呢？
别担心，Redis 提供了 INCR/DECR 命令，把这三个操作转变为一个原子操作了。INCR/DECR 命令可以对数据进行增值 / 减值操作，而且它们本身就是单个命令操作，Redis 在执行它们时，本身就具有互斥性。
比如说，在刚才的库存扣减例子中，客户端可以使用下面的代码，直接完成对商品 id 的库存值减 1 操作。即使有多个客户端执行下面的代码，也不用担心出现库存值扣减错误的问题。
DECR id
2
所以，如果我们执行的 RMW 操作是对数据进行增减值的话，Redis 提供的原子操作 INCR 和 DECR 可以直接帮助我们进行并发控制。
但是，如果我们要执行的操作不是简单地增减数据，而是有更加复杂的判断逻辑或者是其他操作，那么，Redis 的单命令操作已经无法保证多个操作的互斥执行了。所以，这个时候，我们需要使用第二个方法，也就是 Lua 脚本。
Redis 会把整个 Lua 脚本作为一个整体执行，在执行的过程中不会被其他命令打断，从而保证了 Lua 脚本中操作的原子性。如果我们有多个操作要执行，但是又无法用 INCR/DECR 这种命令操作来实现，就可以把这些要执行的操作编写到一个 Lua 脚本中。然后，我们可以使用 Redis 的 EVAL 命令来执行脚本。这样一来，这些操作在执行时就具有了互斥性。
我再给你举个例子，来具体解释下 Lua 的使用。
当一个业务应用的访问用户增加时，我们有时需要限制某个客户端在一定时间范围内的访问次数，比如爆款商品的购买限流、社交网络中的每分钟点赞次数限制等。
那该怎么限制呢？我们可以把客户端 IP 作为 key，把客户端的访问次数作为 value，保存到 Redis 中。客户端每访问一次后，我们就用 INCR 增加访问次数。
不过，在这种场景下，客户端限流其实同时包含了对访问次数和时间范围的限制，例如每分钟的访问次数不能超过 20。所以，我们可以在客户端第一次访问时，给对应键值对设置过期时间，例如设置为 60s 后过期。同时，在客户端每次访问时，我们读取客户端当前的访问次数，如果次数超过阈值，就报错，限制客户端再次访问。你可以看下下面的这段代码，它实现了对客户端每分钟访问次数不超过 20 次的限制。
//获取ip对应的访问次数
current = GET(ip)
//如果超过访问次数超过20次，则报错
IF current != NULL AND current > 20 THEN
ERROR "exceed 20 accesses per second"
ELSE
//如果访问次数不足20次，增加一次访问计数
value = INCR(ip)
//如果是第一次访问，将键值对的过期时间设置为60s后
IF value == 1 THEN
EXPIRE(ip,60)
END
//执行其他操作
DO THINGS
END
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
可以看到，在这个例子中，我们已经使用了 INCR 来原子性地增加计数。但是，客户端限流的逻辑不只有计数，还包括访问次数判断和过期时间设置。
对于这些操作，我们同样需要保证它们的原子性。否则，如果客户端使用多线程访问，访问次数初始值为 0，第一个线程执行了 INCR(ip) 操作后，第二个线程紧接着也执行了 INCR(ip)，此时，ip 对应的访问次数就被增加到了 2，我们就无法再对这个 ip 设置过期时间了。这样就会导致，这个 ip 对应的客户端访问次数达到 20 次之后，就无法再进行访问了。即使过了 60s，也不能再继续访问，显然不符合业务要求。
所以，这个例子中的操作无法用 Redis 单个命令来实现，此时，我们就可以使用 Lua 脚本来保证并发控制。我们可以把访问次数加 1、判断访问次数是否为 1，以及设置过期时间这三个操作写入一个 Lua 脚本，如下所示：
local current
current = redis.call("incr",KEYS[1])
if tonumber(current) == 1 then
redis.call("expire",KEYS[1],60)
end
2
3
4
5
6
假设我们编写的脚本名称为 lua.script，我们接着就可以使用 Redis 客户端，带上 eval 选项，来执行该脚本。脚本所需的参数将通过以下命令中的 keys 和 args 进行传递。
redis-cli --eval lua.script keys , args
2
这样一来，访问次数加 1、判断访问次数是否为 1，以及设置过期时间这三个操作就可以原子性地执行了。即使客户端有多个线程同时执行这个脚本，Redis 也会依次串行执行脚本代码，避免了并发操作带来的数据错误。
# 小结
在并发访问时，并发的 RMW 操作会导致数据错误，所以需要进行并发控制。所谓并发控制，就是要保证临界区代码的互斥执行。
Redis 提供了两种原子操作的方法来实现并发控制，分别是单命令操作和 Lua 脚本。因为原子操作本身不会对太多的资源限制访问，可以维持较高的系统并发性能。
但是，单命令原子操作的适用范围较小，并不是所有的 RMW 操作都能转变成单命令的原子操作（例如 INCR/DECR 命令只能在读取数据后做原子增减），当我们需要对读取的数据做更多判断，或者是我们对数据的修改不是简单的增减时，单命令操作就不适用了。
而 Redis 的 Lua 脚本可以包含多个操作，这些操作都会以原子性的方式执行，绕开了单命令操作的限制。不过，如果把很多操作都放在 Lua 脚本中原子执行，会导致 Redis 执行脚本的时间增加，同样也会降低 Redis 的并发性能。所以，我给你一个小建议：在编写 Lua 脚本时，你要避免把不需要做并发控制的操作写入脚本中。
当然，加锁也能实现临界区代码的互斥执行，只是如果有多个客户端加锁时，就需要分布式锁的支持了。所以，下节课，我就来和你聊聊分布式锁的实现。
# 每课一问
按照惯例，我向你提个小问题，Redis 在执行 Lua 脚本时，是可以保证原子性的，那么，在我举的 Lua 脚本例子（lua.script）中，你觉得是否需要把读取客户端 ip 的访问次数，也就是 GET(ip)，以及判断访问次数是否超过 20 的判断逻辑，也加到 Lua 脚本中吗？
欢迎在留言区写下你的思考和答案，我们一起交流讨论。如果你觉得今天的内容对你有所帮助，也欢迎你分享给你的朋友或同事。我们下节课见。
# 精选评论
点击查看
是否需要把读取客户端 ip 的访问次数 GET(ip)，以及判断访问次数是否超过 20 的判断逻辑，也加到 Lua 脚本中？
我觉得不需要，理由主要有2个。
1、这2个逻辑都是读操作，不会对资源临界区产生修改，所以不需要做并发控制。
2、减少 lua 脚本中的命令，可以降低Redis执行脚本的时间，避免阻塞 Redis。
另外使用lua脚本时，还有一些注意点：
1、lua 脚本尽量只编写通用的逻辑代码，避免直接写死变量。变量通过外部调用方传递进来，这样 lua 脚本的可复用度更高。
2、建议先使用SCRIPT LOAD命令把 lua 脚本加载到 Redis 中，然后得到一个脚本唯一摘要值，再通过EVALSHA命令 + 脚本摘要值来执行脚本，这样可以避免每次发送脚本内容到 Redis，减少网络开销。
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
关于最后的问题，我觉得可以不判断访问次数，前提稍微修改下lua脚本，将current的值返回给客户端，这样客户端可以根据返回值进行处理；
local current
current = redis.call('incr',KEYS[1])
if tonumber(current)==1 then redis.call('expire',KEYS[1],60)
end
return current
2
3
4
5
6
想问下老师,你们在开发项目中是否，经常使用lua脚本.或者是否建议经常去使用lua脚本,个人觉得lua脚本维护不是很方便，相听一下老师的意见
是否需要把读取客户端 ip 的访问次数 GET(ip)，以及判断访问次数是否超过 20 的判断逻辑，也加到 Lua 脚本中？
这个操作主要是保证incr为1时，expire操作，这两个命令保证原子性即可，所以我得出的结论是：
1、判断20的逻辑不用放在脚本中，可以通过lua脚本返回incr的访问次数
2、incr后的值，校验为1的逻辑和expire的操作要放到脚本中，这样严格保证了第一个时间段第一次访问时，设置的失效时间是准确的。
2
3
4
5
请问老师，redis在生成快照和写AOF的时候没有做并发控制，那么对MULTI和Lua脚本这种多指令情况，会不会出现数据不一致的情况，譬如业务逻辑要求A，B，C三个数据同步原子修改保持逻辑一致，bgsave的时候会出现生成的快照中A被修改，而BC的修改被遗漏的情况么？
对于这些操作，我们同样需要保证它们的原子性。否则，如果客户端使用多线程访问，访问次数初始值为 0，第一个线程执行了 INCR(ip) 操作后，第二个线程紧接着也执行了 INCR(ip)，此时，ip 对应的访问次数就被增加到了 2，我们就无法再对这个 ip 设置过期时间了。这样就会导致，这个 ip 对应的客户端访问次数达到 20 次之后，就无法再进行访问了。即使过了 60s，也不能再继续访问，显然不符合业务要求。
如果第一个线程正常执行，是能够给ip设置过期时间的，也就能够满足业务。出现没有设置过期时间的情景，是线程一在设置过期时间之前退出了。
这段代码还有个问题是，在高并发的时候20次的访问限制可能会被击穿，也就是访问次数能够超过20次。
不知理解是否争取，请老师指教
2
3
4
5
6
7
8