执行解决Redis缓存锁实现高效并发执行（redis 缓存锁 并发）

Redis缓存锁的并发执行策略

当面临高并发场景的时候，就需要考虑缓存锁的并发执行策略。在这方面，Redis是一种非常高效并且靠谱的解决方案。在本文中，我们将讨论如何用Redis来实现缓存锁和高效并发执行。

Redis的设计和实现

Redis是一个开源的数据结构服务器，它支持多种数据结构，如String，List，Set，Hash等，它可以执行一些基本操作，如插入，删除等等。Redis还具有一些特殊的功能，如发布/订阅，事务，高速缓存等。在高并发场景下，Redis特别适合用作分布式锁。

我们需要实现的锁功能是获取锁，然后执行某个特定的任务，最终释放锁。如果多个线程或进程同时获取相同的锁，那么只有一个可以成功获取到锁，其余线程将会等待一定时间后，重新获取。我们可以使用Redis提供的命令来实现这个功能。

Redis提供了两种方案来实现缓存锁：SETNX和SETEX。SETNX命令可以用来在Redis服务器上执行SET if Not eXists指令。如果指定键在Redis服务器上不存在，则为该键设置一个值。如果该键已经存在，则SETNX将不执行任何操作，并返回0。SETEX命令，则可以在Redis服务器上设置键/值，并在指定的时间后自动过期。

下面的代码演示了如何使用Redis的SETNX命令来获取锁，并使用SETEX命令来自动过期锁：

“`python

import redis

# 连接Redis服务器

rclient = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

# 获取锁

def get_lock(lock_name, expire_time=5):

status = rclient.setnx(lock_name, “locked”)

if status:

# 锁已经被获得

rclient.expire(lock_name, expire_time)

return True

else:

# 锁已经被其它线程获得

return False

# 释放锁

def release_lock(lock_name):

rclient.delete(lock_name)

该代码中定义了两个方法：get_lock和release_lock。get_lock方法用于获取锁，如果锁已经被其他线程获取，那么该方法将会返回False，并等待指定的时间。如果成功获取到锁，该方法将会返回True，并将锁设定为在指定的时间后自动过期。release_lock方法用于释放已经获得的锁。

然后你可以使用python的多线程模块，如threading模块，去模拟多线程执行任务：

```python
import threading
def execute_task(task_name):
    # 尝试获得锁
    while not get_lock(task_name):
        pass
    # 执行任务
    print("Executing ", task_name)
    # 释放锁
    release_lock(task_name)
# 创建5个线程，每个线程执行5个任务
threads = []
for i in range(5):
    for j in range(5):
        task_name = "task" + str(j)
        t = threading.Thread(target=execute_task, args=(task_name,))
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

该代码启动了5个线程，每个线程执行5个任务。同时，每个任务使用get_lock方法获取锁，并在成功获取锁后执行任务，最后使用release_lock方法释放锁。

总结

在高并发场景下，Redis提供了一个高效可靠的缓存锁实现方案。通过Redis提供的SETNX和SETEX命令，我们可以轻松地实现缓存锁，并且保证并发执行任务的高效执行。如果您面对高并发场景，使用Redis作为分布式锁的解决方案，将会是您的最佳选择之一。