利用Redis锁机制保障并发读数据的安全性（redis读数据加锁）

随着移动互联网及云技术的发展，分布式系统及微服务正非常快速地被收入企业软件架构，其带来的并发是业务快速发展及市场抢占的一大动力。然而同时，这种并发也会造成数据不一致等等问题的浮现，因此，常用的方案就是用到分布式锁机制来解决并发总的问题，最常用的技术就是使用Redis实现分布式锁。

1.利用Redis实现分布式锁

要实现Redis的分布式锁，我们可以使用Redis的SETNX（Set if Not exists）来实现，首先可以先定义函数acquire_lock(SIL_name)，该函数会尝试去获取一个分布式锁，当遇到当前锁不可用时(即已被其他进程/线程锁定时)，会返回该锁定失败，代码如下：

def acquire_lock(SIL_name):

key = ‘lock.{}’.format(SIL_name)

status = redis_client.setnx(key,1)

if status == 1:

redis_client.expire(key,60)

return True

else:

return False

2.释放锁

要释放以上定义的锁之前，要先确保当前确实是这个锁的拥有者。竞争激烈的情况下，在把锁释放的时候，可能锁被别的线程已经修改过了，为了保证释放的三秒关键性，我们这里使用Redis的EVALSHA来解决，代码如下：

def release_lock(SIL_name):

key = ‘lock.{}’.format(SIL_name)

sha = _LuaLockScript()

current_value = redis_client.get(key)

status = redis_client.evalsha(sha,1,key,current_value)

3.读取前加锁

为了保证并发下数据的安全性，在读取数据前，我们应该先进行加锁操作，然后再进行数据读取，完整的代码如下：

def mn(SIL_name):

if acquire_lock(SIL_name):

data = readData()

# do something with data

release_lock(SIL_name)

else:

print(“Can’t get lock”)

从上面的代码可以看出，使用Redis锁来保障并发读取数据的安全性是一个很好的实践，它能在保证数据一致性的情况下，保证读取数据的性能。另外，在使用Redis实现分布式锁的时候，还要注意它的TTL（Time-to-live），避免锁过期导致出现死锁的情况。