使用Redis脚本eval应用分布式锁（redis脚本eval）

使用Redis脚本eval应用分布式锁

分布式锁是分布式系统中非常重要的机制，因为它可以确保共享资源在不同的进程或线程之间的同步。在Redis中，我们可以使用`SETNX`命令实现基本的分布式锁，但是我们需要使用脚本来在更高级别的场景中应用分布式锁，例如多进程在同时读写Redis键的情况下。

Redis提供了脚本命令`EVAL`，可以让我们在Redis服务器端执行一段Lua脚本。在应用分布式锁的场景中，我们可以通过Lua脚本实现一下几个步骤：

1. 通过SETNX命令尝试获取锁，如果获取不到则等待一段时间后重新尝试获取锁，直到获取到锁或者达到尝试次数的上限。

2. 如果成功获取锁，则执行相关操作。

3. 释放锁。

下面，我们给出一个使用Lua脚本实现分布式锁的例子：

local lock_key = KEYS[1]
local lock_timeout = ARGV[1]
local max_retry_times = ARGV[2]
for i = 1, max_retry_times do
    local success = redis.call('SETNX', lock_key, 1)
    if success == 1 then
        redis.call('EXPIRE', lock_key, lock_timeout)
        return {1, redis.call('TIME')[1]}
    else
        local ttl = redis.call('TTL', lock_key)
        if ttl == -1 then
            redis.call('EXPIRE', lock_key, lock_timeout)
        end
    end
    redis.call('SLEEP', 0.001)
end

return {0, 0}

这个Lua脚本将会被包含在一个Redis命令中，我们可以使用以下方式调用该Redis命令：

“`python

def acquire_distributed_lock(redis_client, lock_key, lock_timeout=10, max_retry_times=100):

result = redis_client.eval(distributed_lock_script, 1, lock_key, lock_timeout, max_retry_times)

if result[0] == 1:

return result[1]

else:

return None

在调用`acquire_distributed_lock`函数时，我们需要传入Redis客户端连接以及锁的键名、锁的失效时间以及最大尝试次数，函数将会返回锁成功获取的时间戳，如果获取锁失败则返回None。

下面，我们给出一个使用Python实现分布式锁的例子：

```python
import redis
import time

redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def acquire_distributed_lock(redis_client, lock_key, lock_timeout=10, max_retry_times=100):
    result = redis_client.eval(distributed_lock_script, 1, lock_key, lock_timeout, max_retry_times)
    if result[0] == 1:
        return result[1]
    else:
        return None
def release_distributed_lock(redis_client, lock_key, lock_timestamp):
    current_timestamp = int(time.time())
    if current_timestamp - lock_timestamp 
        redis_client.delete(lock_key)
distributed_lock_script = """
    local lock_key = KEYS[1]
    local lock_timeout = ARGV[1]
    local max_retry_times = ARGV[2]
    for i = 1, max_retry_times do
        local success = redis.call('SETNX', lock_key, 1)
        if success == 1 then
            redis.call('EXPIRE', lock_key, lock_timeout)
            return {1, redis.call('TIME')[1]}
        else
            local ttl = redis.call('TTL', lock_key)
            if ttl == -1 then
                redis.call('EXPIRE', lock_key, lock_timeout)
            end
        end
        redis.call('SLEEP', 0.001)
    end
    return {0, 0}
"""

while True:
    lock_timestamp = acquire_distributed_lock(redis_client, 'test_lock', lock_timeout=10, max_retry_times=100)
    if lock_timestamp is not None:
        print('Lock acquired at timestamp', lock_timestamp)
        # Do something here
        time.sleep(2)
        release_distributed_lock(redis_client, 'test_lock', lock_timestamp)
        print('Lock released at timestamp', lock_timestamp)
    else:
        print('Fled to acquire lock')
    time.sleep(1)

在这个例子中，我们在一个无限循环中，每隔1秒尝试获取分布式锁，如果获取到锁则执行相关操作，并在2秒后释放锁，然后等待下一轮获取锁。在这个过程中，我们可以启动多个进程来模拟分布式情况，同时读写锁的键，这时候只有一个进程能够成功获取锁，其他进程需要等待锁被释放后才能获取锁。