Redis并发读取的有效性（redis 的读是并发吗）

Redis：并发读取的有效性

Redis是一款高性能的内存数据库，由于其架构的设计和支持并发读写操作等特性，Redis能够支持成千上百的客户端同时访问。但在高并发读取的情况下，可能会出现并发读取的有效性问题。本文将介绍Redis并发读取的有效性问题以及解决方案。

一、并发读取的有效性问题

在Redis并发读取的场景下，可能出现多个客户端同时读取相同的key值，但由于Redis是单线程处理请求的，会先处理其中一个客户端的请求，将结果存入内存，然后再处理另一个请求。这样就可能会导致后续读取相同key值的客户端读取到旧值。这种问题被称为“脏读”。以下是一个简单的示例，展示了并发读取可能导致的“脏读”问题：

import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.set('key1', 'value1')
def read():
    value = r.get('key1')
    print('Read value: ', value)

# 创建两个线程同时读取key1的值
t1 = threading.Thread(target=read)
t2 = threading.Thread(target=read)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

运行上述代码，输出结果为：

Read value:  b'value1'
Read value:  b'value1'

这个结果表明，两个线程同时读取了key1的值，并没有出现互斥的情况。然而，如果在两个线程中的一个将key1的值修改，那么另一个线程读取到的值就会不正确：

import redis
import threading
import time
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.set('key1', 'value1')
def read():
    value = r.get('key1')
    print('Read value: ', value)

def modify():
    time.sleep(0.5)
    r.set('key1', 'new_value')
    print('Modify key1')
# 创建两个线程，一个线程读取key1，一个线程修改key1的值
t1 = threading.Thread(target=read)
t2 = threading.Thread(target=modify)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

此时，输出结果为：

Modify key1
Read value:  b'value1'

这个结果表明，虽然线程2已经修改了key1的值，但线程1读取到的却是旧值。

二、解决并发读取的问题

在Redis中，一般使用redis.watch()和事务的方式来解决并发读取的问题。以下是一个示例：

import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.set('key1', 'value1')
def read():
    with r.pipeline() as pipe:
        while True:
            try:
                # 监视key1的值是否发生变化
                pipe.watch('key1')
                value = pipe.get('key1')
                print('Read value: ', value)
                break
            except redis.exceptions.WatchError:
                # 如果发生变化，则重试
                continue
def modify():
    time.sleep(0.5)
    with r.pipeline() as pipe:
        # 设置事务
        pipe.multi()
        pipe.set('key1', 'new_value')
        pipe.execute()
        print('Modify key1')
# 创建两个线程，一个线程读取key1，一个线程修改key1的值
t1 = threading.Thread(target=read)
t2 = threading.Thread(target=modify)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

在上述示例中，使用pipeline()和watch()方法来监视key1是否发生变化。如果发生变化，则重试读取操作。同时，使用pipeline()和multi()来设置事务，保证在修改key1的值时是原子性操作。此时，输出结果为：

Modify key1
Read value:  b'new_value'

这个结果表明，使用事务的方式，保证了在修改key1的值时是原子性操作，且只有最终修改成功的值才会被读取。

总结

在Redis的高并发读取场景中，可能会出现并发读取的有效性问题。通过使用redis.watch()和事务的方式来解决这个问题，可以保证在高并发场景中既能保证读取的正确性，又能保证性能的高效。