锁Redis事务与锁强化安全性保障（redis的事务和）

随着互联网的快速发展，数据安全性保障成为了一个越来越重要的问题。在这个问题上，锁Redis事务和锁技术成为了不可缺少的工具，它们为程序员提供了强化安全性保障的方法。

锁Redis事务是一个由Redis数据库提供的事务锁定机制。Redis是一个高性能的内存数据库，它支持数据结构丰富，有丰富的存储方式，而且使用简单。在Redis中，我们可以使用事务来保证数据的原子性，避免出现一些意外的结果。事务和锁的结合，可以更好的确保我们的数据的安全性。

在Redis中使用事务，我们需要使用MULTI（开始事务）、EXEC（执行事务）和DISCARD（取消事务）命令。如果在事务执行过程中出现的错误，第一个命令返回的错误信息，而所有的命令都不会被执行。如果所有的命令执行成功，则事务提交，所有的命令都会被执行。此时我们的数据是被原子性地修改的，保证了数据的安全性。

事务的使用方式非常简单，下面就是一个简单的示例：

“`python

import redis

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

def update_a_b(a, b):

with r.pipeline() as pipe:

while True:

try:

pipe.watch(‘a’, ‘b’)

val_a = int(pipe.get(‘a’))

val_b = int(pipe.get(‘b’))

result = val_a + val_b

pipe.multi()

pipe.set(‘a’, result)

pipe.set(‘b’, 0)

pipe.execute()

break

except redis.exceptions.WatchError:

continue

print(‘Update a,b with result:’, result)

if __name__ == ‘__mn__’:

r.set(‘a’, 1)

r.set(‘b’, 2)

update_a_b(1, 2)

在上面的示例中，我们定义了一个`update_a_b`函数，它的作用是把`a`和`b`的值相加并把结果保存到`a`中。我们使用Redis的pipeline模块实现了事务，来确保`a`和`b`的值在事务执行中是原子性被修改的。在`try`块中，我们首先对`a`和`b`调用了`watch`方法，这样我们可以确保在事务执行期间，`a`和`b`的值不会被其他线程或进程修改。如果在我们的事务执行期间，`a`或`b`被修改了，那么就会抛出`redis.exceptions.WatchError`，我们就需要重试我们的事务。

在上面的代码中，我们使用了watch方法来实现了原子性的操作，严格来说这不是一个锁，因为这个技术允许在事务执行期间，其他的进程或线程也可以对`a`和`b`进行操作，只不过当这些操作和我们的事务冲突时，就阻塞了当前的事务。

如果你需要一个更加严格的锁，你可以使用Redis的set方法实现锁的功能。当然，相比于redis事务锁，redis锁的操作会更加复杂一些，因为我们需要确保锁的唯一性，并且还需要考虑一些异常情况。

下面是一个简单的Redis锁的代码实现：

```python
import redis
import time

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

def lock_with_timeout(lockname, acquire_timeout=10, lock_timeout=10):
    identifier = str(time.time())
    lockname = 'lock:' + lockname
    end = time.time() + acquire_timeout
    while time.time() 
        if r.setnx(lockname, identifier):
            # 加锁成功
            r.expire(lockname, lock_timeout)
            return identifier
        if not r.ttl(lockname):
            # 锁为非正常设置的过期时间，删除锁
            r.delete(lockname)
        time.sleep(0.001)
    return False
def unlock(lockname, identifier):
    pipe = r.pipeline()
    lockname = 'lock:' + lockname
    while True:
        try:
            pipe.watch(lockname)
            if pipe.get(lockname).decode() == identifier:
                pipe.multi()
                pipe.delete(lockname)
                pipe.execute()
                return True
            pipe.unwatch()
            break
        except redis.exceptions.WatchError:
            continue
    return False
if __name__ == '__mn__':
    lockname = 'hello'
    identifier = lock_with_timeout(lockname, acquire_timeout=1, lock_timeout=2)
    print(identifier)
    time.sleep(2)
    unlock(lockname, identifier)

在上面的示例中，我们定义了一个名为`lock_with_timeout`的函数实现了锁的功能。该锁具有一定的安全性验证能力，而且它是一个可超时获得的锁，通过对数据进行加锁和解锁操作来保证数据的完整性。

我们的锁代码中，使用`setnx`方法尝试获得锁，如果`setnx`返回了`True`，表示成功获得了锁。如果我们在获取锁的过程中超时，就返回False。获得锁之后，我们设置一个有限的生命周期，使用这个生命周期来保证锁的超时。如果已经有了该锁，那么我们需要判断锁的过期时间，如锁已过期，才能进行锁的处理。

当需要解锁时（不论是因为锁超时还是业务完成），我们需要对锁进行解锁，并且我们也要确保只有获得锁的那个进程可对锁进行解锁。

上述两种锁技术，可以保障程序中的多个进程或线程对于同一份数据操作的安全性，避免了数据冲突导致的损失。程序员还需要根据业务需求和性能数据选择适合自己的解决方案。