噩梦般的Redis阻塞之恨（redis的噩梦 阻塞）

聊起高并发系统中使用的缓存方案，Redis可以说是最常用的一种。它不仅可以作为缓存来使用，还可以作为消息队列进行消息传递；同时还可以将数据持久化到硬盘中，因而具备很高的灵活性。但是，Redis在使用过程中，也可能会出现一些问题，比如阻塞问题，从而带来程序的不稳定。本文将重点讲解Redis的阻塞以及解决方案。

1、Redis阻塞的原因

Redis的阻塞通常来自于读写操作。当Redis执行某些特殊操作时，会产生阻塞，这些特殊操作包括：

– 通过KEY获取对应VALUE的操作

– 向Redis存储数据的操作

这两种操作都需要对Redis进行互斥访问，因此在高并发的情况下就很容易产生竞争锁的问题，进而造成阻塞的情况。

2、如何检测Redis阻塞

我们可以通过检测Redis的命令延迟来判断是否发生了阻塞。命令延迟就是指Redis从接收到客户端请求到返回结果的时间。

我们可以通过命令“CLIENT LIST”来查看所有连接的客户端情况，包括ID、地址、状态、最后一次通信时间等信息。其中，“last_cmd_duration”字段可以告诉我们最近一次执行Redis命令的时间，如果时间较长，就说明该命令被阻塞了。

此外，我们还可以在Redis配置文件中开启slow log功能，让Redis在执行操作较慢的命令时自动记录下来，并且把这些命令记录到slow log文件中，这样就可以方便地定位阻塞命令的来源。

3、避免Redis阻塞

3.1、使用分布式锁

分布式锁能够避免并发情况下的竞争锁问题，从而避免阻塞。可以使用Redlock或者基于Redis本身的分布式锁来实现。下面给出基于Redis实现分布式锁的代码：

“`python

import redis

from redis.exceptions import RedisError

import time

class RedisLock(object):

def __init__(self, redis_conn, key, timeout=60):

self.redis_conn = redis_conn

self.key = f’lock:{key}’

self.timeout = timeout

def lock(self):

while True:

try:

# setnx命令会在key不存在的情况下设置值，返回 True，如果key已经存在，不做任何操作，返回 False。

ret = self.redis_conn.setnx(self.key, time.time()+self.timeout)

if ret:

return True

else:

# get命令取出key对应的值并判断是否超时

value = int(self.redis_conn.get(self.key))

if value

old_value = self.redis_conn.getset(self.key, time.time()+self.timeout)

if old_value == value:

return True

except RedisError as e:

print(e)

time.sleep(0.1)

def unlock(self):

try:

self.redis_conn.delete(self.key)

except RedisError as e:

print(e)

3.2、使用Pipeline优化读写

使用Redis的Pipeline可以大大优化读写操作的速度，从而避免阻塞。Pipeline的原理是将多个操作打包发送给Redis，这样就可以减少网络通信的开销和Redis的响应时间。下面给出Pipeline的使用方法：

```python
import redis
r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379, db=0)
pipe = r.pipeline()
pipe.set('foo', 'bar')
pipe.get('foo')
pipe.execute()

4、总结

Redis在高并发环境下可能发生阻塞，对于防止阻塞的方法，在使用Redis时要注意。分布式锁可以避免阻塞，Pipeline可以优化读写速度，这些方法都是防止Redis阻塞的良好选择。

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