同学们,今天咱们聊聊 Redis Cluster 里头那些让人头疼,但又不得不面对的事儿:事务和 Lua 脚本在跨槽位操作时的原子性问题。
Redis Cluster:分家之后的烦恼
首先,得明白 Redis Cluster 为什么要分片。单机 Redis 容量有限,扛不住海量数据,所以得把数据拆开,放到多个节点上,这就是分片(Sharding)。Redis Cluster 采用的是槽位(Slot)的概念,总共有 16384 个槽位,每个 key 通过 CRC16 算法算出哈希值,然后对 16384 取模,决定这个 key 属于哪个槽位。槽位再分配到不同的 Redis 节点上。
这种分片方式的好处是扩展性好,但坏处也很明显:原本在单机 Redis 上唾手可得的原子操作,现在变得困难重重。比如,一个简单的转账操作,A 账户减钱,B 账户加钱,如果 A 和 B 的 key 恰好在不同的槽位上,那就麻烦了。
事务:理想很丰满,现实很骨感
在单机 Redis 里,事务(MULTI
, EXEC
, DISCARD
, WATCH
)可以保证一组命令的原子性。简单来说,MULTI
开启事务,之后执行的命令会被放到一个队列里,直到 EXEC
命令执行,队列里的命令才会按顺序执行,要么全部成功,要么全部失败。
但是,在 Redis Cluster 里,事务的原子性只能保证在 单个节点 上。也就是说,如果事务涉及多个槽位,分布在不同的节点上,那原子性就荡然无存了。
举个例子,假设我们有个简单的商品库存管理系统:
# 伪代码,展示逻辑
def 库存扣减(商品ID, 数量):
redis.decrby(f"库存:{商品ID}", 数量)
redis.incrby(f"销量:{商品ID}", 数量)
如果 库存:{商品ID}
和 销量:{商品ID}
这两个 key 分布在不同的节点上,那么用 Redis 事务是没法保证原子性的。万一 库存:{商品ID}
扣减成功了,销量:{商品ID}
增加失败了,那数据就乱套了。
Lua 脚本:救星还是鸡肋?
Lua 脚本允许我们将一段 Lua 代码发送到 Redis 服务器执行。Redis 会以原子方式执行整个脚本。这听起来像是解决跨槽位原子性问题的救星,但实际上并非如此。
Redis 限制了 Lua 脚本执行的时间,默认是 5 秒。如果脚本执行时间超过这个限制,Redis 会杀死这个脚本,并返回一个错误。对于复杂的操作,5 秒的时间可能不够用。而且,长时间运行的脚本会阻塞 Redis 服务器,影响其他客户端的请求。
更重要的是,在 Redis Cluster 中,Lua 脚本默认也只能访问 单个节点 上的数据。如果脚本需要访问多个槽位的数据,同样会失败。
eval
vs evalsha
的选择
在使用 Lua 脚本时,我们通常会用到 EVAL
和 EVALSHA
两个命令。
EVAL
: 直接执行 Lua 脚本。每次都需要将整个脚本发送到 Redis 服务器。EVALSHA
: 执行已经加载到 Redis 服务器的 Lua 脚本。第一次执行时,需要先使用SCRIPT LOAD
命令将脚本加载到服务器,然后就可以使用EVALSHA
命令来执行了。
EVALSHA
的好处是减少了网络传输的开销,提高了性能。但是,如果 Redis 服务器重启,或者脚本被手动卸载,那么 EVALSHA
命令就会失败,需要重新加载脚本。
跨槽位原子操作的解决方案:真的有吗?
既然事务和 Lua 脚本都不能完美解决跨槽位原子操作的问题,那我们还有其他办法吗?答案是:有,但都不完美。
-
尽量避免跨槽位操作: 这是最简单,也是最有效的方法。在设计数据模型时,尽量将相关的数据放在同一个槽位上。比如,可以将
库存:{商品ID}
和销量:{商品ID}
的 key 进行一定的处理,使它们落在同一个槽位上。例如,使用 Hash Tag。key = "{商品ID}:库存" key = "{商品ID}:销量"
这样,只要
商品ID
相同,这两个 key 就会被分配到同一个槽位。但是,这种方法会牺牲一定的灵活性。 -
客户端锁: 使用分布式锁(比如 Redlock)来保证原子性。在执行跨槽位操作之前,先获取锁,操作完成后再释放锁。这种方法的缺点是性能较低,因为需要进行额外的网络通信。而且,如果锁的持有者崩溃,可能会导致死锁。
# 伪代码,展示逻辑 (需要引入 Redlock 客户端) redlock = Redlock(...) # 初始化 Redlock 客户端 try: lock = redlock.lock("转账锁", 1000) # 1000 ms 超时时间 if lock: redis.decrby(f"库存:{商品ID}", 数量) redis.incrby(f"销量:{商品ID}", 数量) redlock.unlock(lock) # 释放锁 else: print("获取锁失败") except Exception as e: print(f"发生异常: {e}") if lock: redlock.unlock(lock)
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手动补偿: 先执行操作,然后检查结果,如果发现数据不一致,则进行手动补偿。这种方法的缺点是实现复杂,容易出错。而且,补偿操作本身也可能失败。
# 伪代码,展示逻辑 库存_原始值 = redis.get(f"库存:{商品ID}") 销量_原始值 = redis.get(f"销量:{商品ID}") try: redis.decrby(f"库存:{商品ID}", 数量) redis.incrby(f"销量:{商品ID}", 数量) # 检查一致性 (简化示例,实际情况更复杂) 库存_当前值 = redis.get(f"库存:{商品ID}") 销量_当前值 = redis.get(f"销量:{商品ID}") if int(库存_原始值) - int(库存_当前值) != 数量 or int(销量_当前值) - int(销量_原始值) != 数量: print("数据不一致,进行补偿") redis.set(f"库存:{商品ID}", 库存_原始值) # 补偿库存 redis.set(f"销量:{商品ID}", 销量_原始值) # 补偿销量 else: print("数据一致") except Exception as e: print(f"发生异常: {e}") # 发生异常,进行补偿 redis.set(f"库存:{商品ID}", 库存_原始值) # 补偿库存 redis.set(f"销量:{商品ID}", 销量_原始值) # 补偿销量
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使用 Redis Modules: Redis Modules 允许我们扩展 Redis 的功能。可以编写一个自定义的 Module,来实现跨槽位的原子操作。这种方法的优点是性能高,但缺点是开发成本高,需要熟悉 Redis 的内部机制。
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使用第三方库 (比如 Redisson): Redisson 是一个 Java 的 Redis 客户端,它提供了很多高级的功能,包括分布式锁、分布式对象等。Redisson 可以简化跨槽位原子操作的实现。但是,Redisson 也有一定的性能开销。
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两阶段提交 (2PC): 这是一个经典的分布式事务解决方案。将事务分为两个阶段:准备阶段和提交阶段。在准备阶段,所有节点都准备好执行事务,如果所有节点都准备成功,则进入提交阶段,所有节点都执行事务。如果任何一个节点准备失败,则进入回滚阶段,所有节点都回滚事务。2PC 的缺点是实现复杂,性能较低。
各种方案对比
为了更清晰地比较这些方案,我们用一张表格来总结一下:
方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
---|---|---|---|
避免跨槽位操作 | 简单有效,性能高 | 牺牲灵活性 | 数据关联性强,对灵活性要求不高的场景 |
客户端锁 | 简单易懂,通用性强 | 性能较低,可能死锁 | 对原子性要求高,对性能要求不高的场景 |
手动补偿 | 灵活性高 | 实现复杂,容易出错,补偿操作可能失败 | 允许一定程度的数据不一致,可以容忍补偿失败的场景 |
Redis Modules | 性能高 | 开发成本高,需要熟悉 Redis 内部机制 | 对性能要求极高,有足够开发资源的场景 |
Redisson | 简化开发 | 有一定的性能开销,引入额外的依赖 | 使用 Java 开发,需要快速实现跨槽位原子操作的场景 |
两阶段提交 (2PC) | 理论上保证强一致性 | 实现复杂,性能较低 | 对数据一致性要求极高,可以容忍较低性能的场景 |
Lua 脚本 + Hash Tag 的一种特殊情况
虽然 Lua 脚本在 Redis Cluster 中默认只能访问单个节点的数据,但如果配合 Hash Tag,也可以实现一定程度上的跨槽位原子操作。
假设我们有以下 Lua 脚本:
local key1 = KEYS[1]
local key2 = KEYS[2]
local amount = tonumber(ARGV[1])
local current_stock = redis.call('GET', key1)
if not current_stock then
return redis.error('Stock key not found')
end
local current_sales = redis.call('GET', key2)
if not current_sales then
return redis.error('Sales key not found')
end
current_stock = tonumber(current_stock)
current_sales = tonumber(current_sales)
if current_stock < amount then
return redis.error('Insufficient stock')
end
redis.call('DECRBY', key1, amount)
redis.call('INCRBY', key2, amount)
return {current_stock - amount, current_sales + amount}
如果我们在调用 EVAL
命令时,传入的 KEYS
参数使用了相同的 Hash Tag,那么这两个 key 就会被分配到同一个槽位,从而保证 Lua 脚本的原子性。
例如:
# 假设商品ID是 "product123"
key1 = "{product123}:stock"
key2 = "{product123}:sales"
amount = 10
script = """
local key1 = KEYS[1]
local key2 = KEYS[2]
local amount = tonumber(ARGV[1])
local current_stock = redis.call('GET', key1)
if not current_stock then
return redis.error('Stock key not found')
end
local current_sales = redis.call('GET', key2)
if not current_sales then
return redis.error('Sales key not found')
end
current_stock = tonumber(current_stock)
current_sales = tonumber(current_sales)
if current_stock < amount then
return redis.error('Insufficient stock')
end
redis.call('DECRBY', key1, amount)
redis.call('INCRBY', key2, amount)
return {current_stock - amount, current_sales + amount}
"""
result = redis.eval(script, 2, key1, key2, amount)
print(result)
在这个例子中,{product123}:stock
和 {product123}:sales
都会被分配到同一个槽位,所以 Lua 脚本可以保证原子性。
总结:没有银弹,只有权衡
总而言之,Redis Cluster 的跨槽位原子操作是一个复杂的问题,没有完美的解决方案。我们需要根据具体的业务场景,选择合适的方案。在大多数情况下,尽量避免跨槽位操作是最好的选择。如果实在避免不了,那就需要权衡各种方案的优缺点,选择一个最适合自己的方案。
记住,架构设计没有银弹,只有权衡。希望今天的讲解能帮助大家更好地理解 Redis Cluster 的跨槽位原子操作问题,并在实际工作中做出更明智的选择。下课!