Redis缓存与Redis分布式锁使用及说明

Redis 缓存 (Caching)

在Redis中，数据是以

键值对

的形式存储的，其中键总是字符串类型，而值可以是多种数据类型。

目的

加速数据访问，减少对慢速数据源（如数据库）的频繁查询，提升系统性能和吞吐量。

核心逻辑

读操作：

• 应用优先从 Redis 读取数据。

• 若 Redis 中无数据（缓存未命中），则查询数据库，并将结果写入 Redis。

写操作：

• 更新数据库后，同步或异步更新/失效 Redis 中的缓存（如 DEL key 或 SET key new_value）。

存储形式总结

数据类型	底层实现	最大元素数	特点
String	SDS 动态字符串	512 MB	支持文本/二进制数据
Hash	哈希表或 ziplist	2³²-1 个字段	高效存储对象属性
List	双向链表/ziplist	2³²-1 个元素	保持插入顺序
Set	哈希表或 intset	2³²-1 个元素	自动去重
Sorted Set	跳表 + 哈希表	2³²-1 个元素	按分数排序
Geospatial	Sorted Set	同 Sorted Set	支持地理坐标计算
Stream	rax 树	理论无上限	支持消费者组
Bitmap	String	2³² 位	超高效布尔存储
HyperLogLog	专用结构	理论无上限	固定12KB内存存储巨大基数

// 设置过期时间db.KeyExpire("temp_data", TimeSpan.FromMinutes(30));// 滑动过期db.StringSet("session:1001", data, TimeSpan.FromMinutes(20), when: When.Always);

典型场景

• 高频读取的热点数据（如商品信息、用户资料）
• 减轻数据库压力
• 加速 API 响应

Redis 分布式锁 (Distributed Lock)

目的

协调分布式系统中多个进程/服务的并发操作，确保同一时刻只有一个客户端能执行关键逻辑（如资源修改），避免数据竞争。

核心作用

Redis 分布式锁用于解决分布式系统中的并发冲突问题，主要作用包括：

资源互斥访问

确保多个服务实例/进程同时操作共享资源（如数据库、文件）时，同一时刻只有一个客户端能执行关键代码。

例：避免库存超卖、重复支付、文件覆盖等问题。

协调分布式任务

保证定时任务、批处理操作在集群环境中只被执行一次。

防止并发副作用

避免多个请求同时修改同一数据导致状态不一致

核心逻辑

加锁：

• 客户端尝试在 Redis 中创建一个唯一键（如 lock:order_123），通过原子操作（如 SET key random_value NX PX 30000）确保互斥性。

执行业务逻辑：

• 只有成功获得锁的客户端才能执行后续操作（如扣减库存）。

解锁：

• 完成后删除该键（需通过 Lua 脚本验证值，避免误删其他客户端的锁）。

典型场景

• 分布式系统下的资源互斥访问（如订单支付、库存扣减）

• 防止重复任务调度（如定时任务只在一个节点执行）

// 示例：使用 Redlock 或 StackExchange.Redis 锁var redisLock = _redis.AcquireLock("lock:order_123", TimeSpan.FromSeconds(30));try{    if (redisLock.IsAcquired)    {        // 执行业务逻辑（如扣减库存）        _stockService.ReduceStock(productId, 1);    }}finally{    redisLock?.Release(); // 释放锁}

类库中用到的包是RedLockNet：

//锁信息集合var trayBarcodeLockInfos = new List<IRedLock>(); try {   //获取锁     var lockInfo = await _redLockLead.AcquireLockAsync(moveTrayBalance.TrayBarcode);     _ = !lockInfo.IsAcquired ? throw new BusinessException(message: _localizer["_TrayBarcodeRequestExist", moveTrayBalance.TrayBarcode]) : false;     trayBarcodeLockInfos.Add(lockInfo); //获取锁成功 将锁加入集合中  //执行业务逻辑  ·········· } catch (BusinessException ex) { } finally {    //释放锁     foreach (var lockInfo in trayBarcodeLockInfos)     {         await _redLockLead.ReleaseLockAsync(lockInfo);     } }

AcquireLockAsync() 获取锁 获取不到返回失败 

IsAcquired() 代表是否获取锁成功 

/// <summary>/// 获取锁(获取不到立即返回失败)/// </summary>/// <param name="lockKey"></param>/// <returns></returns>public virtual async Task<IRedLock> AcquireLockAsync(string lockKey){    var redLock = await _factoryProvider.RedLockFactoryInstance.CreateLockAsync(lockKey, _defaultKeyExpiry);    return redLock;}

/// <summary>/// 获取锁(阻塞直到获取锁成功或者1h后仍获取不到，返回失败)/// </summary>/// <param name="lockKey"></param>/// <returns></returns>public virtual async Task<IRedLock> AcquireLockUntilSuccessAsync(string lockKey){    var redLock = await _factoryProvider.RedLockFactoryInstance.CreateLockAsync(lockKey, _defaultKeyExpiry, _wait, _retry);    return redLock;}public async Task<IRedLock> CreateLockAsync(string resource, TimeSpan expiryTime, TimeSpan waitTime, TimeSpan retryTime, CancellationToken? cancellationToken = null){    return await RedLock.CreateAsync(loggerFactory.CreateLogger<RedLock>(), redisCaches, resource, expiryTime, waitTime, retryTime, configuration.RetryConfiguration, cancellationToken ?? CancellationToken.None).ConfigureAwait(continueOnCapturedContext: false);}

默认为每10秒尝试一次，在尝试了一小时后还获取不到锁的话，就返回失败

/// <summary>/// 释放锁/// </summary>/// <param name="redLock"></param>/// <returns></returns>public virtual async Task ReleaseLockAsync(IRedLock redLock){    await redLock.DisposeAsync();}

核心区别总结

特性	Redis 缓存	Redis 分布式锁
核心目标	提升读取性能，降低数据库压力	解决分布式系统并发冲突
数据性质	存储业务数据（如用户信息）	存储锁状态（临时性、非业务数据）
读写模式	高频读、低频写	短期占用、立即释放
生命周期	可长期存在（有过期时间）	临时存在（任务结束即释放）
关键命令	GET/SET/DEL/EXPIRE	SET NX PX/EVAL（Lua 解锁）
数据一致性	需处理缓存与数据库一致性（如双写策略）	需确保锁的互斥性和安全性（如 Redlock）

• 锁是协调机制，不存储业务数据；缓存是数据副本，两者不可互换。

• 缓存仅加速数据读取，无法控制并发写操作（如超卖问题仍需分布式锁或数据库事务）。

实际系统中二者常结合使用：

• 读场景：用 Redis 缓存加速数据访问。

• 写场景：用 Redis 分布式锁保护共享资源，确保数据一致性。

适用场景	不适用场景
库存扣减/秒杀系统	高频短操作（锁开销 > 业务开销）
分布式任务调度	强一致性要求极高的金融交易
防止重复提交	单机应用（用 Monitor 即可）
跨服务共享资源协调	读多写少场景（用乐观锁更优）

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持本站。

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