python3使用python-redis-lock解决并发计算问题

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需求

我在最近的一个任务中,存在一个redis高并发计算多个客户端接收预警信息的时长问题。

模型是首先模拟多个客户端连接预警服务器集群,然后向预警服务集群发送告警信息。随后预警服务集群将会向客户端推送告警信息。

此时,我记录了发送告警至预警集群的时间,并且在客户端还会记录接收到告警的时间。

我将这个时间都会记录到redis中,那么此时就会有一个问题,当多个客户端抢占式往redis 读取数据,计算,设置数据,这个过程是会被相互覆盖的。

可以从上面的截图来看,多个不同的客户端读取redis的数据,大部分读取到了同一个数据,导致计算错误。

导致问题的示意图如下:

为了解决这个问题,则可以编写一个redis的锁,用来控制数据的并发读取以及写入。
在python redis库默认只有乐观锁的一种写法,在这里我再推荐使用一个库python-redis-lock,使用这个库对redis多个客户端并发的情况加锁,真的很方便。
下面来看看怎么使用。

python-redis-lock

https://pypi.org/project/python-redis-lock/

在使用这个库之前,需要安装如下:

pip install python-redis-lock

使用锁的示例:

lock = redis_lock.Lock(conn, "name-of-the-lock")
if lock.acquire(blocking=False):
    print("Got the lock.")
    lock.release()
else:
    print("Someone else has the lock.")

上面是单独设置锁的方式,还可以单独设置所有redis的操作加入锁。

# On application start/restart
import redis_lock
redis_lock.reset_all(redis_client)

修改业务代码,增加lock操作

1. 首先导入redis_lock

import redis_lock

2.将redis连接的客户端传入lock中,并设置lock的名称

# 设置redis连接
self.conn = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379, decode_responses=True, db=3)
 
# 设置redis锁
self.lock = redis_lock.Lock(self.conn, "redis-lock")

3.将业务读取、设置redis的部分加入锁

while True:
    # 设置redis锁,操作redis
    if self.lock.acquire(blocking=False):
        print("Got the lock.")
        # 获取lock,执行业务处理
        # 获取当前redis钟记录的客户端接收到告警的总时长
        recv_time_sum_count_clients = self.conn.get(recv_time_sum_count_clients_key)
        if recv_time_sum_count_clients is None:
            recv_time_sum_count_clients = "0:0"
 
        # 获取当前的统计数据
        recv_time_sum, count_clients = recv_time_sum_count_clients.split(":")
 
        # 计算告警接收总时长
        recv_time_sum = float(recv_time_sum) + recv_time
        # 计算收到预警的客户端数量
        count_clients = int(count_clients) + 1
 
        # 写入redis中
        recv_time_sum_count_clients = "%s:%s" % (str(recv_time_sum), str(count_clients))
        self.conn.set(recv_time_sum_count_clients_key, recv_time_sum_count_clients)
 
        print("user_id = %s, 计算平均时间成功, "
              "recv_time_sum = %s, count_clients = %s \n" %
              (self.user_id, recv_time_sum, count_clients))
 
        # 释放lock
        self.lock.release()
 
        # 退出循环
        break
    else:
        print("Someone else has the lock.")            

在客户端的代码中设置了锁之后,再来执行一下,看看有无抢占读取redis数据的情况,如下:

设置了锁之后,客户端由于并发导致redis数据读取、设置错误的情况就可以避免了。

并且这个库还可以使用到Django框架中,更多细节读者可以到该库Github中细细查阅,本篇章就不介绍了,哈哈。

到此这篇关于python3使用python-redis-lock解决并发计算问题的文章就介绍到这了,更多相关python-redis-lock 并发内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com!

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