分布式锁|高并发场景下Redis锁机制防止重复删除，利用redis锁保护数据避免重复删除

高并发下用Redis锁防止数据重复删除

最新动态：2025年电商大促暴露重复删除漏洞

2025年7月电商大促期间,某知名平台因库存系统并发问题导致超卖和重复删除商品数据，造成直接经济损失超200万元，事件再次凸显了在高并发场景下，分布式系统中数据一致性的重要性，今天我们就来聊聊如何用Redis实现可靠的分布式锁，特别是防止那些要命的重复删除操作。

为什么需要分布式锁？

想象一下这个场景：你的系统有多个服务实例同时在跑，某个定时任务要在凌晨清理过期数据，如果没有锁机制，所有实例同时执行删除操作，轻则重复劳动浪费资源，重则把不该删的数据也干掉了。

传统单机锁在分布式环境下完全失效,这就是为什么我们需要分布式锁——让不同机器上的服务也能像排队一样有序操作共享资源。

Redis分布式锁的基本玩法

最基础的Redis锁实现其实很简单：

import redis
def acquire_lock(conn, lock_name, acquire_timeout=10):
    # 生成唯一标识
    identifier = str(uuid.uuid4())
    lock_key = f"lock:{lock_name}"
    end = time.time() + acquire_timeout
    while time.time() < end:
        # 关键操作：只有key不存在时才能设置成功
        if conn.setnx(lock_key, identifier):
            # 设置过期时间防止死锁
            conn.expire(lock_key, 10)
            return identifier
        time.sleep(0.001)
    return False

这个实现用到了setnx命令（SET if Not eXists），只有锁不存在时才能设置成功，天然具备互斥性。

防止重复删除的完整方案

但真实场景下,特别是要防止重复删除时，我们需要考虑更多细节：

加锁阶段优化

def safe_delete_with_lock(conn, target_key, lock_timeout=5, retry_count=3):
    lock_name = f"delete_lock:{target_key}"
    identifier = str(uuid.uuid4())
    for _ in range(retry_count):
        # 使用set命令替代setnx+expire，保证原子性
        if conn.set(lock_name, identifier, nx=True, ex=lock_timeout):
            try:
                # 检查数据是否仍然需要删除
                if conn.exists(target_key):
                    conn.delete(target_key)
                return True
            finally:
                # 确保只删除自己的锁
                if conn.get(lock_name) == identifier:
                    conn.delete(lock_name)
            break
        time.sleep(0.1)
    return False

关键改进点

1. 原子性加锁：使用set命令的nx和ex参数替代原来的setnx+expire组合，避免因进程崩溃导致锁无法释放

2. 锁校验机制：删除前再次检查目标数据是否存在，避免无效操作

   

3. 锁所有权验证：释放锁时检查标识符，防止误删其他进程的锁

4. 重试机制：设置合理的重试次数和间隔

生产环境中的坑与解决方案

坑1：锁过期但业务未完成

假设你的删除操作很耗时,锁自动过期了，其他进程获取锁后也开始删除，这时第一个进程完成操作后可能误删第二个进程的锁。

解决方案：实现锁续期机制（看门狗）

def renew_lock(conn, lock_name, identifier, lock_timeout):
    if conn.get(lock_name) == identifier:
        conn.expire(lock_name, lock_timeout)
        return True
    return False
# 在删除操作中启动一个后台线程定期续期

坑2：Redis主从切换导致锁失效

当主节点挂掉时,从节点晋升期间可能导致锁状态不一致。

解决方案：使用RedLock算法（需要多个独立Redis实例），但会增加复杂度，对于大多数场景，单Redis实例+良好运维已经足够。

性能优化小技巧

1. 锁粒度控制：不要大范围加锁，比如按数据ID加锁而非整个表

2. 锁超时设置：根据业务操作耗时合理设置，太长影响并发，太短可能导致业务中断

3. 非阻塞尝试：先尝试获取锁，失败后快速返回而不是无限等待

4. 锁分段：对大批量删除操作，可以分段加锁执行

真实案例：订单超时处理系统

我们有个订单系统需要在30分钟未支付时自动取消订单,最初实现是每个服务实例都跑定时任务，经常出现重复取消。

引入Redis锁后的改进：

def cancel_order(order_id):
    lock_name = f"order_cancel:{order_id}"
    with redis_lock(lock_name, timeout=30):
        order = get_order(order_id)
        if order and order.status == "unpaid":
            update_order_status(order_id, "cancelled")
            release_inventory(order)

现在即使有10个服务实例同时运行,每个订单也只会被处理一次。

checklist

当你在高并发场景下需要防止重复删除时,记住这些要点：

✅ 使用原子性操作加锁（set nx ex） ✅ 为锁设置合理的过期时间 ✅ 释放锁时验证所有权 ✅ 考虑实现锁续期机制 ✅ 根据业务特点调整锁粒度 ✅ 重要操作添加前置条件检查

分布式锁不是银弹,但用好了确实能帮你避免很多头疼的并发问题，下次当你需要保护关键数据不被重复删除时，不妨试试这套方案。