Redis锁等待时间怎么调才更快，性能提升其实没那么难

关于Redis锁等待时间怎么调整才能让系统更快,这个话题其实很多技术博客都讨论过，比如一些资深开发者像“程序员小灰”或者“阿里技术”公众号都分享过相关的实践经验，核心思想很简单，就是别让线程傻等，要灵活应变。

我们得明白为什么要用锁,当很多人（很多个程序线程）同时想修改同一个东西（比如库存数量）的时候，如果不加控制，就会乱套，Redis锁就像是给这个“东西”的房间配了一把钥匙，谁拿到钥匙谁才能进去操作，其他人得在外面等着。“锁等待时间”就是指外面的人愿意等多久。

这个等待时间设置得太短或太长都会出问题。

如果设置得太短会怎样？你设定等待锁的时间只有100毫秒，假设前面那个人（线程A）拿着锁进去操作了，但这个操作比较耗时，用了150毫秒，那你（线程B）在外面等了100毫秒后，脾气上来了，觉得“怎么这么慢，我不等了！”，于是扭头就走（放弃获取锁），但可能就在你走后50毫秒，线程A就完事把锁释放了，这下好了，锁空闲了，你却已经走了，白白浪费了一次机会，系统整体的处理速度反而慢了，这就像你去热门餐厅排队，等了五分钟没动静你就走了，结果你刚走就叫到你的号了，多亏啊。

反过来,如果设置得太长呢？比如你设定等待10秒，还是那个例子，线程A拿着锁，但这次它可能因为某种原因“卡住”了（比如它所在的服务器网络延迟，或者它执行的任务出了点问题），实际要20秒才能完成，那你就会在外面老老实实地等满10秒，然后才发现“哦，原来我等不到了”，这才放弃，这10秒钟，你这个线程什么活也没干，就干等着，占着系统的资源（比如连接池里的一个连接），这无疑是巨大的浪费，如果有很多线程都这样长时间空等，系统资源很快就会被耗尽，整体性能就会急剧下降。

问题的关键就在于找到那个“黄金平衡点”，这个点不是固定的，需要根据你实际业务的场景来摸索，根据一些实践总结，美团技术团队”分享过他们的经验，有以下几个调整思路：

第一,基准测试法，你先要大概知道，在正常情况下，一个线程持有锁之后，执行那段关键的业务代码，平均需要多长时间，这个时间可以通过压测或者监控得到，假设你测出来平均是200毫秒，你的锁等待时间就应该比这个时间要长一些，留出一定的富余量，以应对正常的网络波动和业务峰值，你可以设置为平均时间的2到3倍，也就是400到600毫秒，这样，在绝大多数正常情况下，后续线程都能成功等到锁。

第二,动态调整法，上面那个方法虽然比瞎猜好，但还是比较静态，更聪明的做法是让等待时间能够动态变化，比如说，你可以引入一个“超时退出 + 重试机制”，不要把所有的希望都押在一次等待上，你可以把总的等待时间拆分成多次、短时间的等待，总的业务超时要求是5秒，那么你可以设置每次尝试获取锁的等待时间为200毫秒，如果200毫秒后没拿到，别急着失败，而是稍微歇一下（比如等待一个随机的时间，这很重要，可以避免多个线程同时重试导致的新一轮拥堵），然后再次尝试获取锁，这样循环，直到总的尝试时间接近5秒为止，这种方式下，单个线程虽然可能尝试多次，但每次空等的时间都很短，不会长时间阻塞，对系统资源更友好，即使某个锁被长时间占用，其他线程也能更快地感知并做出反应，而不是被一个长等待时间“绑死”。

第三,监控反馈法，这是最高级的方法，你需要建立监控，实时查看锁的平均持有时间、等待时间、获取锁的成功率等指标，如果你发现等待超时的比例突然变高了，那可能意味着两个问题：要么是业务逻辑变复杂了，持有锁的时间变长了，此时你需要适当调大等待时间；要么是系统压力太大了，竞争过于激烈，此时你可能需要从业务层面考虑，比如是否能把锁的粒度细化（把一个大数据锁拆成多个小数据锁），从根本上减少竞争，这比单纯调整等待时间更有效。

调整Redis锁等待时间的目标不是追求一个“万能数值”，而是要遵循一个原则：在保证不错过锁的前提下，尽可能减少线程无意义的空等时间。 就像交通管理一样，设置红绿灯的时间，既要保证路口车辆能通过，又要避免另一个方向的车辆等太久，通过基准测试确定大致范围，通过重试机制实现动态灵活应对，再结合监控数据持续优化，这样就能在不知不觉中提升系统的整体性能和响应速度，性能提升，有时候就是从这些细节上的巧妙调整开始的。

就是关于如何调整Redis锁等待时间以提升性能的内容。