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Redis中的事務和Redis樂觀鎖詳解

更新時間：2023年12月11日 10:27:45 作者：warybee

這篇文章主要介紹了Redis中的事務和Redis樂觀鎖詳解,Redis事務是一個單獨的隔離操作：事務中的所有命令都會序列化、按順序地執(zhí)行,事務在執(zhí)行的過程中,不會被其他客戶端發(fā)送來的命令請求所打斷,需要的朋友可以參考下

1 Redis事務介紹

Redis事務是一個單獨的隔離操作：事務中的所有命令都會序列化、按順序地執(zhí)行。

事務在執(zhí)行的過程中，不會被其他客戶端發(fā)送來的命令請求所打斷。

Redis的事務是通過multi、exec、discard和watch這四個命令來完成的。
Redis的單個命令都是原子性的，所以這里需要確保事務性的對象是命令集合。
Redis將命令集合序列化并確保處于同一事務的命令集合連續(xù)且不被打斷的執(zhí)行。
Redis不支持回滾操作

1.1 命令介紹

multi：用于標記事務塊的開始,Redis會將后續(xù)的命令逐個放入隊列中，然后使用exec原子化執(zhí)行這個命令隊列。
exec：執(zhí)行命令隊列
discard：清除命令隊列
watch：在執(zhí)行multi之前，先執(zhí)行watch key1 [key2],可以監(jiān)視一個(或多個) key ，如果在事務執(zhí)行之前這個(或這些) key 被其他命令所改動，那么事務將被打斷（可以利用Watch特性實現Redis樂觀鎖）
unwatch：取消 WATCH 命令對所有 key 的監(jiān)視（如果在執(zhí)行 WATCH 命令之后，EXEC 命令或DISCARD 命令先被執(zhí)行了的話，那么就不需要再執(zhí)行UNWATCH 了）。

1.2 事務流程

從輸入multi命令開始，輸入的命令都會依次進入命令隊列中，但不會執(zhí)行，直到輸入exec命令后，redis會將之前的命令隊列中的命令依次執(zhí)行。

組隊的過程中可以通過discard來放棄組隊。
如果組隊中某個命令出現了報告錯誤，執(zhí)行時整個的所有隊列都會被取消。
如果執(zhí)行階段某個命令報出了錯誤，則只有報錯的命令不會被執(zhí)行，而其他的命令都會執(zhí)行，不會回滾。

在這里插入圖片描述

上圖說明：

1.客戶端1watch user:001 ,
2.客戶端1 開啟事務multi
3.客戶端1，執(zhí)行命令set user:001 lisi
4.在客戶端1，執(zhí)行exec之前，客戶端2，執(zhí)行set user:001 xiaoming
5.客戶端1，執(zhí)行exec出錯，事務被打斷

命令演示：

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set user:001 zhangsan
QUEUED
127.0.0.1:6379> set user:002 lisi
QUEUED
127.0.0.1:6379> get user:001
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) OK
2) OK
3) "zhangsan"


127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set user:001 xiaoming
QUEUED
127.0.0.1:6379> set user:002 xiaozhang
QUEUED
127.0.0.1:6379> discard    # 使用discard命令取消隊列
OK
127.0.0.1:6379> exec    # 執(zhí)行exec報錯
(error) ERR EXEC without MULTI

# watch 命令演示

# 客戶端2，在客戶端1執(zhí)行exec之前，執(zhí)行 set user:001 xiaoming，客戶端1的事務被打斷
127.0.0.1:6379> get user:001
"zhangsan"
127.0.0.1:6379> watch user:001
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set user:001 lisi
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec   # 客戶端1的事務被打斷
(nil)
127.0.0.1:6379> get user:001
"xiaoming"

2 Redis實現樂觀鎖

2.1 樂觀鎖與悲觀鎖介紹

悲觀鎖

悲觀鎖(Pessimistic Lock), 顧名思義，就是很悲觀，每次去拿數據的時候都認為別人會修改，所以每次在拿數據的時候都會上鎖，這樣別人想拿這個數據就會被阻塞直到它拿到鎖。

傳統(tǒng)的關系型數據庫里邊就用到了很多這種鎖機制，比如行鎖，表鎖等，讀鎖，寫鎖等，都是在做操作之前先上鎖。

樂觀鎖

樂觀鎖(Optimistic Lock), 顧名思義，就是很樂觀，每次去拿數據的時候都認為別人不會修改，所以不會上鎖，但是在更新的時候會判斷一下在此期間別人有沒有去更新這個數據，可以使用版本號等機制。

樂觀鎖適用于多讀的應用類型，這樣可以提高吞吐量。Redis就是利用這種check-and-set機制實現事務的。

2.2 Redis樂觀鎖實現原理

Redis樂觀鎖的實現，是利用watch命令特性。數據進行提交更新的時候，對數據的沖突與否進行檢測，如果發(fā)現沖突了，則讓返回用戶錯誤的信息，讓用戶決定如何去做。

Redis通過數據版本（Version）記錄機制實現樂觀鎖，這是樂觀鎖最常用的一種實現方式。

客戶端1	客戶端2
age字段初始版本為1	age字段初始版本為1
watch age multi
	set age 25 版本加一，目前數據庫版本為2
set age 30 exec 當前操作版本為1，小于數據中版本，提交失敗。

客戶端2在客戶端1提交事務之前，對據庫版本version進行更新一次，客戶端1事務提交的時候對比版本號，要是此次版本號低于數據庫當前版本號，就會提交失敗。

2.3 Redis樂觀鎖秒殺案例

創(chuàng)建Spring boot項目引入以下依賴

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-pool2</artifactId>
        </dependency>

配置文件

spring:
  redis:
    host: 192.168.235.131
    port: 6379
    database: 0
    connect-timeout: 1800000
    password: 123456
    lettuce:
      pool:
        #連接池最大連接數（使用負值表示沒有限制）
        max-active: 20
        #最大阻塞等待時間(負數表示沒限制)
        max-wait: -1
        #連接池中的最大空閑連接
        max-idle: 8
        #連接池中的最小空閑連接
        min-idle: 0

service 代碼

@Service
@Slf4j
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
    //庫存
    private final String STOCK_KEY="stock:num";
    //秒殺成功的用戶
    private final String USER_KEY="success:user";
    /**
     * Redis樂觀鎖秒殺案例
     * @param userId  用戶ID
     * @return
     */
    @Override
    public boolean secKill(String userId) {
        Object stockObj = redisTemplate.opsForValue().get(STOCK_KEY);
        if (stockObj==null){
            log.info("庫存為空，秒殺還未開始！");
            return false;
        }
        int stockNum=Integer.parseInt(stockObj.toString());
        if (stockNum<=0){
            log.info("庫存為0，秒殺已經結束！");
            return false;
        }
        //判斷當前用戶是否已經秒殺成功
        Boolean member = redisTemplate.opsForSet().isMember(USER_KEY, userId);
        if (member){
            log.info("您已經秒殺成功，不能重復參與！");
            return false;
        }
        List txList =redisTemplate.execute(new SessionCallback<List<Object>>() {
           @Override
           public List<Object> execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {
               //監(jiān)聽庫存
                operations.watch(STOCK_KEY);
               //開啟事務
               operations.multi();
               //扣減庫存
               operations.opsForValue().decrement(STOCK_KEY);
               //把秒殺成功的用戶加入到set集合
               operations.opsForSet().add(USER_KEY,userId);
               //執(zhí)行事務
               List<Object> result=operations.exec();
               return result;
           }
       });
        if (txList==null||txList.size()==0){
            log.info("用戶:{}，秒殺失敗",userId);
            return false;
        }
        log.info("用戶:{}，秒殺成功",userId);
        return true;
    }
}

Controller代碼

/**
 * 秒殺
 * @return
 */
@RequestMapping("secKill")
public String secKill(){
    String userId= UUID.randomUUID().toString();
    boolean res = orderService.secKill(userId);
    if (res){
        return "秒殺成功";
    }else {
        return "秒殺失敗";
    }
}

使用linux上的ab進行并發(fā)測試：

ab -n 500 -c 100  http://192.168.1.171/order/secKill

到此這篇關于Redis中的事務和Redis樂觀鎖詳解的文章就介紹到這了,更多相關Redis事務和樂觀鎖內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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Redis中的事務和Redis樂觀鎖詳解

目錄

1 Redis事務介紹

1.1 命令介紹

1.2 事務流程

2 Redis實現樂觀鎖

2.1 樂觀鎖與悲觀鎖介紹

2.2 Redis樂觀鎖實現原理

2.3 Redis樂觀鎖秒殺案例

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