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redis乐观锁与悲观锁的实战 

作者:不拿博客专家不改名

Redis提供了两种锁机制,即乐观锁和悲观锁。本文主要介绍了redis乐观锁与悲观锁的实战,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

概念

Redis是一个内存中的键值存储系统,支持多种数据结构,如字符串、哈希、列表等。Redis提供了两种锁机制,即乐观锁和悲观锁。

乐观锁

乐观锁是一种乐观的并发控制策略,它认为数据在大多数情况下不会被其他线程占用,因此每次需要修改数据时,都不会获取锁,而是直接进行修改。在Redis中,可以通过WATCH和CAS命令来实现乐观锁,WATCH命令用于监视一个或多个键,CAS命令用于检查并更新键的值。

例如,假设有一个计数器键counter,多个客户端都需要对其进行操作。使用乐观锁的方式,可以在每个客户端执行操作之前,先通过WATCH命令监视counter键:

WATCH counter
current_count = GET counter
new_count = current_count + 1
MULTI
SET counter new_count
EXEC

然后,在EXEC命令执行之前,使用GET命令再次获取counter键的值,并将其与之前获取的值进行比较。如果值相等,就说明期间没有其他客户端对counter键进行了修改,此时可以使用CAS命令将新值设置到counter键中。如果值不相等,则说明期间有其他客户端对counter键进行了修改,需要重新执行操作。

GET counter

悲观锁

悲观锁是一种悲观的并发控制策略,它认为数据在大多数情况下都会被其他线程占用,因此每次需要修改数据时,都会先获取锁,确保在修改期间没有其他线程可以访问该数据。在Redis中,可以通过WATCH命令来实现悲观锁,该命令可以监视一个或多个键,如果在事务执行期间有任何被监视键的值发生了变化,整个事务会被回滚。

还是上文的例子

WATCH counter
current_count = GET counter
new_count = current_count + 1
MULTI
SET counter new_count
EXEC

如果在执行事务期间,有其他客户端修改了counter键,那么整个事务会被回滚,需要重新执行。

悲观锁的优点在于它可以确保数据的一致性,但缺点在于它需要获取锁,可能会引起线程的阻塞,影响并发性能。

乐观锁示例

假设有一个电商平台,用户可以在平台上购买商品。为了保证数据的一致性,我们可以使用Redis的乐观锁来实现商品库存的扣减。

首先,我们需要在Redis中保存每个商品的库存信息,使用hash数据结构来保存,例如:

然后,在业务逻辑中,当用户购买一个商品时,需要执行以下步骤:

下面是使用Spring Boot实现的示例代码:

@Service
public class OrderService {
    private final RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate;

    @Autowired
    public OrderService(RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    public void placeOrder(String sku, int quantity) {
        String stockKey = "stock:" + sku;
        while (true) {
            // 监视商品库存键,以便在事务开始前检测是否有其他客户端修改了库存
            redisTemplate.watch(stockKey);
            // 获取当前库存数量
            int currentStock = redisTemplate.opsForHash().get(stockKey, sku);
            // 检查库存是否足够
            if (currentStock < quantity) {
                // 库存不足,放弃事务并抛出异常
                redisTemplate.unwatch();
                throw new RuntimeException("Out of stock");
            }
            // 计算新的库存数量
            int newStock = currentStock - quantity;
            // 开始事务
            redisTemplate.multi();
            // 更新库存数量
            redisTemplate.opsForHash().put(stockKey, sku, newStock);
            // 提交事务
            List<Object> results = redisTemplate.exec();
            // 如果事务执行成功,则退出循环
            if (results != null) {
                break;
            }
            // 如果事务执行失败,则重试
        }
    }
}

在上面的代码中,我们使用RedisTemplate来操作Redis,其中watch方法用于监视商品库存键,opsForHash方法用于获取和修改商品库存的值,multi和exec方法用于开启和提交事务。

悲观锁示例

除了乐观锁,Redis还支持悲观锁,可以通过设置NX(Not Exist)或XX(Exist)标志来实现。例如,当NX标志设置为true时,如果锁不存在,会返回OK,并创建一个锁;如果锁已经存在,会返回null,表示获取锁失败。反之,当XX标志设置为true时,如果锁已经存在,会返回OK,表示获取锁成功;如果锁不存在,会返回null,表示获取锁失败。

下面是使用Spring Boot实现的悲观锁示例代码:

@Service
public class OrderService {
    private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

    @Autowired
    public OrderService(RedisTemplate<String, String> redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    public void placeOrder(String sku, int quantity) {
        String lockKey = "lock:" + sku;
        // 尝试获取锁,如果锁已经存在,说明有其他线程正在执行相关操作
        Boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "locked");
        if (!locked) {
            // 获取锁失败,抛出异常
            throw new RuntimeException("Unable to acquire lock");
        }
        // 设置锁的过期时间,防止锁被一直占用
        redisTemplate.expire(lockKey, 10, TimeUnit.SECONDS);
        try {
            // 执行订单创建、扣减库存等操作
        } finally {
            // 释放锁
            redisTemplate.delete(lockKey);
        }
    }
}

在上面的代码中,我们使用setIfAbsent方法来尝试获取锁,如果锁已经存在,说明其他线程正在执行相关操作,此时会返回false,表示获取锁失败;否则,会返回true,表示获取锁成功。如果获取锁成功,我们会设置锁的过期时间,并执行相关操作,最后释放锁。

总结提升

需要注意的是,悲观锁一般适用于并发量不大的场景,如果并发量较高,容易导致性能问题。因此,在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的锁策略。

到此这篇关于redis乐观锁与悲观锁的实战 的文章就介绍到这了,更多相关redis乐观锁与悲观锁内容请搜索脚本之家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脚本之家!

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