Redis的事务、乐观锁和悲观锁

本文深入解析Redis事务机制,包括事务的概念、功能、操作流程及其实现原理。探讨了MULTI、EXEC、DISCARD等命令的使用,以及事务的监控、并发控制和悲观锁、乐观锁策略。同时,分析了事务的隔离性、原子性特点及其在高并发场景下的应用。

一、是什么

  • 可以一次执行多个命令,本质是一组命令的集合。
  • 一个事务中的所有命令都会序列化,按照顺序地串行化执行而不会被其他命令插入,不许加塞

二、能干嘛

  • 一个队列中,一次性、顺序性、排他性的执行一系列命令

三、怎么玩

  • Redis中开启事务的命令是:MULTI ,这个命令通常会回复一个OK【回复的是OK,但是这个事能不能办,什么时候办,办不办的成不知道】,用户将会一次性的打多个命令,而代替执行,按顺序执行,Redis将这些命令入队,所有的命令将会通过命令:EXEC 来被调用执行。
  • 如果用命令:DISCARD 表示放弃丢弃,言下之意是放弃本次的批处理操作
  • 常用命令:

    • DISCARD:取消事务,放弃执行事务块内的所有命令
    • EXEC:执行所有事务块内的命令
    • MULTI:标记一个事务块的开始
    • UNWATCH:取消 WATCH 命令对所有 key 的监控
    • WATCH  key [key . . . ]:件事一个(或多个)key,如果在事务执行之前这个(或这些)key被其他命令所改动,那么事务将被打断
  • 正常执行:

  • 放弃事务:

  • 全体连坐:在事务块中只要有一条命令执行是错的,那么整个事务块就不会执行

  • 冤头债主:如果在事务块中所有命令都正确,但是结果会产生错误,那么冤有头债有主,谁错找谁

  • watch监控:

    • 悲观锁
      •  悲观锁(Pessimistic Lock),顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,当其他线程想要访问数据时,都需要阻塞挂起。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁、表锁,读锁,写锁等,都是在操作之前先上锁。
      • 在Java中,synchronized的思想也是悲观锁。​​​​​​​
    • 乐观锁:【冲突检测和数据更新
      • ​​​​​​​乐观锁(Optimistic Lock),顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候回判断一下再次期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量。
      • 乐观锁策略:提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新
      • 一般会使用版本号机制或CAS操作实现:
        • version方式:一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段,表示数据被修改的次数,当数据被修改时,version值会加一。当线程A要更新数据值时,在读取数据的同时也会读取version值,在提交更新时,若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新,否则重试更新操作,直到更新成功。
        • 核心SQL代码:

          update table set x=x+1, version=version+1 where id=#{id} and version=#{version};
    • ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​CAS(Check And Set【先检查再动手设置】)
      • ​​​​​​​CAS操作方式:即 compare and set,CAS是乐观锁技术,涉及到三个操作数,数据所在的内存值,预期值,新值。当需要更新时,判断当前内存值与之前取到的值是否相等,若相等,则用新值更新,若失败则重试,一般情况下是一个自旋操作,即不断的重试。
    • ********************************************************************

    • *无加塞篡改,先监控再开启 MULTI ,保证两笔金额变动在同一个事务内*

    • ********************************************************************

    • 如下图:就模拟了一个购物的过程,在买的过程中,别人会给你打钱,当你要完成支付的时候报错了
    • 解决:使用 UNWATCH 取消对当前 key 的监控,之后再一次进行监控(得到最新的数据),直到成功为止
    • 注意:

    • **********************************************

    • 一旦执行了 EXEC,之前加的监控所都会被取消掉*

    • **********************************************

四、小结

  • 通过 WATCH 命令在事务执行之前监控了多个 Keys,倘若在 WATCH 之后有任何 Key 的值发生变化,EXEC 命令执行的事务都将被放弃,同时返回 Nullmulti-bulk 应答以通知调用者事务执行失败

五、三阶段

  • 开启:以 MULTI 开始一个事务
  • 入队:将多个命令入队到事务中,接到这些命令并不会立即执行,而是放到等待执行的事务队列里面
  • 执行:由 EXEC 命令触发事务

六、三特性

  • 单独的隔离操作:事务中所有的命令多会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中,不会被其他客户端发送来的命令请求所打断
  • 没有隔离级别的概念:队列中的命令没有提交之前都不会实际的被执行,因为事务提交前任何指令都不会被实际的执行,也就是不存在 “ 事务内的查询要看到事务里面的更新,在事务外查询不能看到 ” 这个是让人万分头痛的问题
  • 不保证原子性:Redis 同一个事务中如果有一条命令执行失败,其后的命令仍然会被执行,没有回滚
### Redis 中的乐观锁悲观锁 #### 乐观锁Redis 中的实现 乐观锁假设在大多数情况下不会有多个客户端同时尝试修改同一数据项。因此,在读取数据时不加锁,仅在写入时检查是否有其他客户端进行了更改。如果检测到冲突,则拒绝此次更新并可能重试。 Redis 提供了 `WATCH` 命令配合事务(MULTI/EXEC)来模拟乐观锁定行为[^1]。当一个键被监视后,直到执行 EXEC 之前如果有任何对该键的操作都会使整个事务失败,从而达到防止并发修改的目的。 ```python import redis r = redis.Redis() def update_with_optimistic_lock(key, new_value): while True: r.watch(key) old_value = r.get(key) # Prepare the transaction. pipe = r.pipeline() pipe.multi() pipe.set(key, new_value) try: pipe.execute() # This will fail if key was changed since we started watching it. break # Success! We can exit now that our operation has succeeded. except redis.WatchError: continue # Retry on failure due to concurrent modification. update_with_optimistic_lock('example_key', 'new value') ``` #### 悲观锁Redis 中的表现形式 相比之下,悲观锁则是在访问共享资源前先获取独占权限,确保在整个处理过程中只有当前持有者能够对其进行变更。这种方式虽然更安全但也可能导致阻塞其他性能瓶颈问题。 对于简单的场景来说,可以通过 SETNX (SET if Not eXists) 来创建分布式互斥锁作为悲观锁的一种简单实现方式[^3]: ```bash SET resource_name lock_value NX PX timeout_in_milliseconds ``` 这里 `NX` 参数表示只在不存在该键的情况下设置;而 `PX` 后面跟的时间参数指定了自动释放时间,以防死锁的发生。 #### 主要区别总结 - **适用场合**: 乐观锁适合高频率查询低频度更新的数据结构,比如电商商品库存管理等业务逻辑里边;相反地,悲观锁更适合那些频繁发生改动且竞争激烈的环境。 - **性能影响**: 使用乐观策略通常可以获得更好的吞吐率因为它减少了不必要的等待时间上下文切换开销;然而一旦遇到争用情况就需要额外的工作来进行协调甚至回滚操作。 - **复杂程度**: 实现起来相对而言更加直观易懂的是悲观方案——直接占有直至完成任务再解锁即可;可是这往往伴随着更高的延迟风险以及潜在的竞争条件隐患。
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