在使用RedisAtomicInteger中间遇到的问题

本文探讨了在使用RedisAtomicInteger时遇到的ERR value is not an integer or out of range错误,并详细解析了错误的原因及解决方案。

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RedisAtomicInteger是springdata中在redis的基础上实现的原子计数器,在以下maven依赖包中:

<groupId>org.springframework.data</groupId>     
<artifactId>spring-data-redis</artifactId> 

当使用RedisAtomicInteger(String redisCounter, RedisOperations<String, Integer> template,...)函数构建实例的情况下,在使用INCR或者DECR时,会遇到ERR value is not an integer or out of range错误,显示操作的数据不是一个整数或者超出范围。参考redis命令说明我们知道incr对操作值的要求:

这是一个针对字符串的操作,因为 Redis 没有专用的整数类型,所以 key 内储存的字符串被解释为十进制 64 位有符号整数来执行 INCR 操作。如果值包含错误的类型,或字符串类型的值不能表示为数字,那么返回一个错误。

从redis实例中查看该key的value,会发现结果类似这样:"\xac\xed\x00\x05sr\x00\x11java.lang.Integer\x12\xe2\xa0\xa4\xf7\x81\x878\x02\x00\x01I\x00\x05valuexr\x00\x10java.lang.Number\x86\xac\x95\x1d\x0b\x94\xe0\x8b\x02\x00\x00xp\x00\x00\x00\x01",原因在于value使用的序列化方式是JdkSerializationRedisSerializer,这和INCR命令对结果的要求是违背的。

该使用哪种序列化方式把value放进去呢?按照INCR命令对结果的要求,最容易想到StringRedisSerializer,但经过尝试这也行不通,会报java.lang.ClassCastException: java.lang.Integer cannot be cast to java.lang.String

如果看过RedisAtomicInteger的源码,在private RedisAtomicInteger(String redisCounter, RedisConnectionFactory factory, Integer initialValue)中会发现方法内部创建了RedisTemplate实例,对value设置的序列化方式是GenericToStringSerializer。该序列化内部使用spring core包下的
org.springframework.core.convert.support.DefaultConversionService作为默认的对象和字符串的转换方式,主要为了满足大多数环境的要求。

至此,我们终于知道了错误的根本原因,构造RedisAtomicInteger时传入的redisTemplate是有问题的,value的默认序列化方式不满足RedisAtomicInteger的需要。那么问题也迎刃而解,将GenericToStringSerializer作为redisTemplate的value序列化方式。

这样虽然解决了问题,但很麻烦,很可能为了RedisAtomicInteger的要求需要再创建一个redisTemplate,简直不能忍受。再看RedisAtomicInteger的源码,发现构造函数除了可以用redisTemplate,还可以用RedisConnectionFactory,尝试之后,完美解决。

<think>好的,用户现在问的是“什么是CAS”。之前他们问过可重入锁,现在转向CAS,可能是在学习多线程并发控制的相关知识。我需要先回顾一下CAS的定义和基本概念。 首先,CAS的全称是Compare-And-Swap,是一种无锁编程中常用的原子操作。用户可能已经了解过锁机制,比如可重入锁,现在想了解无锁的并发控制方法。这时候需要解释CAS的原理,以及它和锁的区别。 接下来,用户可能的疑问是为什么需要CAS。他们可能知道锁的缺点,比如性能开销、死锁风险,所以需要介绍CAS的优势,比如减少上下文切换、提高并发性能。需要举例说明CAS如何避免锁的问题。 然后,CAS的实现原理是关键。需要详细说明三个操作数:内存位置、预期原值和新值。当且仅当内存中的值等于预期原值时,才会更新为新值,否则不操作。这个过程必须是原子的,通常由硬件指令支持,比如x86的CMPXCHG。 用户可能对ABA问题不太清楚,这是CAS的一个常见陷阱。需要解释ABA问题的场景,比如一个值从A变到B再变回A,CAS会误认为没有变化。这时候需要引入版本号或标记来解决,比如AtomicStampedReference。 应用场景部分,用户可能想知道CAS在哪些地方被使用。可以提到Java中的Atomic类,如AtomicInteger,以及并发容器和框架中的使用。还可以对比CAS和锁的适用场景,比如高并发低冲突时CAS更高效,高冲突时锁可能更合适。 注意事项里需要强调CAS的局限性,比如循环尝试可能导致CPU开销,以及复杂性较高。用户可能在实际编码中遇到这些问题,需要给出建议,比如在冲突高的情况下考虑其他机制。 最后,总结CAS的重要性,强调它在无锁数据结构和高并发中的应用,帮助用户形成完整的知识结构。可能还需要和之前讲的可重入锁做对比,突出两者的不同适用场景。 检查是否需要符合之前的格式要求,比如行内公式用$,独立公式用$$,确保LaTeX语法正确。同时结构要清晰,分点说明,帮助用户逐步理解。需要避免技术术语过多,用简洁的中文解释,必要时举例说明。 现在组织内容,先定义CAS,然后为什么需要,原理,步骤,ABA问题,应用,注意事项,总结。每个部分用分点或子标题,保持逻辑连贯。确保回答真实可靠,参考Java的实现作为例子,增强可信度。</think>--- **CAS(Compare-And-Swap)** 是一种**无锁并发编程**的核心原子操作,用于在多线程环境下实现线程安全的共享数据更新。其核心思想是:**先检查内存中的值是否符合预期,若符合则修改为新值,否则放弃操作**。整个过程是原子的,不会被其他线程中断。 --- ### **为什么需要 CAS?** 1. **避免锁的开销**: 传统锁机制(如 `synchronized` 或 `ReentrantLock`)需要线程阻塞和唤醒,涉及上下文切换,性能损耗大。 **CAS 通过硬件指令直接操作内存,无需阻塞线程**,适合低冲突、高并发场景。 2. **解决原子性问题**: 在非原子操作中(如 `i++`),多线程同时修改可能导致数据不一致。 **CAS 通过“比较-交换”的原子性,确保线程安全**。 --- ### **CAS 的实现原理** CAS 操作依赖三个参数: - **内存地址(V)**:需要修改的共享变量地址 - **预期原值(A)**:操作前读取的变量值 - **新值(B)**:希望修改后的值 **操作步骤**: 1. 读取内存地址 `V` 的当前值,记为 `current`。 2. 若 `current == A`,则将 `V` 的值更新为 `B`,返回成功。 3. 若 `current ≠ A`,说明其他线程已修改了 `V`,放弃操作,返回失败。 整个过程由**硬件指令(如 x86 的 `CMPXCHG`)直接支持**,确保原子性。 --- ### **示例:CAS 解决 `i++` 的原子性问题** 非线程安全的 `i++` 操作: ```java i = i + 1; // 实际包含读取、计算、写入三步,可能被中断 ``` 使用 CAS 的线程安全实现: ```java AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(0); atomicInt.incrementAndGet(); // 内部基于 CAS 实现 ``` --- ### **CAS 的典型问题:ABA 问题** #### **场景描述** 线程 1 读取值 `A` → 线程 2 将值从 `A` 改为 `B` → 线程 2 又将值从 `B` 改回 `A` → 线程 1 执行 CAS,发现值仍为 `A`,误认为未被修改,操作成功。 **问题本质**:值未变,但中间过程可能已被其他线程修改(例如链表节点的删除和重建)。 #### **解决方案** 引入**版本号或标记**(如 `AtomicStampedReference`): - 每次修改时更新版本号。 - CAS 不仅比较值,还比较版本号是否匹配。 --- ### **CAS 的应用场景** 1. **原子类(`java.util.concurrent.atomic`)** - `AtomicInteger`、`AtomicLong` 等通过 CAS 实现原子操作。 - 示例:`AtomicInteger.addAndGet()`。 2. **无锁数据结构** - 无锁队列、栈、计数器等。 - 例如 `ConcurrentLinkedQueue` 基于 CAS 实现线程安全。 3. **乐观锁机制** - 数据库乐观锁、分布式锁(如 Redis 的 `SETNX` 命令)。 --- ### **CAS 的优缺点** | **优点** | **缺点** | |-----------------------------------|-----------------------------------| | 无锁,减少线程阻塞和上下文切换 | 高并发下可能因反复重试导致 CPU 开销 | | 适合低冲突场景,性能高于传统锁 | 需处理 ABA 问题(需额外标记) | | 实现简单原子操作 | 只能保证单个变量的原子性 | --- ### **注意事项** 1. **冲突频繁时慎用**: 若线程竞争激烈,CAS 可能因多次重试降低性能(自旋锁效应),此时传统锁可能更高效。 2. **复合操作需谨慎**: CAS 只能保证单个变量的原子性。多个变量的原子操作需结合其他机制(如锁或事务)。 --- ### **总结** CAS 通过**硬件级原子指令**实现无锁并发控制,是高性能并发编程的基石。它在低冲突场景下显著优于传统锁机制,但需注意 ABA 问题和自旋开销。在 Java 中,`java.util.concurrent.atomic` 包提供了基于 CAS 的原子类,可直接用于线程安全操作。
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