redis乐观锁(适用于秒杀系统)

本文介绍了Redis事务中如何使用WATCH命令实现类似CAS的功能,并通过一个递增操作的例子展示了如何防止竞态条件,确保数据的一致性。
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redis事务中的WATCH命令和基于CAS的乐观锁
 在Redis的事务中,WATCH命令可用于提供CAS(check-and-set)功能。假设我们通过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的值发生了变化,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。例如,我们再次假设Redis中并未提供incr命令来完成键值的原子性递增,如果要实现该功能,我们只能自行编写相应的代码。其伪码如下:
     val = GET mykey
     val = val + 1
     SET mykey $val
    以上代码只有在单连接的情况下才可以保证执行结果是正确的,因为如果在同一时刻有多个客户端在同时执行该段代码,那么就会出现多线程程序中经常出现的一种错误场景--竞态争用(racecondition)。比如,客户端A和B都在同一时刻读取了mykey的原有值,假设该值为10,此后两个客户端又均将该值加一后set回Redis服务器,这样就会导致mykey的结果为11,而不是我们认为的12。为了解决类似的问题,我们需要借助WATCH命令的帮助,见如下代码:
     WATCH mykey
     val = GET mykey
     val = val + 1
     MULTI
     SET mykey $val
     EXEC
     和此前代码不同的是,新代码在获取mykey的值之前先通过WATCH命令监控了该键,此后又将set命令包围在事务中,这样就可以有效的保证每个连接在执行EXEC之前,如果当前连接获取的mykey的值被其它连接的客户端修改,那么当前连接的EXEC命令将执行失败。这样调用者在判断返回值后就可以获悉val是否被重新设置成功。

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### 乐观锁的实现方法与原理 乐观锁的核心思想是假设在大多数情况下不会发生数据冲突,因此在读取数据时不加锁,而是在更新数据时检查是否有人修改过数据。如果数据未被修改,则更新成功;如果数据已被修改,则拒绝更新并提示用户重试。这种机制避免了传统悲观锁的阻塞等待,提高了系统的并发性能。 Redis 提供了 `WATCH`、`MULTI` 和 `EXEC` 命令来支持乐观锁的实现。具体来说,`WATCH` 命令用于监视一个或多个键,如果在事务执行前这些键被其他客户端修改,则事务将不会执行。`MULTI` 和 `EXEC` 则用于将多个命令打包成一个事务,确保事务的原子性。 以下是一个使用 Redis 实现乐观锁的示例代码: ```python import redis def update_data_with_optimistic_lock(r: redis.Redis, key: str, new_value: str): while True: # 监视键 r.watch(key) # 获取当前值 current_value = r.get(key) # 检查值是否被修改 if current_value is None: # 如果键不存在,直接退出 print("Key does not exist.") return # 开始事务 pipeline = r.pipeline() try: # 修改数据 pipeline.multi() pipeline.set(key, new_value) # 执行事务 pipeline.execute() print("Data updated successfully.") break except redis.WatchError: # 如果在监视期间键被修改,重试 print("Data was modified by another client. Retrying...") continue finally: # 取消监视 pipeline.reset() # 连接Redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # 调用更新函数 update_data_with_optimistic_lock(r, 'my_key', 'new_value') ``` 在上述代码中,`r.watch(key)` 用于监视指定的键。如果在事务执行期间该键被其他客户端修改,则会抛出 `redis.WatchError` 异常,此时需要重试整个操作。通过这种方式,确保了数据在更新时的一致性。 Redis 的 `WATCH` 命令本质上是一种 **CAS(Compare and Set)** 操作,它能够在不加锁的情况下实现并发控制。CAS 操作的基本思想是,在更新数据时检查数据的版本号或当前值,只有当数据未被修改时才允许更新[^2]。 ### 乐观锁的优势 1. **减少锁竞争**:由于乐观锁在更新数据时才进行冲突检测,而不是在整个操作期间持有锁,因此减少了锁的竞争,提高了并发性能。 2. **避免死锁**:乐观锁不依赖锁机制,因此不存在死锁问题。 3. **适用于读多写少的场景**:在读操作远多于写操作的场景中,乐观锁能够显著提高系统性能。 ### 适用场景 乐观锁特别适合以下场景: - **高并发环境**:如电商秒杀、库存管理等场景,数据冲突较少,乐观锁能够有效提高系统吞吐量。 - **短事务操作**:乐观锁适用于事务执行时间较短的场景,因为长时间的事务会增加冲突的概率。 ### 注意事项 - **重试逻辑**:由于乐观锁在冲突时会失败,因此需要在应用层实现重试逻辑。重试次数过多可能会导致性能下降。 - **数据一致性**:在某些极端情况下,乐观锁可能导致数据不一致,因此需要结合业务逻辑进行适当的补偿机制。 ### 总结 Redis 通过 `WATCH`、`MULTI` 和 `EXEC` 命令实现了乐观锁机制,能够在高并发环境下有效控制数据冲突,同时避免了传统悲观锁的阻塞问题。通过合理的设计和实现,开发者可以利用 Redis 高效地管理共享数据,提升系统的并发性能和响应速度[^1]。
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