Redis的并发竞争问题如何解决

本文深入探讨了Redis并发写操作中出现的竞争问题,通过实例解释了当多个连接同时尝试更新同一键值时可能发生的错误结果,并提出了五种有效解决方案,包括使用incr命令、独占锁、乐观锁、客户端加锁及setnx实现的内置锁。

什么是Redis的并发竞争问题

Redis的并发竞争问题,主要是发生在并发写竞争,考虑到redis没有像db中的sql语句,update val = val + 10
where …,无法使用这种方式进行对数据的更新。

假如有某个key = “price”, value值为10,现在想把value值进行+10操作。正常逻辑下,就是先把数据key为price的值读回来,加上10,再把值给设置回去。如果只有一个连接的情况下,这种方式没有问题,可以工作得很好,但如果有两个连接时,两个连接同时想对还price进行+10操作,就可能会出现问题了。

例如:两个连接同时对price进行写操作,同时加10,最终结果我们知道,应该为30才是正确。

考虑到一种情况:

T1时刻,连接1将price读出,目标设置的数据为10+10 = 20。

T2时刻,连接2也将数据读出,也是为10,目标设置为20。

T3时刻,连接1将price设置为20。

T4时刻,连接2也将price设置为20,则最终结果是一个错误值20。

解决方案

  1. 方案1
    利用redis自带的incr命令,具体用法看这里http://doc.redisfans.com/string/incr.html。

  2. 方案2
    可以使用独占锁的方式,类似操作系统的mutex机制。(网上有例子,http://blog.youkuaiyun.com/black_ox/article/details/48972085 不过实现相对复杂,成本较高)

  3. 方案3
    使用乐观锁的方式进行解决(成本较低,非阻塞,性能较高)
    如何用乐观锁方式进行解决?
    本质上是假设不会进行冲突,使用redis的命令watch进行构造条件。伪代码如下:

    watch price
    get price $price
    $price = $price + 10
    multi
    set price $price
    exec

watch这里表示监控该key值,后面的事务是有条件的执行,如果从watch的exec语句执行时,watch的key对应的value值被修改了,则事务不会执行。

  1. 方案4
    这个是针对客户端来的,在代码里要对redis操作的时候,针对同一key的资源,就先进行加锁(java里的synchronized或lock)。

  2. 方案5
    利用redis的setnx实现内置的锁。

转载自:Redis的并发竞争问题如何解决

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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