Redis 乐观锁-> 秒杀抢购 案例讲解

乐观锁
      大多数是基于数据版本（version）的记录机制实现的。即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表增加一个”version”字段来实现读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加1。此时，将提交数据的版本号与数据库表对应记录的当前版本号进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。redis中可以使用watch命令会监视给定的key，当exec时候如果监视的key从调用watch后发生过变化，则整个事务会失败。也可以调用watch多次监视多个key。这样就可以对指定的key加乐观锁了。注意watch的key是对整个连接有效的，事务也一样。如果连接断开，监视和事务都会被自动清除。当然了exec，discard，unwatch命令都会清除连接中的所有监视。

Redis事务
Redis中的事务(transaction)是一组命令的集合。事务同命令一样都是Redis最小的执行单位，一个事务中的命令要么都执行，要么都不执行。Redis事务的实现需要用到 MULTI 和 EXEC 两个命令，事务开始的时候先向Redis服务器发送 MULTI 命令，然后依次发送需要在本次事务中处理的命令，最后再发送 EXEC 命令表示事务命令结束。Redis的事务是下面4个命令来实现 

1.multi，开启Redis的事务，置客户端为事务态。
2.exec，提交事务，执行从multi到此命令前的命令队列，置客户端为非事务态。
3.discard，取消事务，置客户端为非事务态。
4.watch,监视键值对，作用时如果事务提交exec时发现监视的监视对发生变化，事务将被取消。

下面简单实现一个用redis乐观锁实现的秒杀系统

代码实现： 

  1 package com.github.distribute.lock.redis;
  2  
  3 import java.util.List;
  4 import java.util.Set;
  5 import java.util.concurrent.ExecutorService;
  6 import java.util.concurrent.Executors;
  7  
  8 import redis.clients.jedis.Jedis;
  9 import redis.clients.jedis.Transaction;
 10  
 11 /**
 12  * redis乐观锁实例 
 13  * @author linbingwen
 14  *
 15  */
 16 public class OptimisticLockTest {
 17  
 18     public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
 19          long starTime=System.currentTimeMillis();
 20         
 21          initPrduct();
 22          initClient();
 23          printResult();
 24          
 25         long endTime=System.currentTimeMillis();
 26         long Time=endTime-starTime;
 27         System.out.println("程序运行时间： "+Time+"ms");   
 28  
 29     }
 30     
 31     /**
 32      * 输出结果
 33      */
 34     public static void printResult() {
 35         Jedis jedis = RedisUtil.getInstance().getJedis();
 36         Set<String> set = jedis.smembers("clientList");
 37  
 38         int i = 1;
 39         for (String value : set) {
 40             System.out.println("第" + i++ + "个抢到商品，"+value + " ");
 41         }
 42  
 43         RedisUtil.returnResource(jedis);
 44     }
 45  
 46     /*
 47      * 初始化顾客开始抢商品
 48      */
 49     public static void initClient() {
 50         ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
 51         int clientNum = 10000;// 模拟客户数目
 52         for (int i = 0; i < clientNum; i++) {
 53             cachedThreadPool.execute(new ClientThread(i));
 54         }
 55         cachedThreadPool.shutdown();
 56         
 57         while(true){  
 58                 if(cachedThreadPool.isTerminated()){  
 59                     System.out.println("所有的线程都结束了！");  
 60                     break;  
 61                 }  
 62                 try {
 63                     Thread.sleep(1000);
 64                 } catch (InterruptedException e) {
 65                     e.printStackTrace();
 66                 }    
 67             }  
 68     }
 69  
 70     /**
 71      * 初始化商品个数
 72      */
 73     public static void initPrduct() {
 74         int prdNum = 100;// 商品个数
 75         String key = "prdNum";
 76         String clientList = "clientList";// 抢购到商品的顾客列表
 77         Jedis jedis = RedisUtil.getInstance().getJedis();
 78  
 79         if (jedis.exists(key)) {
 80             jedis.del(key);
 81         }
 82         
 83         if (jedis.exists(clientList)) {
 84             jedis.del(clientList);
 85         }
 86  
 87         jedis.set(key, String.valueOf(prdNum));// 初始化
 88         RedisUtil.returnResource(jedis);
 89     }
 90  
 91 }
 92  
 93 /**
 94  * 顾客线程
 95  * 
 96  * @author linbingwen
 97  *
 98  */
 99 class ClientThread implements Runnable {
100     Jedis jedis = null;
101     String key = "prdNum";// 商品主键
102     String clientList = "clientList";//// 抢购到商品的顾客列表主键
103     String clientName;
104  
105     public ClientThread(int num) {
106         clientName = "编号=" + num;
107     }
108  
109     public void run() {
110         try {
111             Thread.sleep((int)(Math.random()*5000));// 随机睡眠一下
112         } catch (InterruptedException e1) {
113         }
114         while (true) {
115             System.out.println("顾客:" + clientName + "开始抢商品");
116             jedis = RedisUtil.getInstance().getJedis();
117             try {
118                 jedis.watch(key);
119                 int prdNum = Integer.parseInt(jedis.get(key));// 当前商品个数
120                 if (prdNum > 0) {
121                     Transaction transaction = jedis.multi();
122                     transaction.set(key, String.valueOf(prdNum - 1));
123                     List<Object> result = transaction.exec();
124                     if (result == null || result.isEmpty()) {
125                         System.out.println("悲剧了，顾客:" + clientName + "没有抢到商品");// 可能是watch-key被外部修改，或者是数据操作被驳回
126                     } else {
127                         jedis.sadd(clientList, clientName);// 抢到商品记录一下
128                         System.out.println("好高兴，顾客:" + clientName + "抢到商品");
129                         break;
130                     }
131                 } else {
132                     System.out.println("悲剧了，库存为0，顾客:" + clientName + "没有抢到商品");
133                     break;
134                 }
135             } catch (Exception e) {
136                 e.printStackTrace();
137             } finally {
138                 jedis.unwatch();
139                 RedisUtil.returnResource(jedis);
140             }
141  
142         }
143     }
144
View Code

 

乐观锁

乐观锁不是数据库自带的，需要我们自己去实现。乐观锁是指操作数据库时(更新操作)，想法很乐观，认为这次的操作不会导致冲突，在操作数据时，并不进行任何其他的特殊处理（也就是不加锁），而在进行更新后，再去判断是否有冲突了。

通常实现是这样的：在表中的数据进行操作时(更新)，先给数据表加一个版本(version)字段，每操作一次，将那条记录的版本号加1。也就是先查询出那条记录，获取出version字段,如果要对那条记录进行操作(更新),则先判断此刻version的值是否与刚刚查询出来时的version的值相等，如果相等，则说明这段期间，没有其他程序对其进行操作，则可以执行更新，将version字段的值加1；如果更新时发现此刻的version值与刚刚获取出来的version的值不相等，则说明这段期间已经有其他程序对其进行操作了，则不进行更新操作。

举例：

 

下单操作包括3步骤：

1.查询出商品信息

select (status,status,version) from t_goods where id=#{id}

2.根据商品信息生成订单

3.修改商品status为2

update t_goods 

set status=2,version=version+1

where id=#{id} and version=#{version};

 

除了自己手动实现乐观锁之外，现在网上许多框架已经封装好了乐观锁的实现，如hibernate，需要时，可能自行搜索"hiberate 乐观锁"试试看。

 

悲观锁

与乐观锁相对应的就是悲观锁了。悲观锁就是在操作数据时，认为此操作会出现数据冲突，所以在进行每次操作时都要通过获取锁才能进行对相同数据的操作，这点跟java中的synchronized很相似，所以悲观锁需要耗费较多的时间。另外与乐观锁相对应的，悲观锁是由数据库自己实现了的，要用的时候，我们直接调用数据库的相关语句就可以了。

说到这里，由悲观锁涉及到的另外两个锁概念就出来了，它们就是共享锁与排它锁。共享锁和排它锁是悲观锁的不同的实现，它俩都属于悲观锁的范畴。

 

共享锁

共享锁指的就是对于多个不同的事务，对同一个资源共享同一个锁。相当于对于同一把门，它拥有多个钥匙一样。就像这样，你家有一个大门，大门的钥匙有好几把，你有一把，你女朋友有一把，你们都可能通过这把钥匙进入你们家，进去啪啪啪啥的，一下理解了哈，没错，这个就是所谓的共享锁。
刚刚说了，对于悲观锁，一般数据库已经实现了，共享锁也属于悲观锁的一种，那么共享锁在mysql中是通过什么命令来调用呢。通过查询资料，了解到通过在执行语句后面加上lock in share mode就代表对某些资源加上共享锁了。
比如，我这里通过mysql打开两个查询编辑器，在其中开启一个事务，并不执行commit语句
city表DDL如下：
  1.  
    CREATE TABLE `city` (
  2.  
    `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  3.  
    `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  4.  
    `state` varchar(255) DEFAULT NULL,
  5.  
    PRIMARY KEY (`id`)
  6.  
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=18 DEFAULT CHARSET=utf8;


begin;
SELECT * from city where id = "1"  lock in share mode;
 
然后在另一个查询窗口中，对id为1的数据进行更新
 
 
update  city set name="666" where id ="1";
此时，操作界面进入了卡顿状态，过几秒后，也提示错误信息
[SQL]update  city set name="666" where id ="1";
[Err] 1205 - Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
 
那么证明，对于id=1的记录加锁成功了，在上一条记录还没有commit之前，这条id=1的记录被锁住了，只有在上一个事务释放掉锁后才能进行操作，或用共享锁才能对此数据进行操作。
再实验一下：
 
 
update city set name="666" where id ="1" lock in share mode;
[Err] 1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'lock in share mode' at line 1


加上共享锁后，也提示错误信息了，通过查询资料才知道，对于update,insert,delete语句会自动加排它锁的原因
 
于是，我又试了试SELECT * from city where id = "1" lock in share mode;

 
这下成功了。
 
 
 
 

排它锁

排它锁与共享锁相对应，就是指对于多个不同的事务，对同一个资源只能有一把锁。
与共享锁类型，在需要执行的语句后面加上for update就可以了

 

行锁

行锁，由字面意思理解，就是给某一行加上锁，也就是一条记录加上锁。

比如之前演示的共享锁语句

SELECT * from city where id = "1"  lock in share mode; 

由于对于city表中,id字段为主键，就也相当于索引。执行加锁时，会将id这个索引为1的记录加上锁，那么这个锁就是行锁。

posted on 2016-05-10 14:09  北极猩球  阅读(1602)  评论(0)  编辑  收藏  举报

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