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Description
乐观锁 VS 悲观锁
乐观锁
这个世界是美好的,别人肯对不会在我操作数据前进行更改。在redis中,乐观锁指的是只是对key
上锁,只要key
不变就代表不会出问题。redis中的事务multi
默认使用乐观锁,这将会导致一个问题:在秒杀这种高并发环境下,容易造成超卖问题。
如,在一件商品只剩一件时,这时A用户
开启事务只准备抢购,而就在A
完成事务之前,B
用户已经抢了这件商品,当A
完成事务后,库存数量为-1
。为了解决这个问题,可以引进悲观锁。
悲观锁
这个世界一切东西都是不可信的。在redis中,悲观锁指的是对数据key
和value
都上锁,只要这个数据有一点小改动,事务将失败。因此上面的秒杀活动,在开启事务前,可对库存上锁:watch
,只要在这个watch
之后,别的进程或线程对这个库存有修改,本线程的事务将不会执行成功。
两种锁的使用场景
从上面对两种锁的介绍,我们知道两种锁各有优缺点,不可认为一种好于另一种,
- 乐观锁适用于写比较少的情况下(多读场景),即冲突真的很少发生的时候,这样可以省去了锁的开销,加大了系统的整个吞吐量。
- 如果是多写的情况,一般会经常产生冲突,这就会导致上层应用会不断的进行
retry
,这样反倒是降低了性能,所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。
乐观锁的缺点
ABA 问题
如果一个变量V
初次读取的时候是A
值,并且在准备赋值的时候检查到它仍然是A
值,那我们就能说明它的值没有被其他线程修改过了吗?
很明显是不能的,因为在这段时间它的值可能被改为其他值,然后又改回A
,那CAS
操作就会误认为它从来没有被修改过。这个问题被称为 ABA问题
。
redis事务及乐观锁
Redis 事务的本质是一组命令的集合。事务支持一次性执行多个命令,一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程,会按照顺序串行化执行队列中的命令,其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。Redis支持简单的事务。
Redis事务没有隔离级别的概念 所有的命令在事务中,并没有直接被执行!只有发起执行命令的时候才会执行exec
Redis中,单条命令是原子性执行的,但事务不保证原子性,且没有回滚。事务中任意命令执行失败,其余的命令仍会被执行。
Redis事务的三个阶段:
- 开始事务(
multi
) - 命令入队
- 执行事务(
exec
)
Redis事务相关命令:
watch key1 key2 ...
: 监视一或多个key
,如果在事务执行之前,被监视的key
被其他命令改动,则事务被打断 ( 类似乐观锁 )multi
: 标记一个事务块的开始exec
: 执行所有事务块的命令 ( 一旦执行exec
后,之前加的监控锁都会被取消掉 )discard
: 取消事务,放弃事务块中的所有命令unwatch
: 取消watch
对所有key
的监控
Redis事务使用案例:
(3)若在事务队列中存在命令性错误(类似于java编译性错误),则执行EXEC
命令时,所有命令都不会执行
(4) 运行错误指在EXEC命令执行时出现的错误,这种错误在实际执行之前Redis是无法发现的,所以在事务里这样的命令是会被Redis接受并执行的。如果事务里的一条命令出现了运行错误,事务里其他的命令依然会继续执行(包括出错命令之后的命令):
redis>MULTI
OK
redis>SET key 1
QUEUED
redis>SADD key 2
QUEUED
redis>SET key 3
QUEUED
redis>EXEC
1) OK
2) (error) ERR Operation against a key holding the wrong kind of value
3) OK
redis>GET key
"3"
(5)使用watch
案例一:使用watch检测balance,事务期间balance数据未变动,事务执行成功
案例二:使用watch检测balance,在开启事务后(标注1处),在新窗口执行标注2中的操作,更改balance的值,模拟其他客户端在事务执行期间更改watch监控的数据,然后再执行标注1后命令,执行EXEC后,事务未成功执行。
一但执行EXEC
开启事务的执行后,无论事务是否执行成功, WARCH
对变量的监控都将被取消。
故当事务执行失败后,需重新执行WATCH
命令对变量进行监控,并开启新的事务进行操作。