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： 

package com.github.distribute.lock.redis;
 
import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
 
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Transaction;
 
/**
 * redis乐观锁实例 
 * @author linbingwen
 *
 */
public class OptimisticLockTest {
 
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
         long starTime=System.currentTimeMillis();
        
         initPrduct();
         initClient();
         printResult();
         
        long endTime=System.currentTimeMillis();
        long Time=endTime-starTime;
        System.out.println("程序运行时间： "+Time+"ms");   
 
    }
    
    /**
     * 输出结果
     */
    public static void printResult() {
        Jedis jedis = RedisUtil.getInstance().getJedis();
        Set<String> set = jedis.smembers("clientList");
 
        int i = 1;
        for (String value : set) {
            System.out.println("第" + i++ + "个抢到商品，"+value + " ");
        }
 
        RedisUtil.returnResource(jedis);
    }
 
    /*
     * 初始化顾客开始抢商品
     */
    public static void initClient() {
        ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
        int clientNum = 10000;// 模拟客户数目
        for (int i = 0; i < clientNum; i++) {
            cachedThreadPool.execute(new ClientThread(i));
        }
        cachedThreadPool.shutdown();
        
        while(true){  
                if(cachedThreadPool.isTerminated()){  
                    System.out.println("所有的线程都结束了！");  
                    break;  
                }  
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }    
            }  
    }
 
    /**
     * 初始化商品个数
     */
    public static void initPrduct() {
        int prdNum = 100;// 商品个数
        String key = "prdNum";
        String clientList = "clientList";// 抢购到商品的顾客列表
        Jedis jedis = RedisUtil.getInstance().getJedis();
 
        if (jedis.exists(key)) {
            jedis.del(key);
        }
        
        if (jedis.exists(clientList)) {
            jedis.del(clientList);
        }
 
        jedis.set(key, String.valueOf(prdNum));// 初始化
        RedisUtil.returnResource(jedis);
    }
 
}
 
/**
 * 顾客线程
 * 
 * @author linbingwen
 *
 */
class ClientThread implements Runnable {
    Jedis jedis = null;
    String key = "prdNum";// 商品主键
    String clientList = "clientList";//// 抢购到商品的顾客列表主键
    String clientName;
 
    public ClientThread(int num) {
        clientName = "编号=" + num;
    }
 
    public void run() {
        try {
            Thread.sleep((int)(Math.random()*5000));// 随机睡眠一下
        } catch (InterruptedException e1) {
        }
        while (true) {
            System.out.println("顾客:" + clientName + "开始抢商品");
            jedis = RedisUtil.getInstance().getJedis();
            try {
                jedis.watch(key);
                int prdNum = Integer.parseInt(jedis.get(key));// 当前商品个数
                if (prdNum > 0) {
                    Transaction transaction = jedis.multi();
                    transaction.set(key, String.valueOf(prdNum - 1));
                    List<Object> result = transaction.exec();
                    if (result == null || result.isEmpty()) {
                        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
                    } else {
                        jedis.sadd(clientList, clientName);// 抢到商品记录一下
                        System.out.println("好高兴，顾客:" + clientName + "抢到商品");
                        break;
                    }
                } else {
                    System.out.println("悲剧了，库存为0，顾客:" + clientName + "没有抢到商品");
                    break;
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                jedis.unwatch();
                RedisUtil.returnResource(jedis);
            }
 
        }
    }
 

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。