[06] Redis 事务

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[06] Redis 事务
定义

Redis 事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

事务可以一次执行多个命令，本质是一组命令的集合。一个事务中的所有命令都会序列化，按顺序地串行化执行而不会被其他命令插入，不许加塞。

在一个队列中，一次性、顺序性、排他性地执行一系列命令。Redis 事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队。

事务相关指令
- 从输入 multi 命令开始，输入的命令都会依次进入命令队列中，但不会执行，至到输入 exec 后，Redis 会将之前的命令队列中的命令依次执行。
- 组队的过程中可以通过 discard 来放弃组队。
- 示例
事务的错误处理

组队中某个命令出现了报告错误，执行时整个的所有队列会都会被取消。

如果执行阶段某个命令报出了错误（类比运行时异常），则只有报错的命令不会被执行，而其他的命令都会执行，不会回滚。

事务冲突的问题

场景

有 3 个人有你的账户，同时去参加双十一抢购

悲观锁&乐观锁

悲观锁(Pessimistic Lock)，顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁。这样别人想拿这个数据就会 block 直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。

乐观锁(Optimistic Lock)，顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁。但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量。Redis 就是利用这种 check-and-set 机制实现事务的。

watch|unwatch

watch

在执行 multi 之前，先执行 watch key1 [key2 ...]，可以监视一个(或多个) key，如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。

unwatch

取消 watch 命令对所有 key 的监视。如果在执行 watch 命令之后，exec 命令或 discard 命令先被执行了的话，那么就不需要再执行 unwatch 了。

Redis 事务三特性
- 单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断
- 没有隔离级别的概念：队列中的命令没有提交之前都不会实际的被执行，因为事务提交前任何指令都不会被实际执行，也就不存在“事务内的查询要看到事务里的更新，在事务外查询不能看到”这个让人万分头痛的问题
- 不保证原子性：Redis 同一个事务中如果有一条命令执行失败，其后的命令仍然会被执行，没有回滚
秒杀案例

使用 ab 工具

安装
- CentOS 6 默认安装
- CentOS 7 需要手动安装
  
  联网：yum install httpd-tools
  
  无网络
使用
```
ab -n 请求数 -c 最大并发数 -p 请求的数据文件 -T "application/x-www-form-urlencoded" 测试的请求
```
测试

页面核心代码：
```
<form id="msform" action="${pageContext.request.contextPath}/doseckill"
        enctype="application/x-www-form-urlencoded">
    <input type="hidden" id="prodid" name="prodid" value="1101">
    <input type="button" id="miaosha_btn" name="seckill_btn" value="秒杀点我"/>
</form>

<script  type="text/javascript">
$(function(){
    $("#miaosha_btn").click(function(){
        var url = $("#msform").attr("action");
        $.post(url, $("#msform").serialize(), function(data) {
            if(data=="false"){
                alert("抢光了！");
                $("#miaosha_btn").attr("disabled", true);
            }
        });
    })
})
</script>
```
doseckill → SecKillServlet：
```
public class SecKillServlet extends HttpServlet {
    protected void doPost(HttpServletRequest request
            , HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
        String userid = new Random().nextInt(50000) + "" ;
        String prodid = request.getParameter("prodid");
        boolean if_success = SecKill_redis.doSecKill(userid, prodid);
        response.getWriter().print(if_success);
    }
}
```
SecKill_redis：
```
public class SecKill_redis {
    public static boolean doSecKill(String uid, String prodid) throws IOException {
        // 拼接 key
        String kcKey = "Seckill:" + prodid + ":kc";
        String userKey = "Seckill:" + prodid + ":user";
        Jedis jedis = new Jedis("192.168.33.128", 6379);

        // 获取库存
        String kc = jedis.get(kcKey);

        // 1. 秒杀还没开始：库存为 NULL
        if(kc == null) {
            System.out.println("秒杀还没开始！");
            jedis.close();
            return false;
        }

        // 2. 已经秒杀成功：存储秒杀成功的用户 set 中已经有该用户id
        if(jedis.sismember(userKey, uid)) {
            System.out.println("已经秒杀成功，不能重复秒杀！");
            jedis.close();
            return false;
        }

        // 3. 判断库存
        // 3.1 若 <= 0，秒杀结束
        if(Integer.parseInt(kc) <= 0) {
            System.out.println("秒杀已结束！");
            jedis.close();
            return false;
        }

        // 3.2 若 > 0，则减库存加人
        jedis.decr(kcKey);
        jedis.sadd(userKey, uid);
        System.out.println("秒杀成功！");
        jedis.close();
        return true;
    }
}
```
超卖问题

加入事务，监视库存。
```
public static boolean doSecKill(String uid, String prodid) throws IOException {
    // 拼接 key
    String kcKey = "Seckill:" + prodid + ":kc";
    String userKey = "Seckill:" + prodid + ":user";
    Jedis jedis = new Jedis("192.168.33.128", 6379);

    // 监视库存
    jedis.watch(kcKey);
    // 获取库存
    String kc = jedis.get(kcKey);

    // 1. 秒杀还没开始：库存为 NULL
    if(kc == null) {
        System.out.println("秒杀还没开始！");
        jedis.close();
        return false;
    }

    // 2. 已经秒杀成功：存储秒杀成功的用户 set 中已经有该用户id
    if(jedis.sismember(userKey, uid)) {
        System.out.println("已经秒杀成功，不能重复秒杀！");
        jedis.close();
        return false;
    }

    // 3. 判断库存
    // 3.1 若 <= 0，秒杀结束
    if(Integer.parseInt(kc) <= 0) {
        System.out.println("秒杀已结束！");
        jedis.close();
        return false;
    }

    // 3.2 若 > 0，则减库存加人
    Transaction transaction = jedis.multi();
    transaction.decr(kcKey);
    transaction.sadd(userKey, uid);
    List<Object> execList = transaction.exec();

    if(execList == null || execList.size() == 0) {
        System.out.println("秒杀失败！");
        jedis.close();
        return false;
    }

    System.out.println("秒杀成功！");
    jedis.close();
    return true;
}
```
请求超时问题
- 使用连接池，节省每次连接 Redis 服务带来的消耗，把连接好的实例反复利用。
- 通过参数管理连接的行为：
  
  MaxTotal：控制一个 pool 可分配多少个 Jedis 实例，通过 pool.getResource() 来获取；如果赋值为 -1，则表示不限制；如果 pool 已经分配了 MaxTotal 个 Jedis 实例，则此时 pool 的状态为 exhausted
  
  maxIdle：控制一个 pool 最多有多少个状态为 idle(空闲) 的 Jedis 实例
  
  MaxWaitMillis：表示当 borrow 一个 Jedis 实例时，最大的等待毫秒数，如果超过等待时间，则直接抛出 JedisConnectionException
  
  testOnBorrow：获得一个 Jedis 实例的时候是否检查连接可用性 ping()；如果为 true，则得到的 Jedis 实例均是可用的
- 代码演示
  JedisPool jedisPool = JedisPoolUtil.getJedisPoolInstance(); Jedis jedis = jedisPool.getResource(); System.out.println(jedis.ping());
库存遗留问题

问题展示

Lua 脚本

Lua 是一个小巧的脚本语言，Lua 脚本可以很容易的被 C/C++ 代码调用，也可以反过来调用 C/C++ 的函数，Lua 并没有提供强大的库，一个完整的 Lua 解释器不过 200k，所以 Lua 不适合作为开发独立应用程序的语言，而是作为嵌入式脚本语言。

很多应用程序、游戏使用 Lua 作为自己的嵌入式脚本语言，以此来实现可配置性、可扩展性。这其中包括众多游戏插件或外挂。

Lua 脚本在 Redis 中的优势：
- 将复杂的或者多步的 Redis 操作，写为一个脚本，一次提交给 Redis 执行，减少反复连接 Redis 的次数。提升性能。
- Lua 脚本是类似 Redis 事务，但脚本整体执行有一定的原子性，一次性执行完一整个脚本，不会被其他命令插队，故可以完成一些 Redis 事务性的操作。
- 但是注意 Redis 的 Lua 脚本功能，只有在 2.6 以上的版本才可以使用。
解决问题

Redis 为单线程模型，Lua 脚本执行具有原子性。

Redis 使用单个 Lua 解释器去运行所有脚本，并且，Redis 也保证脚本会以原子性(atomic) 的方式执行：当某个脚本正在运行的时候，不会有其他脚本或 Redis 命令被执行。这和使用 MULTI / EXEC 包围的事务很类似。在其他别的客户端看来，脚本的效果(effect) 要么是不可见的(not visible)，要么就是已完成的(already completed)。

在高并发下，很多看似不大可能是问题的，都成了实际产生的问题了。要解决“超抢/超卖”的问题，核心在于保证检查库存时的操作是依次执行的，再形象的说就是把“多线程”转成“单线程”。即使有很多用户同时到达，也是一个个检查并给与抢购资格，一旦库存抢尽，后面的用户就无法继续了。

我们需要使用 Redis 的单线程和 Lua 脚本的原子性来实现这个功能。假设有 10 件库存，就往 Redis 中 set Seckill:prodid:kc 10，这个数没有实际意义，仅仅只是代表一件库存。抢购开始后，每到来一个用户，就执行一遍 Lua 脚本（也就是 decr 库存），表示用户抢购成功。当库存为 0 时，表示已经被抢光了。因为 Redis 的单线程，所以即使有很多用户同时到达，也是依次执行的。

SecKillServlet
```
boolean if_success = SecKill_redisByScript.doSecKill(userid, prodid);
```
SecKill_redisByScript
```
public class SecKill_redisByScript {
    static String secKillScript ="local userid=KEYS[1];
" + 
        "local prodid=KEYS[2];
" + 
        "local qtkey='Seckill:'..prodid..":kc";
" + 
        "local usersKey='Seckill:'..prodid..":user";
" + 
        "local userExists=redis.call("sismember",usersKey,userid);
" + 
        "if tonumber(userExists)==1 then 
" + 
        "   return 2;
" + 
        "end
" + 
        "local num= redis.call("get" ,qtkey);
" + 
        "if tonumber(num)<=0 then 
" + 
        "   return 0;
" + 
        "else 
" + 
        "   redis.call("decr",qtkey);
" + 
        "   redis.call("sadd",usersKey,userid);
" + 
        "end
" + 
        "return 1" ;

    static String secKillScript2 =
        "local userExists=redis.call("sismember","{sk}:0101:usr",userid);
" +
        " return 1";

    public static boolean doSecKill(String uid,String prodid) throws IOException {
        JedisPool jedisPool = JedisPoolUtil.getJedisPoolInstance();
        Jedis jedis = jedisPool.getResource();
        String sha1 =  jedis.scriptLoad(secKillScript);
        // [1] 加载脚本之后的结果
        // [2] 参数个数
        // [3 ..] 参数..
        Object result = jedis.evalsha(sha1, 2, uid, prodid);
        String reString = String.valueOf(result);

        if("0".equals(reString)) {
            System.err.println("已抢空！");
        } else if("1".equals(reString)) {
            System.out.println("抢购成功！");
        } else if("2".equals(reString)) {
            System.err.println("该用户已抢过！");
        } else {
            System.err.println("抢购异常！");
        }
        jedis.close();
        return true;
    }
}
```
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原文地址：https://www.cnblogs.com/liujiaqi1101/p/13613210.html

定义

事务相关指令

事务的错误处理

事务冲突的问题

场景

悲观锁&乐观锁

watch|unwatch

watch

unwatch

Redis 事务三特性

秒杀案例

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测试

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