大数据涉及很多方面，包括很多内容，现在我们就来讨论一下关于Redis的内容。喜欢可以私信我加v
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。
下面笔者简单实现一个用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 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 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);
}
}
}
}
和上文的使用悲观锁相比，乐观锁的实现更加的简单，并发性能也会更好。
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