目录场景问题模拟CAS 来保证数据一致性场景 在 Redis 中经常会存在这么一种情况，读取某一个 key 的值，做一些业务逻辑处理，然后根据读取到的值来计算出一个新的值，重新 se
在 Redis 中经常会存在这么一种情况，读取某一个 key 的值，做一些业务逻辑处理，然后根据读取到的值来计算出一个新的值，重新 set 进去。
如果客户端 A 刚读取到 key 值，紧接着客户端 B 就修改这个 key 的值，那么就会存在并发安全的问题。
假设 Redis Server 有个键名为 test 的key，里面存放的是一个 JSON 数组 [1, 2, 3]。
下面让我们模拟一下，客户端 A 与 客户端 B 同时访问修改的情况，代码如下：
客户端 A：
class RedisClientA(username: String, passWord: String, host: String, port: Int) {
val jedis: Jedis
init {
val pool = JedisPool(JedisPoolConfig(), host, port)
jedis = pool.resource
jedis.auth(username, password)
}
fun update(key: String) {
val idStr = jedis.get(key)
val idList = json.decodeFromString<MutableList<Int>>(idStr)
// 等待2秒，模拟业务
TimeUnit.SECONDS.sleep(2L)
idList.add(4)
println("new id list: $idList")
jedis.set(key, Json.encodeToString(idList))
}
fun getVal(key: String): String? {
return jedis.get(key)
}
}
fun main() {
val key = "test"
val redisClientA = RedisClientA("default", "123456", "127.0.0.1", 6379)
redisClientA.update(key)
val res = redisClientA.getVal(key)
println("res: $res")
}客户端 B:
class RedisClientB(username: String, password: String, host: String, port: Int) {
val jedis: Jedis
init {
val pool = JedisPool(JedisPoolConfig(), host, port)
jedis = pool.resource
jedis.auth(username, password)
}
fun update(key: String) {
val idStr = jedis.get(key)
val idList = Json.decodeFromString<MutableList<Int>>(idStr)
idList.add(5)
println("new id list: $idList")
jedis.set(key, Json.encodeToString(idList))
}
fun getVal(key: String): String? {
return jedis.get(key)
}
}
fun main() {
val key = "test"
val redisClientB = RedisClientB("default", "123456", "127.0.0.1", 6379)
redisClientB.update(key)
val res = redisClientB.getVal(key)
println("res: $res")
}客户端 A 阻塞了 2 秒，用来模拟耗时业务逻辑的处理。正在处理的时候，客户端 B 访问了 “test”，并增加了 id:5。
在客户端 A 耗时业务逻辑处理完的时候，增加了 id:4，并且会覆盖掉 id:5。
最终“test” 里的内容最终如下：
WATCH 命令可以为 Redis 事务提供 check-and-set（CAS）行为。被 WATCH 的键会被监视，并会发觉这些键是否被改动过了。如果有至少一个被监视的建在 EXEC 执行之前被修改了，那么整个事务都会被取消，EXEC 返回空（Null replay）来表示事务执行失败。我们只需要重复操作，希望在这个时间段内不会有新的竞争。这种形式的锁被称作乐观锁，它是一种非常强大的锁机制。
那么 CAS 的方式如何实现呢？我们只需要把 RedisClientA 的 update() 方法中的代码修改如下：
fun update(key: String) {
var flag = true
while (flag) {
jedis.watch(key)
val idStr = jedis.get(key)
val idList = Json.decodeFromString<MutableList<Int>>(idStr)
// 等待2秒，模拟业务
TimeUnit.SECONDS.sleep(2L)
val transaction = jedis.multi()
idList.add(4)
println("new id list: $idList")
transaction.set(key, Json.encodeToString(idList))
transaction.exec()?.let {
flag = false
}
}
}最终 “test” 的内容如下：
可见我们通过使用 WATCH 和 TRANACTION 命令，采用 CAS 乐观锁的方式实现了数据的一致性。
到此这篇关于Redis如何使用乐观锁(CAS)保证数据一致性的文章就介绍到这了,更多相关Redis 乐观锁保证数据一致性内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
--结束END--
本文标题: Redis如何使用乐观锁(CAS)保证数据一致性
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