标签:size client 机制 test java list 出错 嵌入 cep
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。
Redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队。Redis的事务没有提供关系型数据库的回滚特性。
Multi、Exec、discard
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,直到输入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。
示意图:
例子:
192.168.71.170:6379[1]> MULTI OK 192.168.71.170:6379[1]> set k1 va QUEUED 192.168.71.170:6379[1]> get k1 QUEUED 192.168.71.170:6379[1]> EXEC 1) OK 2) "va" 192.168.71.170:6379[1]>
discard取消:
192.168.71.170:6379[1]> MULTI OK 192.168.71.170:6379[1]> set k2 v2 QUEUED 192.168.71.170:6379[1]> get k1 k2 (error) ERR wrong number of arguments for ‘get‘ command 192.168.71.170:6379[1]> EXEC (error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
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。这个主要是命令的格式错误。
例子(反正就是输命令的时候不能出错):
192.168.71.170:6379[1]> MULTI OK 192.168.71.170:6379[1]> set k2 v2 QUEUED 192.168.71.170:6379[1]> get k1 k2 (error) ERR wrong number of arguments for ‘get‘ command 192.168.71.170:6379[1]> EXEC (error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
如果执行阶段某个命令报出了错误,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。
WATCH key 命令
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。
例如:
软件园170:1>keys * 软件园170:1>watch k1 "OK" 软件园170:1>multi "OK" 软件园170:1>set k1 0 "QUEUED" 软件园170:1>incr k1 "QUEUED"
但是这个时候还没有exec执行。
如果另外一个客户端:
软件园170:1>set k1 10
"OK"
软件园170:1>keys *
1) "k1"
然后再执行:
软件园170:1>exec 软件园170:1>get k1 "10"
会发现这次事务命令进队列后,exec是无效的。因为有watch k1, 但是k1被另一个客户端修改了。
unwatch命令
取消 WATCH 命令对所有 key(不仅仅是当前刚watch的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。
以下是一个商品抢购的例子,帮助深入理解redis事务:
先考虑事务冲突的问题
三个请求
1、一个请求想给金额减8000
2、一个请求想给金额减5000
3、一个请求想给金额减1000
如果不加任何处理,当三个请求都判断当前金额10000大于本次消费金额会同时进行交易,就是直接导致剩余金额为-4000,导致超买。
解决思路:
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。如svn。
秒杀,记录商品库存和秒杀成功者清单。
商品库存:
key | string |
sk:prodid:qt |
剩余个数 |
秒杀成功者清单
key |
set |
sk:prod-id:usr |
成功者的user_id |
超卖问题
看一下代码,没有加事务,会导致,如果两个进程获取到库存为1,都同时减一,会导致,库存变为-1,导致超卖。
import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.Transaction; import java.util.List; import java.util.Random; public class SecondKillTest { public static void main(String[] args) { Jedis jedis = null; String productId = ""; String userId = "" + new Random().nextInt(10000); try { jedis = new Jedis("192.168.71.170", 6379); jedis.auth("linewell-123"); String memberKey = "sk:" + productId + ":users"; Boolean flg = jedis.sismember(memberKey, userId); if (flg) { System.out.println("该用户已经成功秒杀过,无法继续参与此活动"); return; } else { //获取库存 String key = "sk:" + productId + ":qt"; String qtString = jedis.get(key); if (qtString == null) { System.out.println("改商品没有秒杀活动"); return; } else { int qt = Integer.valueOf(qtString); if (qt <= 0) { System.out.println("该商品已被抢光"); } else { jedis.decr(qtString); jedis.sadd(memberKey, userId); } } } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { if (jedis != null) { jedis.close(); } } } }
所以我们用watch加事务来解决超卖问题:
import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.Transaction; import java.util.List; import java.util.Random; public class SecondKillTest { public static void main(String[] args) { Jedis jedis = null; String productId = ""; String userId = "" + new Random().nextInt(10000); try { jedis = new Jedis("192.168.71.170", 6379); jedis.auth("linewell-123"); String memberKey = "sk:" + productId + ":users"; Boolean flg = jedis.sismember(memberKey, userId); if (flg) { System.out.println("该用户已经成功秒杀过,无法继续参与此活动"); return; } else { //获取库存 String qtkey = "sk:" + productId + ":qt"; jedis.watch(qtkey); String qtString = jedis.get(qtkey); if (qtString == null) { System.out.println("改商品没有秒杀活动"); return; } else { int qt = Integer.valueOf(qtString); if (qt <= 0) { System.out.println("该商品已被抢光"); } else { Transaction multi = jedis.multi(); multi.decr(qtString); multi.sadd(memberKey, userId); List<Object> exec = multi.exec(); if (exec == null || exec.isEmpty()) { System.out.println("操作失败"); } else { System.out.println("秒杀成功"); } } } } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { if (jedis != null) { jedis.close(); } } } }
这个使用了,watch和事务,解决超卖问题,但是可能会导致库存积压,因为这是乐观锁的形式,如果较多的失败,可能会导致,库存积压,因为本来就没有多少用户的话,加上用户失败,会导致东西卖不完。
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。lua也有自己的语法。
调用的时候:
先scriptLoad编译一下,然后evalsha调用,2表示两个参数。
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,有一定的原子性,不会被其他命令插队,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。
通过lua脚本解决争抢问题,实际上是redis 利用其单线程的特性,用任务队列的方式解决多任务并发问题。
标签:size client 机制 test java list 出错 嵌入 cep
原文地址:https://www.cnblogs.com/chenmz1995/p/12578144.html