redis在.net架构中的应用(2)--并发和原子操作不可兼得

在上一篇文章中，我主要向大家介绍了利用servicestack连接redis以及一些redis的基本数据类型，传送门

本文中，我将通过一个具体应用场景为大家介绍redis中的并发和原子操作

其中用到的redis命令，请大家去redis官网查询http://www.redis.io/commands

一 一个投票统计的应用场景

假设我要做一个实时统计投票数的应用，这个投票总共有A、B、C、D四个选项，因为是一个高并发的场景，所以我准备用redis来存储投票数

我们首先利用redis-cli模拟这个过程，打开命令终端，新建一个hash类型的key，叫做TicketCount, 编号为1，然后我们将选项作为其field值,

redis命令如下：

然后我们利用servicestack模拟投票场景，代码如下：

  static void Main(string[] args)
         {

             RedisClient[] redisCli = new RedisClient[]{
                 new RedisClient("192.168.101.165", ),
                 new RedisClient("192.168.101.165", ),
                 new RedisClient("192.168.101.165", ),
                 new RedisClient("192.168.101.165", ),
                 new RedisClient("192.168.101.165", ),
                 new RedisClient("192.168.101.165", ),
                 new RedisClient("192.168.101.165", ),
                 new RedisClient("192.168.101.165", )
               };
             ThreadPool.QueueUserWorkItem(o =>
              {
                  testTicketCount(redisCli[], "A");
              });
             ThreadPool.QueueUserWorkItem(o =>
             {
                 testTicketCount(redisCli[], "A");
             });
             ThreadPool.QueueUserWorkItem(o =>
             {
                 testTicketCount(redisCli[], "B");
             });
             ThreadPool.QueueUserWorkItem(o =>
             {
                 testTicketCount(redisCli[], "B");
             });
             ThreadPool.QueueUserWorkItem(o =>
             {
                 testTicketCount(redisCli[], "C");
             });
             ThreadPool.QueueUserWorkItem(o =>
             {
                 testTicketCount(redisCli[], "C");
             });
             ThreadPool.QueueUserWorkItem(o =>
             {
                 testTicketCount(redisCli[], "D");
             });
             ThreadPool.QueueUserWorkItem(o =>
             {
                 testTicketCount(redisCli[], "D");
             });

             Console.Read();
         }
         /// <summary>
         /// 对某个选项进行投票，投票数加1
         /// </summary>
         /// <param name="rediscli"></param>
         /// <param name="field"></param>
         internal static void testTicketCount(IRedisClient rediscli, string field)
         {
             int k = ;
             for (int i = ; i <= ; i++)
             {

                 k = int.Parse(rediscli.GetValueFromHash("TicketCount", field))+;
                 rediscli.SetEntryInHash("TicketCount", field, k.ToString());
             }
         }

我们设想的结果是A、B、C、D四个选项各获得了200票，但是对多线程比较熟悉的同学马上就能看出问题了，

事实上最终的结果是

没错，在一个线程执行GetValueFromHash和SetEntryInHash两条命令的时候，另一个线程修改了key的值，破坏了操作的原子性

这个过程中，A选项明显丢掉了一张投票。

二 Nosql中的原子性

要保证数据操作的原子性，在传统的RDBMS应用中，我们首先想到的就是事物和锁，但是在这个场景中，我们需要获得保证{get key;set key}这两步

操作的原子性，我们需要获得key的值，所以无法用到事物。

让我们回到nosql的本质上来，来谈谈锁的运用，有兴趣的同学可以看看关于nosql的CAP原则和传统的RDBMS的ACID原则：

从上图中，我们可以看到，NoSQL系统更加注重性能，是不保证一客户端的两个操作的原子性保证的

（redis中的事物比较特殊，我将会在下一篇文章中讨论）

三 利用hincrby

幸亏redis还提供hincrby命令，也就是直接对hset某个字段的值加上某个整数

也就是对某个hash key中的某个value 值 提供加一操作。我们可以将TicketCount函数修改一下：

     internal static void testTicketCount(IRedisClient rediscli, string field)
         {
             int k = ;
             for (int i = ; i <= ; i++)
             {
                 rediscli.IncrementValueInHash("TicketCount", field, );
                 //k = int.Parse(rediscli.GetValueFromHash("TicketCount", field))+1;
                 //rediscli.SetEntryInHash("TicketCount", field, k.ToString());
             }
         }

但是问题是，如果换了一个应用场景，A中存储的不是数值而是字符串呢？

四 并发和原子操作

这两个特性是完全矛盾的，nosql的设计理念就是为了支持高并发，所以它注定就对原子操作的支持性不高。

因为原子操作必然要涉及到数据库级别的锁，会带来各种性能损耗。

至于redis中的事物，完全是和redis的实现机制有关的，我将会在下一篇文章中和大家讨论

有同学提到了乐观锁机制，servicestack中也已经实现了乐观锁，我也会在下一篇中提到

作者:Mars

出处:http://www.cnblogs.com/marsblog/

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