1,概论 事物这东西相信大家都不陌生吧,在学习Spring,Mybatis等框架中, 只要是涉及到数据存储和修改的,都会有事物的存在, 废话就不多说了下面我们来简单的介绍下Redis事物以及锁. 2,Redis事物简介?   Redis 事务可以一次执行多个命令, 并且我们来了解几个重要的知识点: 开启事物后,一切命令都会放入队列当中,当执行EXEC以后才会挨个执行. 当执行EXEC命令后,如果队列中有命令出错,那么此队列中的全部命令将不会执行(这里有两种可能),后面会举例介绍. 当事物执行以后

Redis是建立在TCP协议基础上的CS架构,客户端client对redis server采取请求响应的方式交互. redis 乐观锁:也可理解为版本号比较机制,主要是说在读取数据逇时候同时读取其版本号,然后在写入的时候,进行版本号比较,如果一致,则表明此数据在监听期间未被改变,可以写入,如果不一致说明此数据被修改过,不能写入,否则会导致数据不一致的问题. 一般来说客户端从提交请求到得到服务器相应,需要传送两个tcp报文. 设想这样的一个场景,你要批量的执行一系列redis命令,例如执行100次

redis事务中的WATCH命令和基于CAS的乐观锁  在Redis的事务中,WATCH命令可用于提供CAS(check-and-set)功能.假设我们通过WATCH命令在事务执行之前监控了多个Keys,倘若在WATCH之后有任何Key的值发生了变化,EXEC命令执行的事务都将被放弃,同时返回Nullmulti-bulk应答以通知调用者事务执行失败.例如,我们再次假设Redis中并未提供incr命令来完成键值的原子性递增,如果要实现该功能,我们只能自行编写相应的代码.其伪码如下:      va

有个需求场景是这样的,使用redis控制scrapy运行的数量.当系统的后台设置为4时,只允许scapry启动4个任务,多余的任务则进行排队. 概况 最近做了一个django + scrapy + celery + redis 的爬虫系统,客户购买的主机除了跑其他程序外,还要跑我开发的这套程序,所以需要手动控制scrapy的实例数量,避免过多的爬虫给系统造成负担. 流程设计 1.爬虫任务由用户以请求的方式发起,所有的用户的请求统一进入到celery进行排队: 2.任务数量控制的执行就交给reid

需求:有一个标(理解成抢红包也行,accountBalance预赋值1000元),大家可以抢购,每个用户抢购成功后,更新最后标的总数,在并发情况下,使用redis的乐观锁,保证更新标总值正确性,先往redis放一个标的金额: set accountBalance "1000" 实现方式如下: pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www

乐观锁(又名乐观并发控制,Optimistic Concurrency Control,缩写"OCC"),是一种并发控制的方法.它假设多用户并发的事务在处理时不会彼此互相影响,各事务能够在不产生锁的情况下处理各自影响的那部分数据.在提交数据更新之前,每个事务会先检查在该事务读取数据后,有没有其他事务又修改了该数据. 与乐观所相对的,就是悲观锁(又名悲观并发控制,Pessimistic Concurrency Control,缩写"PCC"),它可以阻止一个事务以影响

MULTI 开启事务,后续的命令会被加入到同一个事务中 事务中的操作会发送给客服端,但是不会立即执行,而是将操作放到了该事务对应的一个队列中,服务端返回QUEQUD EXEC 执行EXEC后,事务中的命令才会执行 事务中的命令出错时,不会回滚也不会停止,而是继续执行下一步操作 DISCARD 取消事务,事务队列会被清空 原子性:不支持,不会回滚且继续执行, 隔离性:支持,事务中的命令顺序,不会被打断,先EXEC先执行,单机redis读写操作使用单进程单线程 持久性:不支持,redis 数据容易丢

本文使用redis来实现乐观锁,并以秒杀系统为实例来讲解整个过程. 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

介绍 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. 事务中的命令 Redis的事务中使用的4个命令:     1.multi,开启Redis的事务,置客户端为事务态:

文章很长,而且持续更新,建议收藏起来,慢慢读! 高并发 发烧友社群:疯狂创客圈(总入口) 奉上以下珍贵的学习资源: 疯狂创客圈 经典图书 : 极致经典 + 社群大片好评 < Java 高并发 三部曲 > 面试必备 + 大厂必备 + 涨薪必备 疯狂创客圈 经典图书 : <Netty Zookeeper Redis 高并发实战> 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 免费领 疯狂创客圈 经典图书 : <SpringCloud.Nginx高并发核心编程> 面试必备 + 大厂必备

Optimistic locking using check-and-set(乐观锁) 乐观锁介绍:watch指令在redis事物中提供了CAS的行为.为了检测被watch的keys在是否有多个clients同时改变引起冲突,这些keys将会被监控.如果至少有一个被监控的key在执行exec命令前被修改,整个事物将会回滚,不执行任何动作,从而保证原子性操作,并且执行exec会得到null的回复. 乐观锁工作机制:watch 命令会监视给定的每一个key,当exec时如果监视的任一个key自从调用

企业面对高并发场景采用的方案. 比如 产品抢购高并发时的超发现象. 1 悲观锁悲观锁 需要数据库本身提供支持(Oracle和MySQL都是支持的).实现细节:当前 数据库事务 读取到产品后, 就将目标数据直接锁定(select ... for update), 不允许别的线程进行读写操作, 知道 当前数据库事务完成自动释放锁.悲观锁中, 资源只能被一个事务锁持有, 所以也被称为 独占锁 or 排它锁. 悲观锁的优点是实现简单好理解, 缺点是过多的等待和响应的事务切换导致性能问题.为提高运行效率,

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键在 EXEC 执行之前被修改了, 那么整个事务都会被取消, EXEC 返回空多条批量回复(null multi-bulk reply)来表示事务已经失败. 举个例子, 假设我们需要原子性地为某个值进行增 1 操作(假设 INCR 不存在). 首先我们可能会这样做: val = GET mykey val = val +

<?php header('content-type:text/html;chaeset=utf-8'); /** * redis实战 * * 实现乐观锁机制 * * @example php optimistic-lock.php */ $redis = new \Redis(); $redis->connect('127.0.0.1', 6379); // 监视 count 值 $redis->watch('count'); // 开启事务 $redis->multi(); /

redis真是一个分布式应用场景下的好东西,对于我们的应用设计,功劳大大的! 今天要研究的是基于redis的事务机制以及watch指令(CAS)实现乐观锁的过程. 所谓乐观锁,就是利用版本号比较机制,只是在读数据的时候,将读到的数据的版本号一起读出来,当对数据的操作结束后,准备写数据的时候,再进行一次数据版本号的比较,若版本号没有变化,即认为数据是一致的,没有更改,可以直接写入,若版本号有变化,则认为数据被更新,不能写入,防止脏写. 下面,看看如何基于redis实现乐观锁. 首先,看看redis

1 MULTI/EXEC 执行本事务. MULTI set foo bar get foo set foo hello EXEC 在EXEC执行前,三条命令都放入队列中,然后EXEC触发执行.没有回滚,如果中间有命令失败,已经执行的命令不回滚,还没有执行的命令继续执行完. 2 MULTI/DISCARD 放弃本事务,事务中的命令一个也不会执行. MULTI set foo bar get foo set foo hello DISCARD 三个命令都不会执行. 3 乐观锁 WATCH foo M

1 悲观锁乐观锁简介 乐观锁( Optimistic Locking ) 相对悲观锁而言,乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突,所以在数据进行提交更新的时候,才会正式对数据的冲突与否进行检测,如果发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定如何去做. 悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态.(百科) 最形象的悲观锁 vs 乐观锁 2.悲观锁乐观锁使用场景 两种锁各有优缺点,

1.lua脚本(集成实现了乐观锁,hmset ,expire等) local key=KEYS[1]; local oldVerion=tonumber(ARGV[1]); local seconds=ARGV[2]; local fieldLen = table.getn(ARGV)-2; local idx=1; local argvIdx=1; local version = redis.call('HINCRBY',key,'version','0'); if(version~=oldV

悲观锁总是假设最坏的情况,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阻塞直到它拿到锁(共享资源每次只给一个线程使用,其它线程阻塞,用完后再把资源转让给其它线程).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.Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现. 乐观锁总是假设最好的情况,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

单线程没有出现并发问题. 链接太多爆炸了 把连接改到50,没有问题 改回1000: emmm159,看来相当一部分拒绝了 并且8180-10000到头了 cpu爆炸了 观察下这种程度的并发用乐观锁 一个线程平均等待时间: 最惨的倒霉蛋花了203ms才完成,emmm不是很令人满意呀