各位听众，大家好！今天咱们聊聊 Redis 的 Watch 机制，这玩意儿听起来像个秘密特工，实际上是 Redis 为了实现乐观锁，保障数据一致性而设计的一个机制。说白了，就是一群 Redis 里的数据，怕被人乱动，找了个“观察员”盯着，一旦发现数据被改了，就告诉大家：“嘿！别提交，有人动过了！”
一、乐观锁与悲观锁：故事的开端
在并发编程的世界里，锁是避免数据冲突的常见手段。锁分为两种，一种是“悲观锁”，一种是“乐观锁”。
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悲观锁 (Pessimistic Lock): 就像一个疑心病很重的人，总觉得别人要抢他的东西，所以在访问数据之前，先给数据上锁，别人想访问，必须等他释放锁才行。在数据库里，
SELECT ... FOR UPDATE就是一种悲观锁。 -
乐观锁 (Optimistic Lock): 就像一个心比较大的人，觉得别人不会轻易抢他的东西，所以在访问数据的时候，不加锁。但是，在更新数据的时候，会检查一下数据有没有被别人修改过。如果被修改过，就放弃更新，重新读取数据，再次尝试更新。
举个例子：假设你和你的朋友同时想买最后一件限量版手办。
- 悲观锁: 你直接冲过去，死死抱住手办，谁也不让碰：“这是我的！谁也别想抢！”
- 乐观锁: 你先拿起手办仔细看看，然后准备付钱的时候，发现手办上多了个指纹，知道有人碰过，于是你放下手办，重新检查一下库存，发现已经卖光了，只好作罢。
乐观锁的优点是并发性能好，不需要等待锁的释放，缺点是可能会出现多次重试，如果冲突太频繁，性能反而会下降。
二、Redis Watch：乐观锁的守望者
Redis 本身是一个单线程的服务器，按理说不存在并发问题。但是，如果多个客户端同时对同一个 key 进行操作，仍然会出现数据冲突。这时候，就需要用到 Redis 的 Watch 机制来实现乐观锁。
Watch 命令可以监控一个或多个 key。如果在事务执行期间，被 Watch 的 key 的值发生了变化，那么事务就会被取消。
2.1 Watch 的基本用法
WATCH key1 key2 ...这个命令会监控 key1, key2 等 key。
2.2 事务的开始与结束
Redis 的事务以 MULTI 命令开始，以 EXEC 命令结束。在 MULTI 和 EXEC 之间，可以执行多个 Redis 命令，这些命令会被放入一个队列中，然后一次性执行。
MULTI
// 一系列 Redis 命令
EXEC如果事务被取消，EXEC 命令会返回 nil。
2.3 Unwatch：解除监控
UNWATCH这个命令会解除对所有 key 的监控。
三、代码示例：用 Watch 实现库存扣减
假设我们有一个商品库存，存储在 Redis 中，key 是 product:1:stock，值为库存数量。现在，我们要实现一个扣减库存的功能，如果库存足够，就扣减库存并返回成功；如果库存不足，就返回失败。
3.1 Java 代码示例
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Transaction;
import java.util.List;
public class StockDeduction {
public static boolean deductStock(String productId, int quantity) {
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
String key = "product:" + productId + ":stock";
while (true) {
jedis.watch(key); // 监控库存 key
String stockStr = jedis.get(key);
if (stockStr == null) {
System.out.println("商品不存在");
jedis.unwatch();
jedis.close();
return false;
}
int stock = Integer.parseInt(stockStr);
if (stock >= quantity) {
Transaction transaction = jedis.multi(); // 开启事务
transaction.decrBy(key, quantity); // 扣减库存
List<Object> result = transaction.exec(); // 执行事务
if (result == null || result.isEmpty()) {
// 事务被取消，说明库存被修改过，需要重试
System.out.println("库存被修改，重试...");
continue;
} else {
System.out.println("扣减库存成功");
jedis.close();
return true;
}
} else {
System.out.println("库存不足");
jedis.unwatch();
jedis.close();
return false;
}
}
}
public static void main(String[] args) {
// 初始化库存
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
jedis.set("product:1:stock", "10");
jedis.close();
// 扣减库存
boolean success = deductStock("1", 3);
System.out.println("扣减结果: " + success);
success = deductStock("1", 8); // 模拟并发，库存不足
System.out.println("扣减结果: " + success);
success = deductStock("1", 1);
System.out.println("扣减结果: " + success);
}
}代码解释：
deductStock方法: 负责扣减库存。jedis.watch(key): 监控库存的 key。jedis.multi(): 开启事务。transaction.decrBy(key, quantity): 将扣减库存的命令放入事务队列。transaction.exec(): 执行事务。result == null || result.isEmpty(): 判断事务是否被取消。如果被取消，说明在事务执行期间，库存被其他客户端修改过，需要重新读取库存，再次尝试扣减。while (true)循环: 如果事务被取消，就一直重试，直到扣减成功或者库存不足。jedis.unwatch(): 在扣减失败或者扣减成功后，都需要解除监控。
3.2 模拟并发：
为了测试 Watch 机制的效果，可以启动多个线程，同时调用 deductStock 方法。可以观察到，当多个线程同时尝试扣减库存时，只有一个线程能够成功，其他的线程会因为事务被取消而重试。
四、版本控制：更优雅的乐观锁
除了使用 Watch 机制，还可以使用版本号来实现乐观锁。版本号的方式更清晰，更容易理解。
4.1 实现思路
- 在 Redis 中存储数据的同时，也存储一个版本号。
- 每次更新数据的时候，都检查版本号是否一致。
- 如果版本号一致，就更新数据，并将版本号加 1。
- 如果版本号不一致，就放弃更新，重新读取数据，再次尝试更新。
4.2 代码示例
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Transaction;
import java.util.List;
public class StockDeductionWithVersion {
public static boolean deductStock(String productId, int quantity) {
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
String key = "product:" + productId + ":stock";
String versionKey = "product:" + productId + ":version";
while (true) {
jedis.watch(key, versionKey); // 监控库存 key 和 版本 key
String stockStr = jedis.get(key);
String versionStr = jedis.get(versionKey);
if (stockStr == null || versionStr == null) {
System.out.println("商品不存在或版本号丢失");
jedis.unwatch();
jedis.close();
return false;
}
int stock = Integer.parseInt(stockStr);
int version = Integer.parseInt(versionStr);
if (stock >= quantity) {
Transaction transaction = jedis.multi(); // 开启事务
transaction.decrBy(key, quantity); // 扣减库存
transaction.incr(versionKey); // 版本号加 1
List<Object> result = transaction.exec(); // 执行事务
if (result == null || result.isEmpty()) {
// 事务被取消，说明库存或版本号被修改过，需要重试
System.out.println("库存或版本号被修改，重试...");
continue;
} else {
System.out.println("扣减库存成功，版本号更新");
jedis.close();
return true;
}
} else {
System.out.println("库存不足");
jedis.unwatch();
jedis.close();
return false;
}
}
}
public static void main(String[] args) {
// 初始化库存和版本号
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
jedis.set("product:1:stock", "10");
jedis.set("product:1:version", "0");
jedis.close();
// 扣减库存
boolean success = deductStock("1", 3);
System.out.println("扣减结果: " + success);
success = deductStock("1", 8); // 模拟并发，库存不足
System.out.println("扣减结果: " + success);
success = deductStock("1", 1);
System.out.println("扣减结果: " + success);
}
}代码解释：
versionKey: 存储版本号的 key。jedis.get(versionKey): 获取版本号。transaction.incr(versionKey): 将版本号加 1。jedis.watch(key, versionKey): 同时监控库存 key 和 版本 key。
五、Watch 的注意事项和局限性
- Watch 只能监控 key 的值是否发生了变化，无法监控 key 是否被删除。 如果 key 被删除了，
EXEC命令仍然会执行，但是对已删除的 key 进行操作可能会导致错误。 - Watch 的监控是基于客户端连接的。 如果客户端连接断开，那么 Watch 就会失效。
- Watch 的性能开销比较小，但是如果监控的 key 数量过多，也会影响性能。 应该尽量减少监控的 key 的数量。
- Watch 只能保证事务的原子性，无法保证事务的隔离性。 在事务执行期间，其他客户端仍然可以读取到未提交的数据。
- 循环重试可能导致 CPU 占用率升高。 需要控制重试的次数，或者使用其他的并发控制机制。
六、总结与最佳实践
Redis Watch 机制是实现乐观锁的一种有效方式，可以用来解决并发环境下的数据冲突问题。 使用 Watch 机制时，需要注意以下几点：
- 尽量减少监控的 key 的数量。
- 控制重试的次数。
- 考虑使用版本号来实现乐观锁，版本号的方式更清晰，更容易理解。
- 如果并发冲突非常频繁，可以考虑使用悲观锁或者其他的并发控制机制。
表格总结：
| 特性 | Watch 机制 | 版本号机制 |
|---|---|---|
| 实现方式 | 监控 key 的值是否变化 | 比较版本号是否一致 |
| 易用性 | 相对简单，但需要理解事务和重试机制 | 代码更清晰，易于理解和维护 |
| 性能 | 监控 key 数量过多会影响性能 | 需要维护额外的版本号 key |
| 适用场景 | 适用于并发冲突不频繁的场景 | 适用于需要更清晰的并发控制逻辑的场景 |
| 监控内容 | 监控 key 的值 | 间接通过版本号监控数据变化 |
总而言之，Redis Watch 机制是一个强大的工具，但是需要根据具体的应用场景和业务需求，选择合适的并发控制机制。 就像一把瑞士军刀，功能很多，但不是所有场合都适用。选择最合适的工具，才能事半功倍！
谢谢大家！希望这次的讲解能够帮助大家更好地理解 Redis Watch 机制。如果大家有什么问题，可以随时提问。