Redis 实现乐观锁与悲观锁的应用场景 - 智猿学院-IT界的百科全书

好的，各位听众朋友们，欢迎来到《Redis锁事：乐观与悲观的爱恨情仇》专题讲座！我是你们的老朋友，人称“锁王”的小码哥。今天，咱们不谈风花雪月，就聊聊Redis世界里那些“锁”事。

咱们都知道，在并发编程的世界里，锁，就像交通规则，没有它，程序就得堵成一锅粥，数据乱得像刚被熊孩子洗劫过的玩具店。而Redis，作为内存数据库，速度那是杠杠的，但并发场景下，也得老老实实用锁来维持秩序。

今天，我们就来扒一扒Redis里两种重要的锁机制：乐观锁和悲观锁。它们就像一对性格迥异的兄弟，各有千秋，适用于不同的场合。

一、初识锁门兄弟：乐观锁与悲观锁的画像

在深入Redis之前，咱们先来认识一下这两位“锁”兄弟，看看他们长什么样，性格如何。

特征	乐观锁	悲观锁
性格	积极向上，自信满满，认为冲突很少发生。	谨慎小心，疑心病重，总觉得危机四伏。
加锁方式	先做事，再验证；不真正加锁，而是通过版本号或时间戳来判断数据是否被修改。	先下手为强，直接加锁；确保在操作期间，数据不会被其他线程修改。
适用场景	读多写少，并发冲突概率较低的场景。	写多读少，并发冲突概率较高的场景。
优点	并发性能高，避免了长时间的锁等待。	数据安全性高，确保数据一致性。
缺点	可能存在ABA问题，重试机制会消耗资源。	并发性能低，容易造成线程阻塞。

二、乐观锁：自信的舞者，优雅的冒险家

乐观锁，顾名思义，它对世界充满乐观，认为并发冲突很少发生。它就像一位自信的舞者，在舞台上尽情挥洒，只有在谢幕时，才会回头看看有没有人捣乱。

在Redis中，乐观锁通常通过WATCH命令和CAS (Check-And-Set) 操作来实现。

WATCH：盯紧你了！

WATCH命令就像一位尽职尽责的保安，时刻关注着你想要修改的Key。只要这个Key在你修改之前被其他人动过，WATCH就会发出警报，告诉你数据已经被篡改了。
```
WATCH my_counter
```
CAS：一锤定音！

CAS操作，也就是GET + SET 的原子操作，它会先检查Key的值是否和你之前读取的值一致，如果一致，就执行更新；否则，就放弃更新，并提示你重试。
```
MULTI
GET my_counter
SET my_counter new_value
EXEC
```
这段代码看起来很简单，但它包含了一个重要的逻辑：EXEC 命令会检查在 MULTI 和 EXEC 之间，my_counter 的值是否被其他客户端修改过。如果被修改过，EXEC 命令会返回 NIL，表示事务执行失败。

我们可以用Lua脚本来实现更简洁的CAS操作，确保原子性：
```
local key = KEYS[1]
local expected_value = ARGV[1]
local new_value = ARGV[2]

local current_value = redis.call('GET', key)

if current_value == expected_value then
    redis.call('SET', key, new_value)
    return 1
else
    return 0
end
```
这段Lua脚本先获取Key的当前值，然后与期望值进行比较。如果一致，就更新Key的值，并返回 1；否则，返回 0，表示更新失败。

乐观锁的应用场景：

抢购秒杀： 在秒杀场景下，库存数量有限，并发量巨大。使用乐观锁可以减少锁的竞争，提高并发性能。当然，如果秒杀的商品非常抢手，冲突概率很高，乐观锁可能会导致大量的重试，反而降低性能。这时候，就需要考虑使用悲观锁或者其他更高级的方案，比如令牌桶算法。
社交点赞： 在社交应用中，点赞操作频繁，但并发冲突的概率较低。使用乐观锁可以避免不必要的锁开销，提高用户体验。
版本控制： 在版本控制系统中，每次修改都会生成一个新的版本。可以使用乐观锁来确保在提交修改时，版本号是最新的。

乐观锁的缺陷：ABA问题

乐观锁虽然很优秀，但也存在一个著名的缺陷：ABA问题。

想象一下，你是一位程序员，正在修改一份代码。你先读取了代码的当前版本A，然后去泡了一杯咖啡。在你喝咖啡的时候，另一位程序员把代码修改成了版本B，然后又改回了版本A。等你回来后，发现代码的版本还是A，就认为代码没有被修改过，于是提交了自己的修改。

但实际上，代码已经被修改过了！这就是ABA问题。

为了解决ABA问题，可以使用版本号或者时间戳来记录数据的变化。每次修改数据时，都增加版本号或者更新时间戳。这样，即使数据的值没有变化，但版本号或者时间戳已经发生了变化，就可以检测到数据已经被修改过。

三、悲观锁：谨慎的守卫者，稳健的探险家

悲观锁，正如其名，它对世界充满悲观，认为并发冲突随时可能发生。它就像一位谨慎的守卫者，时刻紧握着手中的武器，确保数据的安全。

在Redis中，悲观锁通常通过SETNX (SET if Not eXists) 命令和 GETSET 命令来实现。

SETNX：先到先得！

SETNX 命令用于设置Key的值，但只有在Key不存在时才有效。如果Key已经存在，SETNX 命令会返回 0，表示设置失败。我们可以利用这个特性来实现锁的互斥性。
```
SETNX lock_key my_unique_id
```
这段代码尝试设置 lock_key 的值为 my_unique_id。如果设置成功，说明当前客户端获得了锁；否则，说明锁已经被其他客户端占用。
GETSET：霸道总裁！

GETSET 命令用于设置Key的值，并返回Key的旧值。我们可以利用这个特性来实现锁的续约。
```
GETSET lock_key new_expiry_time
```
这段代码会设置 lock_key 的值为 new_expiry_time，并返回 lock_key 的旧值。如果旧值等于当前客户端的唯一ID，说明当前客户端仍然持有锁，可以延长锁的有效期。

悲观锁的应用场景：

银行转账： 在银行转账场景下，对数据的一致性要求非常高。使用悲观锁可以确保在转账过程中，账户余额不会被其他事务修改。
库存扣减： 在电商系统中，扣减库存是一个关键操作。使用悲观锁可以防止超卖现象的发生。
资源预定： 在预定系统（如酒店预订、机票预订）中，需要确保同一资源不会被重复预定。使用悲观锁可以实现资源的互斥访问。

悲观锁的缺陷：并发性能低

悲观锁最大的缺陷就是并发性能低。由于在操作数据之前需要先获取锁，这会导致大量的线程阻塞，降低系统的吞吐量。

为了解决这个问题，可以采用以下一些优化策略：

减少锁的持有时间： 尽量缩短锁的持有时间，只在必要的时候才加锁。
使用更细粒度的锁： 将锁的粒度细化，减少锁的竞争范围。
使用读写锁： 读写锁允许多个线程同时读取数据，但只允许一个线程写入数据。这可以提高读多写少场景下的并发性能。

四、Redis分布式锁：跨越单机的界限

上面的讨论都是基于单机Redis的。但在实际应用中，我们通常会使用Redis集群来提高系统的可用性和扩展性。这时候，就需要使用分布式锁。

Redis分布式锁是一种跨越多个Redis节点的锁机制，它可以确保在分布式环境下，只有一个客户端能够获得锁。

实现Redis分布式锁的关键在于保证锁的原子性和可靠性。我们可以使用以下一些技术来实现Redis分布式锁：

Redlock算法： Redlock算法是一种复杂的分布式锁算法，它通过在多个Redis节点上创建锁，并使用一定的策略来判断锁是否有效。Redlock算法可以提高锁的可靠性，但也增加了实现的复杂性。
基于Lua脚本的原子操作： 可以使用Lua脚本来封装锁的获取和释放操作，确保这些操作的原子性。
使用第三方库： 可以使用一些成熟的第三方库来实现Redis分布式锁，比如Redisson。

五、锁的选择：没有最好的锁，只有最合适的锁

那么，在实际应用中，我们应该选择乐观锁还是悲观锁呢？

这取决于具体的应用场景。

如果读多写少，并发冲突概率较低，那么乐观锁是更好的选择。 它可以提高并发性能，避免不必要的锁开销。
如果写多读少，并发冲突概率较高，那么悲观锁是更好的选择。 它可以确保数据的一致性，避免数据错误。

当然，也可以将乐观锁和悲观锁结合使用。比如，可以先使用乐观锁尝试更新数据，如果更新失败，再使用悲观锁进行重试。

六、总结：锁的艺术，平衡的哲学

锁，是并发编程中不可或缺的一部分。它既是保护数据的盾牌，也是限制并发的枷锁。

选择合适的锁机制，就像在钢丝上跳舞，需要在数据安全和并发性能之间找到一个平衡点。

希望今天的讲座能帮助大家更好地理解Redis锁的机制，并在实际应用中做出明智的选择。

最后，送给大家一句箴言：锁，不在多，而在精！ 掌握锁的艺术，才能在并发的世界里自由驰骋！谢谢大家！ 👏😄

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