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”。 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， …
Redis `WATCH` 与 `MULTI`：实现乐观锁与事务
Redis WATCH 与 MULTI：一场关于乐观锁与事务的奇妙冒险之旅 各位观众老爷，晚上好！欢迎来到今晚的“Redis 那些事儿”脱口秀现场！我是主持人，也是你们的老朋友，代码界的段子手——阿码！今天，我们要聊聊 Redis 中两个重量级选手：WATCH 和 MULTI。他们就像一对欢喜冤家，一个负责“盯梢”，一个负责“打包”，联手为我们带来了乐观锁和事务的精彩表演。 准备好了吗？让我们系好安全带，开始这场关于数据安全与并发控制的奇妙冒险之旅吧！🚀 第一幕：并发的世界，危机四伏！ 想象一下，你正在经营一家炙手可热的电商平台。每天，成千上万的用户涌入，抢购限量版的“阿码牌程序员鼓励师抱枕”。库存有限，先到先得！ 如果没有有效的并发控制机制，将会发生什么？ 超卖现象： 多个用户同时抢购最后一个抱枕，结果系统显示成功，但实际上库存根本不够，导致用户体验极差，投诉如潮！😭 数据错乱： 用户 A 修改了订单信息，用户 B 也在同时修改，最终的结果可能谁也说不清楚，数据一片混乱，老板要扣工资了！😱 这就是并发控制的必要性！我们需要一种机制，确保在多个客户端同时访问和修改共享数据时，数据的完整 …