Redis分布式锁----乐观锁的实现，以秒杀系统为例

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命令会监视给定的key，当exec时候如果监视的key从调用watch后发生过变化，则整个事务会失败。也可以调用watch多次监视多个key。这样就可以对指定的key加乐观锁了。注意watch的key是对整个连接有效的，事务也一样。如果连接断开，监视和事务都会被自动清除。当然了exec，discard，unwatch命令都会清除连接中的所有监视。

Redis事务
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。Redis的事务是下面4个命令来实现 

1.multi，开启Redis的事务，置客户端为事务态。 
2.exec，提交事务，执行从multi到此命令前的命令队列，置客户端为非事务态。 
3.discard，取消事务，置客户端为非事务态。 
4.watch,监视键值对，作用时如果事务提交exec时发现监视的监视对发生变化，事务将被取消。 

下面笔者简单实现一个用redis乐观锁实现的秒杀系统

代码实现：

2. package com.github.distribute.lock.redis;      import java.util.List;   import java.util.Set;   import java.util.concurrent.ExecutorService;   import java.util.concurrent.Executors;      import redis.clients.jedis.Jedis;   import redis.clients.jedis.Transaction;      /**   * redis乐观锁实例    * @author linbingwen   *   */   public class OptimisticLockTest {          public static void main(String[] args) throws InterruptedException {            long starTime=System.currentTimeMillis();                       initPrduct();            initClient();            printResult();                       long endTime=System.currentTimeMillis();           long Time=endTime-starTime;           System.out.println("程序运行时间： "+Time+"ms");             }              /**       * 输出结果       */       public static void printResult() {           Jedis jedis = RedisUtil.getInstance().getJedis();           Set set = jedis.smembers("clientList");              int i = 1;           for (String value : set) {               System.out.println("第" + i++ + "个抢到商品，"+value + " ");           }              RedisUtil.returnResource(jedis);       }          /*       * 初始化顾客开始抢商品       */       public static void initClient() {           ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();           int clientNum = 10000;// 模拟客户数目           for (int i = 0; i < clientNum; i++) {               cachedThreadPool.execute(new ClientThread(i));           }           cachedThreadPool.shutdown();                      while(true){                     if(cachedThreadPool.isTerminated()){                         System.out.println("所有的线程都结束了！");                         break;                     }                     try {                       Thread.sleep(1000);                   } catch (InterruptedException e) {                       e.printStackTrace();                   }                   }         }          /**       * 初始化商品个数       */       public static void initPrduct() {           int prdNum = 100;// 商品个数           String key = "prdNum";           String clientList = "clientList";// 抢购到商品的顾客列表           Jedis jedis = RedisUtil.getInstance().getJedis();              if (jedis.exists(key)) {               jedis.del(key);           }                      if (jedis.exists(clientList)) {               jedis.del(clientList);           }              jedis.set(key, String.valueOf(prdNum));// 初始化           RedisUtil.returnResource(jedis);       }      }      /**   * 顾客线程   *    * @author linbingwen   *   */   class ClientThread implements Runnable {       Jedis jedis = null;       String key = "prdNum";// 商品主键       String clientList = "clientList";//// 抢购到商品的顾客列表主键       String clientName;          public ClientThread(int num) {           clientName = "编号=" + num;       }          public void run() {           try {               Thread.sleep((int)(Math.random()*5000));// 随机睡眠一下           } catch (InterruptedException e1) {           }           while (true) {               System.out.println("顾客:" + clientName + "开始抢商品");               jedis = RedisUtil.getInstance().getJedis();               try {                   jedis.watch(key);                   int prdNum = Integer.parseInt(jedis.get(key));// 当前商品个数                   if (prdNum > 0) {                       Transaction transaction = jedis.multi();                       transaction.set(key, String.valueOf(prdNum - 1));                       List result = transaction.exec();                       if (result == null || result.isEmpty()) {                           System.out.println("悲剧了，顾客:" + clientName + "没有抢到商品");// 可能是watch-key被外部修改，或者是数据操作被驳回                       } else {                           jedis.sadd(clientList, clientName);// 抢到商品记录一下                           System.out.println("好高兴，顾客:" + clientName + "抢到商品");                           break;                       }                   } else {                       System.out.println("悲剧了，库存为0，顾客:" + clientName + "没有抢到商品");                       break;                   }               } catch (Exception e) {                   e.printStackTrace();               } finally {                   jedis.unwatch();                   RedisUtil.returnResource(jedis);               }              }       }      }

输出结果为：

乐观锁比悲观锁的实现更加的简单，并发性能也会更好。

本文源码请在这里下载：https://github.com/appleappleapple/DistributeLearning

本文转自http://blog.csdn.net/evankaka