场景在 redis 中经常会存在这么一种情况，读取某一个 key 的值，做一些业务逻辑处理，然后根据读取到的值来计算出一个新的值，重新 set 进去。
如果客户端 a 刚读取到 key 值，紧接着客户端 b 就修改这个 key 的值，那么就会存在并发安全的问题。
问题模拟假设 redis server 有个键名为 test 的key，里面存放的是一个 json 数组 [1, 2, 3]。
下面让我们模拟一下，客户端 a 与 客户端 b 同时访问修改的情况，代码如下：
客户端 a：
class redisclienta(username: string, password: string, host: string, port: int) { val jedis: jedis init { val pool = jedispool(jedispoolconfig(), host, port) jedis = pool.resource jedis.auth(username, password) } fun update(key: string) { val idstr = jedis.get(key) val idlist = json.decodefromstring<mutablelist<int>>(idstr) // 等待2秒，模拟业务 timeunit.seconds.sleep(2l) idlist.add(4) println("new id list: $idlist") jedis.set(key, json.encodetostring(idlist)) } fun getval(key: string): string? { return jedis.get(key) }}fun main() { val key = "test" val redisclienta = redisclienta("default", "123456", "127.0.0.1", 6379) redisclienta.update(key) val res = redisclienta.getval(key) println("res: $res")}
客户端 b:
class redisclientb(username: string, password: string, host: string, port: int) { val jedis: jedis init { val pool = jedispool(jedispoolconfig(), host, port) jedis = pool.resource jedis.auth(username, password) } fun update(key: string) { val idstr = jedis.get(key) val idlist = json.decodefromstring<mutablelist<int>>(idstr) idlist.add(5) println("new id list: $idlist") jedis.set(key, json.encodetostring(idlist)) } fun getval(key: string): string? { return jedis.get(key) }}fun main() { val key = "test" val redisclientb = redisclientb("default", "123456", "127.0.0.1", 6379) redisclientb.update(key) val res = redisclientb.getval(key) println("res: $res")}
客户端 a 阻塞了 2 秒，用来模拟耗时业务逻辑的处理。客户端 b 在处理期间访问了“test”并添加了 id:5。
在客户端 a 耗时业务逻辑处理完的时候，增加了 id:4，并且会覆盖掉 id:5。
最终“test” 里的内容最终如下：
cas 来保证数据一致性redis的watch命令提供了检查并设置（cas）行为，以用于redis事务。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建在 exec 执行之前被修改了，那么整个事务都会被取消，exec 返回空（null replay）来表示事务执行失败。我们只需要重复操作，希望在这个时间段内不会有新的竞争。这种形式的锁被称作乐观锁，它是一种非常强大的锁机制。
那么 cas 的方式如何实现呢？我们只需要把 redisclienta 的 update() 方法中的代码修改如下：
fun update(key: string) { var flag = true while (flag) { jedis.watch(key) val idstr = jedis.get(key) val idlist = json.decodefromstring<mutablelist<int>>(idstr) // 等待2秒，模拟业务 timeunit.seconds.sleep(2l) val transaction = jedis.multi() idlist.add(4) println("new id list: $idlist") transaction.set(key, json.encodetostring(idlist)) transaction.exec()?.let { flag = false } }}
最终 “test” 的内容如下：
可见我们通过使用 watch 和 tranaction 命令，采用 cas 乐观锁的方式实现了数据的一致性。
以上就是redis怎么使用乐观锁保证数据一致性的详细内容。