<?php header('content-type:text/html;chaeset=utf-8'); /** * redis实战 * * 实现乐观锁机制 * * @example php optimistic-lock.php */ $redis = new \Redis(); $redis->connect('127.0.0.1', 6379); // 监视 count 值 $redis->watch('count'); // 开启事务 $redis->multi(); /

Redis是建立在TCP协议基础上的CS架构,客户端client对redis server采取请求响应的方式交互. redis 乐观锁:也可理解为版本号比较机制,主要是说在读取数据逇时候同时读取其版本号,然后在写入的时候,进行版本号比较,如果一致,则表明此数据在监听期间未被改变,可以写入,如果不一致说明此数据被修改过,不能写入,否则会导致数据不一致的问题. 一般来说客户端从提交请求到得到服务器相应,需要传送两个tcp报文. 设想这样的一个场景,你要批量的执行一系列redis命令,例如执行100次

乐观锁(又名乐观并发控制,Optimistic Concurrency Control,缩写"OCC"),是一种并发控制的方法.它假设多用户并发的事务在处理时不会彼此互相影响,各事务能够在不产生锁的情况下处理各自影响的那部分数据.在提交数据更新之前,每个事务会先检查在该事务读取数据后,有没有其他事务又修改了该数据. 与乐观所相对的,就是悲观锁(又名悲观并发控制,Pessimistic Concurrency Control,缩写"PCC"),它可以阻止一个事务以影响

需求:有一个标(理解成抢红包也行,accountBalance预赋值1000元),大家可以抢购,每个用户抢购成功后,更新最后标的总数,在并发情况下,使用redis的乐观锁,保证更新标总值正确性,先往redis放一个标的金额: set accountBalance "1000" 实现方式如下: pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www

redis事务中的WATCH命令和基于CAS的乐观锁  在Redis的事务中,WATCH命令可用于提供CAS(check-and-set)功能.假设我们通过WATCH命令在事务执行之前监控了多个Keys,倘若在WATCH之后有任何Key的值发生了变化,EXEC命令执行的事务都将被放弃,同时返回Nullmulti-bulk应答以通知调用者事务执行失败.例如,我们再次假设Redis中并未提供incr命令来完成键值的原子性递增,如果要实现该功能,我们只能自行编写相应的代码.其伪码如下:      va

引用: StackExchange.Redis.dll Redlock.CSharp.dll RedLock.dll 代码: public class RedlockHelper { public void Lock(Action<bool> action, string val, string key = "PersonNo") { Redlock.CSharp.Redlock dlm = new Redlock.CSharp.Redlock(RedisConnectio

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

MULTI 开启事务,后续的命令会被加入到同一个事务中 事务中的操作会发送给客服端,但是不会立即执行,而是将操作放到了该事务对应的一个队列中,服务端返回QUEQUD EXEC 执行EXEC后,事务中的命令才会执行 事务中的命令出错时,不会回滚也不会停止,而是继续执行下一步操作 DISCARD 取消事务,事务队列会被清空 原子性:不支持,不会回滚且继续执行, 隔离性:支持,事务中的命令顺序,不会被打断,先EXEC先执行,单机redis读写操作使用单进程单线程 持久性:不支持,redis 数据容易丢

介绍 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. 事务中的命令 Redis的事务中使用的4个命令:     1.multi,开启Redis的事务,置客户端为事务态:

mysql中的乐观锁和悲观锁的简介以及如何简单运用. 关于mysql中的乐观锁和悲观锁面试的时候被问到的概率还是比较大的. mysql的悲观锁: 其实理解起来非常简单,当数据被外界修改持保守态度,包括自身系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态.悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制,但是也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在自身系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据. 来点实际的,当我们使用悲观

0X01 python redis分布式锁通用方法 REDIS分布式锁实现的方式:SETNX + GETSET 使用Redis SETNX 命令实现分布式锁 python 版本实现上述思路(案例1) Redis分布式锁的python实现 但是,流通的代码 redis锁中有BUG,有考虑不周的点. 0X02 时间戳变为str形式 time.time() > cls.rdcon.get(cls.lock_key) 写法不正确.time.time()为浮点型,redis get取得的为字符串型. py

悲观锁: 其实理解起来非常简单,当数据被外界修改持保守态度,包括自身系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态.悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制,但是也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在自身系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据. 来点实际的,当我们使用悲观锁的时候我们首先必须关闭mysql数据库的自动提交属性,因为MySQL默认使用autocommit模式,也就是说,当你执行一个更新操作后

方法与函数 函数需要手动传参self.cls,方法自动传,比如对象方法自动传self,类方法自动传cls,而函数相对而言需要手动传,比如静态绑定的函数,self是需要手动传值得,比如我们平常使用的函数都是手动传值. 判断函数和方法的方式 使用types模块中的FunctionType和MethodType进行判断 偏函数 偏函数的作用在于:当函数的参数个数太多,需要简化时,使用 functools.partial 可以创建一个新的函数,这个新函数可以固定住原函数的部分参数,从而在调用时更简单.

1.lua脚本(集成实现了乐观锁,hmset ,expire等) local key=KEYS[1]; local oldVerion=tonumber(ARGV[1]); local seconds=ARGV[2]; local fieldLen = table.getn(ARGV)-2; local idx=1; local argvIdx=1; local version = redis.call('HINCRBY',key,'version','0'); if(version~=oldV

悲观锁总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁(共享资源每次只给一个线程使用,其它线程阻塞,用完后再把资源转让给其它线程).传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁.Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现. 乐观锁总是假设最好的情况,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时

WATCH 命令可以为 Redis 事务提供 check-and-set (CAS)行为. 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键在 EXEC 执行之前被修改了, 那么整个事务都会被取消, EXEC 返回空多条批量回复(null multi-bulk reply)来表示事务已经失败. 举个例子, 假设我们需要原子性地为某个值进行增 1 操作(假设 INCR 不存在). 首先我们可能会这样做: val = GET mykey val = val +

使用工具:Apache an 测压命令: ab -n 100 -c 100 http://www.baidu.com -n代表模拟100个请求,-c代表模拟100个并发,相当于100个人同时访问 ab -t 60 -c 100 http://www.baidu.com 60秒100个并发,不断发送请求 并发处理: 1.加synchronized锁单线程处理.缺点: 无法做到细粒度控制  只适合单点的情况  同时运行内存缓慢,效率低(出现等待情况) 2.redis分布式锁: 可以支撑每秒10多万的

1. redis加锁分类 redis能用的的加锁命令分表是INCR.SETNX.SET 2. 第一种锁命令INCR 这种加锁的思路是, key 不存在,那么 key 的值会先被初始化为 0 ,然后再执行 INCR 操作进行加一. 然后其它用户在执行 INCR 操作进行加一时,如果返回的数大于 1 ,说明这个锁正在被使用当中. . 客户端A请求服务器获取key的值为1表示获取了锁 . 客户端B也去请求服务器获取key的值为2表示获取锁失败 . 客户端A执行代码完成,删除锁 . 客户端B在等待一段时

redis真是一个分布式应用场景下的好东西,对于我们的应用设计,功劳大大的! 今天要研究的是基于redis的事务机制以及watch指令(CAS)实现乐观锁的过程. 所谓乐观锁,就是利用版本号比较机制,只是在读数据的时候,将读到的数据的版本号一起读出来,当对数据的操作结束后,准备写数据的时候,再进行一次数据版本号的比较,若版本号没有变化,即认为数据是一致的,没有更改,可以直接写入,若版本号有变化,则认为数据被更新,不能写入,防止脏写. 下面,看看如何基于redis实现乐观锁. 首先,看看redis

Optimistic locking using check-and-set(乐观锁) 乐观锁介绍:watch指令在redis事物中提供了CAS的行为.为了检测被watch的keys在是否有多个clients同时改变引起冲突,这些keys将会被监控.如果至少有一个被监控的key在执行exec命令前被修改,整个事物将会回滚,不执行任何动作,从而保证原子性操作,并且执行exec会得到null的回复. 乐观锁工作机制:watch 命令会监视给定的每一个key,当exec时如果监视的任一个key自从调用