乐观锁顾名思义就是在读取数据的时候保持乐观,不对数据加锁,写的时候判断数据是否被改变,如果被改变则重新尝试。
悲观锁就是在读取数据的时候就对数据加锁,修改完成释放锁。
乐观锁适用于读多的场景,悲观锁适用于写多的场景。
Redis是单线程的服务,不会有命令并行执行的情况。那为什么还会需要使用乐观锁呢。
Redis为什么要使用乐观锁
在大并发量的情况下,Redis-client有多个,每个 Redis-client 发送过来的命令是有序的,但是多个Redis-client之间命令的执行是无法预料的。如以下的场景。
客户端 | clientA | clientB |
时间 | lock_A = 1 | |
get lock_A = 1 | ||
get lock_A = 1 | ||
set lock_A = 2 (进行+1操作) | ||
set lock_A = 2 (进行+1操作) |
上面的例子,前置条件 lock_A = 1,每个 Redis-client 请求处理将 lock_A 加1,显然两个 Redis-client 执行之后结果应该为 3, 但是上面的例子结果为 2,不符合预期。我们需要如何优化达到我们的预期呢。这时候我们需要基于Redis实现乐观锁。
乐观锁实现
这时候有人可能会想到直接使用 incr 就可以,这个当然没问题,但是我们现在是使用乐观锁的方式解决问题。我们来看下优化后的方案。
客户端 | clientA | clientB |
时间 | (lock_A = 1) | |
get lock_A = 1 | ||
watch lock_A | ||
multi | ||
get lock_A = 1 | ||
set lock_A = 2 (进行+1操作) | ||
set lock_A = 2 (进行+1操作) | ||
exec (这里会返回失败) | ||
get lock_A = 2 (重试) | ||
watch lock_A | ||
multi | ||
set lock_A = 3 (进行+1操作) | ||
exec | ||
unwatch |
这里主要是通过watch/unwatch、redis事务、循环处理来实现乐观锁。步骤如下:
- 在执行操作之前先通过 watch 监控键的变化。
- 开启事务。
- 执行相关操作进入队列。
- 提交事务。
- 成功则调用 unwatch 取消监控,失败则重试。
模拟以上的操作在两个 Redis-client 的执行过程。
上面截图,按照1 - 6 的命令顺序执行可以复现整个过程。
PHP代码测试
接下来我们使用PHP代码,配合压力测试来复现/解决问题。
设置 lock_A = 1,并发 100,执行1000次请求,预期结果为 1001。分别使用常规方法和乐观锁方法实现并测试。
常规方法
代码
<?php
//连接本地的 Redis 服务
$redis = new Redis();
$redis->connect('redis', 6379);
// 定义键常量
const LOCKKEY = "lock_A";
$lock_A = $redis->get(LOCKKEY);
++$lock_A;
$redis->set(LOCKKEY, $lock_A);
压力测试
ab -n 1000 -c 100 http://localhost:8080/ceshi.php
结果
这里执行结果为:850 ,不符合预期。
乐观锁
代码
<?php
//连接本地的 Redis 服务
$redis = new Redis();
$redis->connect('redis', 6379);
// 定义键常量
const LOCKKEY = "lock_A";
while (true) {
// 监控,一定要放在循环里面,exec之后会取消掉这个 watch
$redis->watch(LOCKKEY);
$lock_A = $redis->get(LOCKKEY);
++$lock_A;
// 开启事务
$pipline = $redis->multi();
$pipline = $pipline->set(LOCKKEY, $lock_A);
// 执行事务
$re = $pipline->exec();
if ($re === false) {
// 失败回滚
$pipline->discard();
} else {
// 成功取消监控
$redis->unwatch();
break;
}
}
压力测试
ab -n 1000 -c 100 http://localhost:8080/ceshi.php
结果
这里执行结果为:1001 ,符合预期。