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
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2023-06-23 18:04:01
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# Redis 的悲观锁与乐观锁机制
在现代分布式系统中，数据一致性和并发控制是非常重要的。Redis，作为高性能的内存数据库，提供了悲观锁和乐观锁的机制，以便在并发情况下保护共享资源。本文将详细介绍这两种锁机制的实现过程，并提供相应的代码示例和状态图。
## 一、锁机制流程
下面是实现悲观锁和乐观锁的基本流程：
| 步骤 | 操作 | 描述 |
|------|------|------
一、分布式锁需要考虑的问题互斥性：同一时刻只能有一个线程获得锁。防死锁：必须设置锁的有效时间，确保系统出现故障后，在一定时间内能够主动去释放锁，避免造成死锁的情况。性能：访问量大的共享资源，需要考虑减少锁等待的时间，避免导致大量线程阻塞。可重入锁：ReentrantLock是可重入锁，那它的特点就是：同一个线程可以重复拿到同一个资源的锁。重入锁非常有利于资源的高效利用。Redis 实现分布式锁主要
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2023-05-30 14:43:45
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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。1、 客户端A请求服务器获取key的值为1表示获取了锁
2、 客户端B
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2023-09-04 22:14:20
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# Redis 乐观锁机制实现
乐观锁是一种通过版本号或时间戳来实现的锁机制，它假定不会发生冲突，并在更新数据时检查数据版本或时间戳是否发生变化。在 Redis 中，可以通过 WATCH 命令和事务来实现乐观锁。
## 实现步骤
1. 使用 WATCH 命令监视一个或多个键，当这些键被修改时，事务将会被打断。
2. 在事务中执行一系列命令，包括 GET、SET、DEL 等。
3. 使用 EX
原创
2024-06-27 05:51:31
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**事务**，这个名词相信大家已经非常熟悉了，在关系型数据库MySQL中、对于事务的定义
原创
2022-09-11 00:01:09
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详解什么是悲观锁和乐观锁?悲观锁和乐观锁是面试时必问的,也是开发过程中重要的知识点,是作为一个程序员必须要掌握的,那么你知道什么是悲观锁和乐观锁吗?1. 悲观与乐观:悲观认为世界变幻无常，人注定要遭受苦难，因而陷入悲观绝望，甚至认为生不如死,什么事情都往不好的方面想.,很消极. 乐观泛指对宇宙、社会、人生充满信心和希望的态度、观点和理论。在伦理学说史上，对什么事情都保存乐观、积极向上的态度2. 那
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2023-11-02 13:34:33
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前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到教程乐观锁可以解决并发的时候出现幻读，用锁的机制，只允许一人修改。我们可以使用版本字段来控制，当修改完，版本号加1。
原创
2021-07-28 09:40:49
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2023-01-29一、redis事务与乐观锁相关命令1、redis事务（1）redis事务的含义redis事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序执行。事务在执行过程中，不会被其他客户端送来的命令请求所打断。（2）redis事务的作用redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队。2、multi、exec、discard（1）multi：组队命令，之后使用“set
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2023-06-23 17:58:15
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场景：很多情况下我们分布式微服务都需要用到分布式锁！但是第三方分布式锁插件不一定可靠。redisson 是常用的分布式加锁方式！但是难免有redis不可用的情况！这时候需要利用乐观锁。 方法：表字段 加一个版本号，或者别的字段也可以！加版本号，可以知道控制顺序而已！在update 的时候可以where后面加上version= oldVersion。数据库，在任何并发的情况下， upd
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2023-06-23 18:03:26
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乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。
<?php
header('content-type:text/
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2023-06-23 17:58:01
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一、乐观锁 先表明态度，乐观锁并不是一个好的实现方式！ 在mysql中，我们一般通过给数据表额外建一个version字段，读的时候读出verson，更新的时候 v2 = versin+1，语句为update xxx set xxx=xxx, version = version + 1 where id = xxx and version < v2;只要有人在我前面更新了，我就会更新失败。然后
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2024-01-20 22:36:21
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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。&nb
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2023-09-21 19:39:38
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悲观锁、乐观锁1、概念①悲观锁 认为当前环境非常容易发生碰撞（例如：修改、删除操作），所以执行操作前需要把数据锁定，操作完成后释放锁，其他操作才可以继续操作。与 Java 中 锁的机制类似。 通俗地说：我在操作，你得等我做完。例子：银行一台机子上取钱，很多人在排队，你需要等前面每一个人依次取完后才能轮到自己。②乐观锁 认为当前环境不容易发生碰撞（例如：查询），所以执行操作前不锁定数据，万一碰撞真的
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2023-11-25 20:37:22
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锁的存在，是为了解决在并发环境下，数据的一致性问题。锁机制保证了程序不会出现，脏读，冲突等情况。先介绍下，悲观锁和乐观锁的基本描述。悲观锁正如其名，当出现在多用户的并发环境中时， 它对数据出现并发冲突，持保守态度（悲观）。它假定一定出现冲突，所以在数据处理过程中，将数据锁定，使是数据处于独占状态。乐观锁乐观锁的理念与悲观锁相反， 在多用户的并发环境中，它对数据出现并发冲突，吃积极态度（乐观）。在数
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2023-08-12 14:24:01
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乐观锁（Optimistic Locking）： 相对悲观锁而言，乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。 悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，以保证操作最大的程度的独占性。 但随之而来的就是数据库性能的大量开销，特别是对于长事务而言。 乐观锁大多是基于数据版本记录机制实现。 数据版本：为数据增加一个版本标识，在局域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
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2023-07-16 12:28:30
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1 介绍 当程序中可能出现并发的情况时，就需要保证在并发情况下数据的准确性，以此确保当前用户和其他用户一起操作时，所得到的结果和他单独操作时的结果是一样的。这种手段就叫做并发控制。并发控制的目的是保证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响。 一般通过乐观锁与悲观锁实现并发控制。1.1 乐观锁 乐观锁是相对悲观锁而言的，乐观锁假设数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更
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2024-01-26 08:16:17
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业务场景：在高并发的环境下，多个线程去竞争同一个资源，比较常见的有高铁抢票系统，商品秒杀系统等，我们需要保证数据正确，同时系统的吞吐也要尽可能高。解决方案：一般多线程同步我们就会想到加锁，用synchornized关键字给并发代码块加锁，但是在我们的业务场景中，比如高铁抢票，有很多张不同的票，但是synchornized锁住了秒杀那个代码块，所有的票全都上了这一把锁，这么看锁的粒度还是太大了，其实
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2023-06-11 17:11:17
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一、是什么可以一次执行多个命令，本质是一组命令的集合。一个事务中的所有命令都会序列化，按照顺序地串行化执行而不会被其他命令插入，不许加塞二、能干嘛一个队列中，一次性、顺序性、排他性的执行一系列命令三、怎么玩Redis中开启事务的命令是：MULTI ，这个命令通常会回复一个OK【回复的是OK，但是这个事能不能办，什么时候办，办不办的成不知道】，用户将会一次性的打多个命令，而代替执行，按顺序执行，Re
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2023-09-28 09:09:02
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Redisson单进程Redis分布式悲观锁的使用与实现本文基于Redisson 3.7.52. 公平锁这种锁的使用方式和Java本身框架中的FairLock一模一样：RLock fairLock = redisson.getFairLock("testLock");
try{
// 最常见的使用方法
fairLock.lock();
// 支持过期解锁功能, 10秒钟以
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2023-11-06 21:43:51
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