1. Redis事务的定义
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、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
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. 事务操作的相关命令——Multi、Exec、discard
从输入Multi命令开始，输入的命令都会依次进入命令队列中，但不会执行，直到输入Exec后，Redis会将之前的命令队列中的命令依次执行。
组队的过程中可以通过discard来放弃组队
使用案例
3. 事务的错误处理
情况一
组队中某个命令出现了报告错误，执行时整个的所有队列都会被取消
情况二
如果执行阶段某个命令报出了错误，则只有报错的命令不会被执行，而其他的命令都会执行，不会回滚。
4. 事务冲突问题
1. 例子
- 一个请求想给金额减8000
- 一个请求想给金额减5000
- 一个请求想给金额减1000
2. 悲观锁
悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义，就是很悲观，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block直到它拿到锁。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
3. 乐观锁
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。Redis就是利用这种check-and-set机制实现事务的
4. 命令
_WATCH key [key ...]_：在执行multi之前，先执行watch key1 [key2],可以监视一个(或多个) key ，如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断_unwatch_：取消 WATCH 命令对所有 key 的监视（如果在执行 WATCH 命令之后，EXEC 命令或DISCARD 命令先被执行了的话，那么就不需要再执行UNWATCH 了）
# 监视 key ，且事务成功执行redis> WATCH lock lock_timesOKredis> MULTIOKredis> SET lock "huangz"QUEUEDredis> INCR lock_timesQUEUEDredis> EXEC1) OK2) (integer) 1# 监视 key ，且事务被打断redis> WATCH lock lock_timesOKredis> MULTIOKredis> SET lock "joe" # 就在这时，另一个客户端修改了 lock_times 的值QUEUEDredis> INCR lock_timesQUEUEDredis> EXEC # 因为 lock_times 被修改， joe 的事务执行失败(nil)
5. 事务三特性
- 单独的隔离操作
- 事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
- 没有隔离级别的概念
- 队列中的命令没有提交之前都不会实际被执行，因为事务提交前任何指令都不会被实际执行
- 不保证原子性
- 事务中如果有一条命令执行失败，其后的命令仍然会被执行，没有回滚
5. 秒杀案例
1. 解决计数器和人员记录的事务操作
引入Thymeleaf
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId>
<version>2.4.5</version>
</dependency>
seckill.html
<div>
<form method="get" action="/seckill">
<input type="hidden" value="1000" name="productId"/>
<input type="submit" value="开始秒杀"/>
</form>
</div>
SekillController.java
@Controller
public class SeckillController {
@Autowired
RedisUtil redisUtil;
@RequestMapping("/seckill.jhtml")
public String seckillHTML() {
return "seckill";
}
@GetMapping("/seckill")
@ResponseBody
public String seckill(String productId) {
//随机生成用户ID
int userId = new Random().nextInt(50000);
//库存商品key
String productKey = "product:" + productId;
//商品用户Key
String userKey = "user:" + productId;
Object productAmount = redisUtil.get(productKey);
//判断秒杀活动是否开启
if (productAmount == null) {
return "秒杀暂未开启";
}
RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = redisUtil.getRedisTemplate();
//判断当前用户是否参与过秒杀活动
if (redisTemplate.opsForSet().isMember(userKey, userId)) {
return "你已参加过该活动";
}
//判断库存是否足够（库存 > 0）
if (Integer.parseInt(productAmount.toString()) <= 0) {
return "秒杀失败，库存不足";
}
//库存减少-1
redisTemplate.opsForValue().decrement(productKey);
//将用户id添加至秒杀成功列表中
redisUtil.sSet(userKey,userId);
return "秒杀成功";
}
}
但是这样的代码并没有考虑到并发的问题，从而可能引发多卖的情况
2. 秒杀并发模拟
使用Jmeter并发测试
开始测试运行，查看Redis中的数据情况
发现库存出现了负数超卖的情况，甚至在高并发量的情况下Redis出现了等待Timeout情况
3. 解决超卖问题
使用乐观锁淘汰用户，解决超卖问题
修改代码使用乐观锁事务
@Controller
public class SeckillController {
@Autowired
RedisUtil redisUtil;
@RequestMapping("/seckill.jhtml")
public String seckillHTML() {
return "seckill";
}
@GetMapping("/seckill")
@ResponseBody
public String seckill(String productId) {
final String[] msg = {"秒杀成功"};
RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = redisUtil.getRedisTemplate();
/*
* 通过 SessionCallback 操作 Redis 时，会从当前线程获得 Redis Connection ，如果获取不到，则会去“创建”一个 Redis Connection
* 并绑定到当前线程中。这样，我们在该 Redis Connection 开启 Redis Transaction 后，在该线程的所有操作，都可以在这个 Transaction 中，
* 最后交由 Spring 事务管理器统一提供或回滚 Transaction
* */
redisTemplate.execute(new SessionCallback<Object>() {
@Override
public Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {
//随机生成用户ID
int userId = new Random().nextInt(50000);
//库存商品key
String productKey = "product:" + productId;
//商品用户Key
String userKey = "user:" + productId;
//监视商品库存
operations.watch(productKey);
Object productAmount = redisUtil.get(productKey);
//判断秒杀活动是否开启
if (productAmount == null) {
operations.unwatch();
msg[0] = "秒杀暂未开启";
return "秒杀暂未开启";
}
//判断当前用户是否参与过秒杀活动
if (operations.opsForSet().isMember(userKey, userId)) {
operations.unwatch();
msg[0] = "你已参加过该活动";
return "你已参加过该活动";
}
//判断库存是否足够（库存 > 0）
if (Integer.parseInt(productAmount.toString()) <= 0) {
operations.unwatch();
msg[0] = "秒杀失败，库存不足";
return "秒杀失败，库存不足";
}
//开始事务
operations.multi();
//库存减少-1
operations.opsForValue().decrement(productKey);
//将用户id添加至秒杀成功列表中
operations.opsForSet().add(userKey,userId);
//执行事务，自动解除watch状态，修改版本
return operations.exec();
}
});
return msg[0];
}
}
4. 解决库存遗留问题
1. 问题描述
假设存在100库存，当所有的线程（假设为2000）并发执行秒杀操作，那么redis乐观锁机制将会保证只有一个线程成功，其余都将失败，那么将会遗留99个库存
2. LUA脚本
Lua 是一个小巧的脚本语言，Lua脚本可以很容易的被C/C++代码调用，也可以反过来调用C/C++的函数，Lua并没有提供强大的库，一个完整的Lua解释器不过200k，所以Lua不适合作为开发独立应用程序的语言，而是作为嵌入式脚本语言。
很多应用程序、游戏使用LUA作为自己的嵌入式脚本语言，以此来实现可配置性、可扩展性。
这其中包括魔兽争霸地图、魔兽世界、博德之门、愤怒的小鸟等众多游戏插件或外挂。
官方网址：https://www.w3cschool.cn/lua/
3. LUA脚本在Redis中的优势
将复杂的或者多步的redis操作，写为一个脚本，一次提交给redis执行，减少反复连接redis的次数。提升性能。
LUA脚本是类似redis事务，有一定的原子性，不会被其他命令插队，可以完成一些redis事务性的操作。
但是注意redis的lua脚本功能，只有在Redis 2.6以上的版本才可以使用。利用lua脚本淘汰用户，解决超卖问题。
redis 2.6版本以后，通过lua脚本解决争抢问题，实际上是 redis 利用其单线程的特性，用任务队列的方式解决多任务并发问题
4. 使用Lua脚本解决库存遗留问题
编写Lua脚本代码
seckill.lua
local userid=KEYS[1];
local prodid=KEYS[2];
local qtkey="product:"..prodid;
local usersKey="user:"..prodid;
local userExists=redis.call("SISMEMBER",usersKey,userid);
if tonumber(userExists)==1 then
return 2;
end
local num= redis.call("GET" ,qtkey);
if tonumber(num)<=0 then
return 0;
else
redis.call("DECR",qtkey);
redis.call("SADD",usersKey,userid);
end
return 1;
添加Lua配置类
LuaConfig.java
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.scripting.support.ResourceScriptSource;
@Configuration
public class LuaConfig {
@Bean
public DefaultRedisScript<Long> secKillScript() {
DefaultRedisScript<Long> defaultRedisScript = new DefaultRedisScript<>();
defaultRedisScript.setResultType(Long.class);
defaultRedisScript.setScriptSource(
new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("lua/Test.lua")));
return defaultRedisScript;
}
}
修改原代码
seckillController.java
@Autowired
DefaultRedisScript script;
/**
* @param productId
* @return java.lang.String
* @description 使用Lua脚本解决库存遗留问题
*/
@GetMapping("/seckillLua")
@ResponseBody
public String seckillLua(String productId) {
RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = redisUtil.getRedisTemplate();
//随机生成用户ID
int userId = new Random().nextInt(50000);
ArrayList<String> keys = new ArrayList<>();
keys.add(userId + "");
keys.add(productId);
Long result = (Long) redisTemplate.execute(script, keys);
if (result == 0) {
System.out.println("库存不足");
return "库存不足";
} else if (result == 1) {
System.out.println("秒杀成功");
return "秒杀成功";
} else if (result == 2) {
System.out.println("已经秒杀过");
return "已经秒杀过";
} else {
System.out.println("未知错误");
return "未知错误";
}
}
测试
测试使用40并发量同时秒杀
测试结果
检查库存状况
使用Lua脚本的方式不会出现超卖，并且库存可以全部卖完
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