Redis 事务和锁机制，以及 C# 操作
Redis 事务和锁机制，以及 C# 操作
我在这里只记录点基本内容，不会写太深入的内容
C# 使用的是 ServiceStack.Redis ，通过 NuGet 安装
事务概念
Redis 事务是一个单独的隔离操作：事务的所有命令都会序列化，按顺序地执行。事务在执行过程中，不会被其它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
三个基本命令
- multi：开启事务
- exec：执行事务
- 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
组队的过程可以通过 discard 来放弃
multi 为组队阶段，exec 为执行阶段
- 组队阶段任何一个命令错误，执行阶段全部报错
- 组队阶段没有错误，执行阶段出现错误命令不影响其它命令的执行
事务冲突（乐观锁和悲观锁）
事务冲突案例
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
如果同时拿到原始金额去判断，就很可能导致金额为负数
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。
第一个请求拿到原始金额数据后，先上锁，此时只有第一个请求可以使用这个数据，其它请求被阻塞，不能进行操作。
等第一个请求使用完毕后，再把锁还回去。
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，但是在更新的时候就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
给数据加上一个版本号字段，所有请求都能得到当前版本的数据，执行速度快的请求操作完数据之后，增加数据的版本号，之后的请求会先检查当前版本号跟数据库是否一致。版本号不一致就不能进行操作
乐观锁典型使用场景：抢票、抢购
Redis 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，不会被其它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被实际执行，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
抢购案例
redis 连接超时问题
redis 有最大连接数限制
解决方案：使用连接池获取 redis 连接对象，这个连接池是单例模式
超卖问题
就是事务冲突
假设所有人都拿到了库存数据，但是下订单时并没有核对库存数据，导致订单数量大于库存数量
比如抢购例子，如果每个用户都去用不同的服务去执行 webapi 下订单，并行会导致“超卖”现象
就是不同的服务几乎同时下订单，判断库存时就跟不上下订单速度，导致订单大于库存
如果是单机服务器，在C#中使用 lock 即可解决
但是多机服务器/多进程的情况下，不同服务器中的 lock 锁住的内存是不一致的
解决方案：使用事务
库存遗留问题
乐观锁造成库存遗留问题
假设所有人都对库存同一版本号的数据进行抢购，有一个人抢到了，修改了版本号，其它人就不能对新的数据进行操作
解决方案：
- 可以使用 While 自旋等待，这个性能开销比较大，所以不推荐使用
- 使用 Lua 脚本淘汰用户，解决超卖问题
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
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，不会被其它命令插队，可以完成一些 redis 事务性的操作
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
相关代码操作
事务
在 ServiceStack.Redis 中的事务操作也类似于控制台操作
先开启事务，将操作加入命令队列，然后执行
//创建 redis 对象
using IRedisClient client = new RedisClient("192.168.0.1", 6379, "");
//创建 redis 事务对象
using IRedisTransaction redisTransaction = client.CreateTransaction();
//添加事务操作
redisTransaction.QueueCommand(redisClient => redisClient.Set<string>("key1", "value1"));
redisTransaction.QueueCommand(redisClient => redisClient.Set<string>("key2", "value2"));
//提交事务
redisTransaction.Commit();
所有的事务操作都是用QueueCommand()函数将操作加入命令队列，它有很多重载，但是我们不关心这个，我们直接使用 lambda 表达式即可，redisClient 就是IRedisClient，就正常调用即可
并发锁
申请锁的函数有这两个，区别就是其中一个有加时间限制
申请对一个Key加锁（期间其他对象不能访问）
IDisposable AcquireLock(string key, TimeSpan timeOut);
IDisposable AcquireLock(string key);
这玩意儿我也不太懂
Lua 脚本
/// <summary>
/// 将一个脚本装入脚本缓存，但并不立即运行它
/// </summary>
string LoadLuaScript(string body);
/// <summary>
/// 停止正在运行的脚本
/// </summary>
void KillRunningLuaScript();
/// <summary>
/// 判断Lua脚本是否在脚本缓存里
/// </summary>
bool HasLuaScript(string sha1Ref);
T ExecCachedLua<T>(string scriptBody, Func<string, T> scriptSha1);
RedisText ExecLua(string luaBody, string[] keys, string[] args);
RedisText ExecLua(string body, params string[] args);
long ExecLuaAsInt(string luaBody, string[] keys, string[] args);
long ExecLuaAsInt(string luaBody, params string[] args);
List<string> ExecLuaAsList(string luaBody, params string[] args);
List<string> ExecLuaAsList(string luaBody, string[] keys, string[] args);
string ExecLuaAsString(string luaBody, params string[] args);
string ExecLuaAsString(string luaBody, string[] keys, string[] args);
RedisText ExecLuaSha(string sha1, string[] keys, string[] args);
RedisText ExecLuaSha(string sha1, params string[] args);
long ExecLuaShaAsInt(string sha1, params string[] args);
long ExecLuaShaAsInt(string sha1, string[] keys, string[] args);
List<string> ExecLuaShaAsList(string sha1, params string[] args);
List<string> ExecLuaShaAsList(string sha1, string[] keys, string[] args);
string ExecLuaShaAsString(string sha1, string[] keys, string[] args);
string ExecLuaShaAsString(string sha1, params string[] args);
void RemoveAllLuaScripts();
Dictionary<string, bool> WhichLuaScriptsExists(params string[] sha1Refs);
Lua 我可就更不懂了，就把相关的函数都找出来了，对着 redis 命令来看，应该是不会用到很多
Redis 事务和锁机制，以及 C# 操作 结束
