随着社会经济的发展,由于互联网日趋普及,网络上基于各种服务的高并发访问量也随之增加起来,无疑地给网站发展带来了很大的挑战。此时,为了解决和满足高并发访问的需求,我们需要构建必要的架构。其中,redis作为一款高性能的缓存中间件,常常被用来解决高并发的数据存储需求。
但是,在高并发的环境下,Redis也存在一些比较明显的问题,比如数据脏读问题,在这里,由于多个要求同时处理数据而引发的数据读取不一致类似的问题,会造成数据可能被覆盖、遗漏,乃至出现不可预感毛病等。
出现Redis数据脏读问题,那末怎么解决呢?比如,可以通过Redis乐观锁实现来解决,乐观锁是将原子性操作包装成一个事务,新的写入元素需要通过校验当前元素的版本信息,来进行原子性的更新操作。可以明确知道��者发调和操作,可以有效的解决Redis数据脏读问题。
举例来讲,假定有一个记录抢购产品库存量的缓存,多个线程同时来操作它,我们可以通过Redis的Watch命令来查看它的值,如果其他线程修改同一个记录,那末该线程的操作就会失败,返回一个失败的状态来提示线程操作失败。
例示:
WATCH stock_count # 监视stock_count字段
stock_count = redis.get('stock_count');
if(stock_count > 0): # 通过MULTI和EXEC指令开启事物
multi = redis.multi() multi.decr('stock_count');
multi.exec() # 提交事物
以上就是通过Redis乐观锁实现来解决高并发下Redis数据脏读问题的案例,它可以有效的锁定某个具体的值,将原子性操作包装为一个事务,从而解决Redis数据脏读问题。
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