redis使用watch秒杀抢购实现思路

栏目: 数据库 · Redis · 发布时间: 6年前

内容简介:这篇文章主要为大家详细介绍了redis使用watch秒杀抢购的实现思路,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文实例为大家分享了 redis 使用watch秒杀抢购的具体代码,供大家参考,具体内容如下

1、使用watch,采用乐观锁
2、不使用悲观锁,因为等待时间非常长,响应慢
3、不使用队列,因为并发量会让队列内存瞬间升高

代码:

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

import redis.clients.jedis.Jedis;

/**
 * redis测试抢购
 * 
 * @author 10255_000
 * 
 */
public class RedisTest {
 public static void main(String[] args) {
  final String watchkeys = "watchkeys";
  ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(20);

  final Jedis jedis = new Jedis("192.168.3.202", 6379);
  jedis.set(watchkeys, "0");// 重置watchkeys为0
  jedis.del("setsucc", "setfail");// 清空抢成功的,与没有成功的
  jedis.close();

  for (int i = 0; i < 10000; i++) {// 测试一万人同时访问
   executor.execute(new MyRunnable());
  }
  executor.shutdown();
 }
}


import java.util.List;
import java.util.UUID;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Transaction;

public class MyRunnable implements Runnable {

 String watchkeys = "watchkeys";// 监视keys
 Jedis jedis = new Jedis("192.168.3.202", 6379);

 public MyRunnable() {
 }

 @Override
 public void run() {
  try {
   jedis.watch(watchkeys);// watchkeys

   String val = jedis.get(watchkeys);
   int valint = Integer.valueOf(val);
   String userifo = UUID.randomUUID().toString();
   if (valint < 10) {
    Transaction tx = jedis.multi();// 开启事务

    tx.incr("watchkeys");

    List<Object> list = tx.exec();// 提交事务,如果此时watchkeys被改动了,则返回null
    if (list != null) {
     System.out.println("用户:" + userifo + "抢购成功,当前抢购成功人数:"
       + (valint + 1));
     /* 抢购成功业务逻辑 */
     jedis.sadd("setsucc", userifo);
    } else {
     System.out.println("用户:" + userifo + "抢购失败");
     /* 抢购失败业务逻辑 */
     jedis.sadd("setfail", userifo);
    }

   } else {
    System.out.println("用户:" + userifo + "抢购失败");
    jedis.sadd("setfail", userifo);
    // Thread.sleep(500);
    return;
   }

  } catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
  } finally {
   jedis.close();
  }

 }

}

Redis对事物的支持目前比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,但后面命令出错前面不会回滚。而中间不会插入其他client的命令。当一个client在找一个连续中发出multi命令时,这个链接会进入一个事务上下文,该链接后续的命令不会立即执行,而是先放到队列中,当执行exec命令是,redis会顺序的执行队列中的所有命令。当如果队列中有命令错误,不会回滚。

乐观锁:大多数是基于数据版本(version)的记录机制实现的。即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表添加一个”version”字段来实现读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号+1。此时,将提交数据的版本号与数据库表对应记录版本号进行比对,如果提交的数据版本号大于数据当前版本号,则予以更新,否则认为是过去数据。

在Redis中,使用watch命令实现乐观锁(watch key):
watch命令会监视给定的key,当exec时,如果监视的key从调用watch后发生过变化,则事务会失败,也可以调用wathc多长监视多个key。这样就可以对指定key加乐观锁了。注意watch的可以是对整个连接有效的。事务也一样。如果连接断开,监视和事务都会被自动清除。当然exec,discard,unwatch命令都会清除连接中的所有监视。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持Codercto.com。


以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

算法新解

算法新解

刘新宇 / 人民邮电出版社 / 2016-12-1 / CNY 99.00

本书分4 部分,同时用函数式和传统方法介绍主要的基本算法和数据结构。数据结构部分包括二叉树、红黑树、AVL 树、Trie、Patricia、后缀树、B 树、二叉堆、二项式堆、斐波那契堆、配对堆、队列、序列等;基本算法部分包括各种排序算法、序列搜索算法、字符串匹配算法(KMP 等)、深度优先与广度优先搜索算法、贪心算法以及动态规划。 本书适合软件开发人员、编程和算法爱好者,以及高校学生阅读参考......一起来看看 《算法新解》 这本书的介绍吧!

CSS 压缩/解压工具
CSS 压缩/解压工具

在线压缩/解压 CSS 代码

html转js在线工具
html转js在线工具

html转js在线工具

正则表达式在线测试
正则表达式在线测试

正则表达式在线测试