Java使用redis-Redis是并发安全的吗？

青旅半醒 2024-03-17 11:46 9阅读 0赞

大家都清楚，Redis 是一个开源的高性能键值对存储系统，被开发者广泛应用于缓存、消息队列、排行榜、计数器等场景。**由于其高效的读写性能和丰富的数据类型，Redis 受到了越来越多开发者的青睐。然而，在并发操作下，Redis 是否能够保证数据的一致性和安全性呢？接下来小岳将跟大家一起来探讨 Redis 并发安全性的问题。**

## 一. Redis 的并发安全性 ##

在 Redis 中，每个客户端都会通过一个独立的连接与 Redis 服务器进行通信，每个命令的执行都是原子性的。在单线程的 Redis 服务器中，一个客户端的请求会依次被执行，不会被其他客户端的请求打断，因此不需要考虑并发安全性的问题。但是，在多线程或多进程环境中，多个客户端的请求会同时到达 Redis 服务器，这时就需要考虑并发安全性的问题了。

Redis 提供了一些并发控制的机制，可以保证并发操作的安全性。其中最常用的机制是**事务和乐观锁，** 接下来就让我们一起来看看吧！

### 1. 事务 ###

Redis的事务是一组命令的集合，这些命令会被打包成一个事务块（transaction block），然后一次性执行。在执行事务期间，Redis 不会中断执行事务的客户端，也不会执行其他客户端的命令，这保证了事务的原子性。如果在执行事务的过程中出现错误，Redis 会回滚整个事务，保证数据的一致性。

事务的使用方式很简单，只需要使用 MULTI 命令开启事务，然后将需要执行的命令添加到事务块中，最后使用 EXEC 命令提交事务即可。下面是一个简单的事务示例：

Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
    Transaction tx = jedis.multi();
    tx.set("key1", "value1");
    tx.set("key2", "value2");
    tx.exec();

在上面的示例中，我们使用 Jedis 客户端开启了一个事务，将两个 SET 命令添加到事务块中，然后使用 EXEC 命令提交事务。如果在执行事务的过程中出现错误，可以通过调用`tx.discard()`方法回滚事务。

事务虽然可以保证并发操作的安全性，但是也存在一些限制。首先，事务只能保证事务块内的命令是原子性的，事务块之外的命令不受事务的影响。其次，Redis 的事务是乐观锁机制，即在提交事务时才会检查事务块内的命令是否冲突，因此如果在提交事务前有其他客户端修改了事务块中的数据，就会导致事务提交失败。

### 2. 乐观锁 ###

在多线程并发操作中，为了保证数据的一致性和可靠性，我们需要使用锁机制来协调线程之间的访问。传统的加锁机制是悲观锁，它会在每次访问数据时都加锁，导致线程之间的竞争和等待。**乐观锁则是一种更为轻量级的锁机制，它假定在并发操作中，数据的冲突很少发生，因此不需要每次都加锁，而是在更新数据时检查数据版本号或者时间戳，如果版本号或时间戳不一致，则说明其他线程已经更新了数据，此时需要回滚操作。**

在Java中，乐观锁的实现方式有两种：**版本号机制和时间戳机制。** 下面分别介绍这两种机制的实现方式和代码案例。

#### 2.1 版本号机制的实现方式 ####

版本号机制是指在数据表中新增一个版本号字段，每次更新数据时，将版本号加1，并且在更新数据时判断版本号是否一致。如果版本号不一致，则说明其他线程已经更新了数据，此时需要回滚操作。下面是版本号机制的代码实现：

public void updateWithVersion(int id, String newName, long oldVersion) {
        String sql = "update user set name = ?, version = ? where id = ? and version = ?";
        try {
            Connection conn = getConnection(); // 获取数据库连接
            PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
            ps.setString(1, newName);
            ps.setLong(2, oldVersion + 1); // 版本号加1
            ps.setInt(3, id);
            ps.setLong(4, oldVersion);
            int i = ps.executeUpdate(); // 执行更新操作
            if (i == 0) {
                System.out.println("更新失败");
            } else {
                System.out.println("更新成功");
            }
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

#### 2.2 时间戳机制的实现方式 ####

时间戳机制是指在数据表中新增一个时间戳字段，每次更新数据时，将时间戳更新为当前时间，并且在更新数据时判断时间戳是否一致。如果时间戳不一致，则说明其他线程已经更新了数据，此时需要回滚操作。下面是时间戳机制的代码实现：

public void updateWithTimestamp(int id, String newName, Timestamp oldTimestamp) {
        String sql = "update user set name = ?, update_time = ? where id = ? and update_time = ?";
        try {
            Connection conn = getConnection(); // 获取数据库连接
            PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
            ps.setString(1, newName);
            ps.setTimestamp(2, new Timestamp(System.currentTimeMillis())); // 更新时间戳为当前时间
            ps.setInt(3, id);
            ps.setTimestamp(4, oldTimestamp);
            int i = ps.executeUpdate(); // 执行更新操作
            if (i == 0) {
                System.out.println("更新失败");
            } else {
                System.out.println("更新成功");
            }
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

通过以上两种方式的实现，我们就可以实现Java乐观锁的机制，并且在多线程并发操作中保证数据的一致性和可靠性。

### 3. WATCH 命令 ###

WATCH 命令可以监视一个或多个键，如果这些键在事务执行期间被修改，事务就会被回滚。WATCH 命令的使用方式如下：

Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
    jedis.watch("key1", "key2");
    Transaction tx = jedis.multi();
    tx.set("key1", "value1");
    tx.set("key2", "value2");
    tx.exec();

在上面的示例中，我们使用 WATCH 命令监视了 key1 和 key2 两个键，如果这两个键在事务执行期间被修改，事务就会被回滚。在执行事务之前，我们需要使用 jedis.watch() 方法监视需要监视的键，然后使用 jedis.multi() 方法开启事务，将需要执行的命令添加到事务块中，最后使用 tx.exec() 方法提交事务。

### 4. CAS 命令 ###

CAS 命令是 Redis 4.0 中新增的命令，它可以将一个键的值与指定的旧值进行比较，如果相等，则将键的值设置为新值。CAS 命令的使用方式如下：

Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
    jedis.set("key1", "old value");
    String oldValue = jedis.get("key1");
    if(oldValue.equals("old value")){
        jedis.set("key1", "new value");
    }

在上面的示例中，我们首先将 key1 的值设置为 old value，然后通过 jedis.get() 方法获取 key1 的值，并将其赋值给 oldValue 变量。如果 oldValue 等于 old value，则将 key1 的值设置为 new value。由于 CAS 命令是原子性的，因此可以保证并发操作的安全性。

## 二. 案例分析 ##

为了更好地说明 Redis 的并发安全性，**我们接下来将结合公司真实项目案例进行分析。**

我们公司有一个在线游戏项目，其中包含排行榜和计数器等功能，需要使用 Redis 进行数据存储和处理。在并发访问排行榜和计数器时，如果没有并发控制机制，就会导致数据不一致的问题。

为了解决这个问题，我们使用了 Redis 的事务和乐观锁机制。首先，我们使用 Redis 的事务机制将需要执行的命令打包成一个事务块，然后使用 WATCH 命令监视需要监视的键。如果在执行事务期间有其他客户端修改了监视的键，事务就会被回滚。如果事务执行成功，Redis 就会自动释放监视的键。

下面是一个示例代码：

public void updateRank(String userId, long score){
        Jedis jedis = null;
        try {
            jedis = jedisPool.getResource();
            while (true){
                jedis.watch("rank");
                Transaction tx = jedis.multi();
                tx.zadd("rank", score, userId);
                tx.exec();
                if(tx.exec()!=null){
                    break;
                }
            }
        }finally {
            if(jedis!=null){
                jedis.close();
            }
        }
    }

在上面的示例中，我们定义了一个`updateRank()`方法，用于更新排行榜。在方法中，我们使用 jedis.watch() 方法监视 rank 键，然后使用 jedis.multi() 方法开启事务，将需要执行的命令添加到事务块中，最后使用 tx.exec() 方法提交事务。在提交事务之前，我们使用 while 循环不断尝试执行事务，如果事务执行成功，就退出循环。通过这种方式，我们可以保证排行榜的数据是一致的。

类似地，我们还可以使用乐观锁机制保证计数器的并发安全性。下面是一个示例代码：

public long getCount(String key){
        Jedis jedis = null;
        long count = -1;
        try {
            jedis = jedisPool.getResource();
            jedis.watch(key);
            String value = jedis.get(key);
            count = Long.parseLong(value);
            count++;
            Transaction tx = jedis.multi();
            tx.set(key, Long.toString(count));
            if(tx.exec()!=null){
                jedis.unwatch();
            }
        }finally {
            if(jedis!=null){
                jedis.close();
            }
        }
        return count;
    }

在上面的示例中，我们定义了一个`getCount()`方法，用于获取计数器的值。在方法中，我们使用 jedis.watch() 方法监视计数器的键，然后通过 jedis.get() 方法获取计数器的值，并将其赋值给 count 变量。接着，我们将 count 变量加 1，并使用 jedis.multi() 方法开启事务，将 SET 命令添加到事务块中。如果事务执行成功，就使用 jedis.unwatch() 方法解除监视。

## 三. 总结 ##

本文主要介绍了 Redis 的并发安全性问题，并结合公司真实项目案例进行了详细分析说明。我们可以使用 Redis 的事务和乐观锁机制保证并发操作的安全性，从而避免数据的不一致性和安全性问题。在实际开发中，我们应该根据具体的应用场景选择适合的并发控制机制，确保数据的一致性和安全性。