秒杀场景下Redis的事务保障(秒杀系统redis事务)

2023-05-16 06:16:21 事务 场景 秒杀

随着互联网的快速发展,网络秒杀活动受到了广大消费者的青睐,其抢购活动的特别之处在于其效果迅速、流量大、同步度高。当秒杀获得一定规模之后,也必然带来了极大的容量压力。一般来说,在应对海量容量的秒杀场景下采用Redis作为缓存存储引擎,以实现高效的负载处理。但由于Redis的特性,其默认不支持事务操作,换句话说,不能保证事务的原子性,因此在实际操作上也会成为一个值得关注的问题。那么,如何保证秒杀场景下Redis的事务保障?

可以采用Redis中的乐观锁机制来实现秒杀场景下Redis的事务保障。乐观锁是一种具有一定粒度的并发控制策略,本质上是采用浮点数来控制并发,可以有效地实现商品数量的更新,并且不会造成失败的现象。例如在购买商品的流程中,可以更新Redis中的键值,获取商品的原有数量,并判断其值是否已经发生更新,如果更新了,则说明库存有所减少,而没有更新则证明该商品库存量没有变化,这样可以有效的实现秒杀抢购的原子性。

另外,可以采用Redis中的watch机制,监控来保证Redis的事务保障。watch的基本原理是,客户端发送watch命令,Redis服务器将会记住收到的参数,接下来所有的对该参数的写操作,如果中途发现该参数的键值发生更改,则会触发watch被打断的事件,客户端程序会被通知,这样就可以实现事务操作的原子性了。

可以采用Redis中的TX命令来实现秒杀场景下Redis的事务保障。TX命令是Redis支持的多条可事务性操作组成的一条批处理指令, queued,matched,executed(Multi/exec)。 基本原理是:在TX开启一个队列,将用户所需要处理的所有命令放入其中,然后执行EXEC命令来一次性执行所有的操作,从而实现Redis的事务保障。

从上述可以看出,可以采用上述的多种方式来实现秒杀场景下Redis的事务保障,这样就可以有效的实现秒杀抢购的原子性,有效地增强系统的稳定性和可靠性。

“`python

import redis

# 乐观锁

def optLock(key, value=1):

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=’6379′, db=0)

pipeline = r.pipeline(True)

try:

# watch键值key

pipeline.watch(key)

old_value = r.get(key)

now_value = int(old_value)-int(value)

pipeline.multi()

pipeline.set(key, now_value) # 执行更新

pipeline.execute()

except Exception as e:

print(“失败”, e)

else:

print(“成功:”, now_value)

finally:

pipeline.reset()

# TX事务

def txLock(*args):

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=’6379′, db=0)

pipe = r.pipeline()

try:

pipe.multi()

# 批量执行set命令

for cmdArg in args:

pipe.set(cmdArg[0], cmdArg[1])

pipe.execute()

except Exception as e:

print(“失败”, e)

else:

print(“成功:”, pipe.execute)

finally:

pipe.reset()

				
	

相关文章