现象警惕Redis订单重复现象（redis订单重复）

在使用Redis作为缓存数据库的过程中，我们发现了一个严重的问题——订单重复。简单来说，就是某些用户会收到多次相同的订单。这种情况可能会造成诸多不便和经济损失，因此我们需要警惕Redis的订单重复现象并进行解决。

我们需要了解造成订单重复的原因。在一些场景下，Redis可能会出现繁忙状态，导致写入操作出现异常，此时可能造成数据丢失。若是在订单写入时出现这种情况，就会导致订单数据只写入了一部分，从而使得用户会收到多个相同的订单。

这个问题的解决方法有很多种，但最常见的两种方法是使用Redis的乐观锁和悲观锁。接下来我们详细介绍一下这两种锁的方式。

乐观锁是一种在并发操作中不加锁的情况下，在对数据进行操作时，采用冲突监测的方式进行并发控制的方法。在Redis中，我们可以通过WATCH命令来实现乐观锁。WATCH命令可以监视一个或多个键，如果在执行该命令之后，这些键发生了变化，那么当前的执行操作就会停止，并返回空值。而通过检测空值并重新执行写操作，就能保证多个线程或进程不会同时操作同一个数据。

代码示例：

“`python

pipeline = redisClient.pipeline()

key = ‘order_001’

while True:

pipeline.watch(key)

n = pipeline.get(key)

pipeline.multi()

pipeline.set(key, int(n) + 1)

r = pipeline.execute()

if r:

break

上面代码中，我们首先使用pipeline实例化Redis连接，然后在while循环中使用WATCH监视键名，再执行GET和SET操作，将数据写入Redis。如果SET操作执行成功，循环就会停止，并返回操作结果。如果执行异常，则重新执行SET操作。

而悲观锁则是在进行读写操作时，先通过LOCK命令将相应的数据加锁，之后进行读写操作，最终再通过UNLOCK命令将数据解锁。在Redis中，我们可以通过SETNX来实现悲观锁。

代码示例：

```python
key = 'order_001'
while True:
    lock = redisClient.setnx(key + '_lock', 1)
    if lock:
        redisClient.expire(key + '_lock', 60)
        n = redisClient.get(key)
        redisClient.set(key, int(n) + 1)
        redisClient.delete(key + '_lock')
        break

上述代码中，我们首先使用SETNX命令将键名后加上_lock的键加锁，之后执行GET和SET操作，将数据写入Redis。最后再使用DELETE命令将_lock键删除，解锁数据。这样就能确保只有一个线程或进程对数据进行操作。

对于Redis订单重复现象，我们可以采用乐观锁和悲观锁两种方式来进行解决。但无论采用哪种方式，我们都需要在程序中进行操作的异常处理，避免数据的丢失。