秒杀场景下Redis的事务保障（秒杀系统redis事务）

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()

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