redis在.net架构中的应用(2)--并发和原子操做不可兼得

在上一篇文章中，我主要向你们介绍了利用servicestack链接redis以及一些redis的基本数据类型，传送门

本文中，我将经过一个具体应用场景为你们介绍redis中的并发和原子操做

其中用到的redis命令，请你们去redis官网查询http://www.redis.io/commands

一 一个投票统计的应用场景

假设我要作一个实时统计投票数的应用，这个投票总共有A、B、C、D四个选项，由于是一个高并发的场景，因此我准备用redis来存储投票数

  咱们首先利用redis-cli模拟这个过程，打开命令终端，新建一个hash类型的key，叫作TicketCount, 编号为1，而后咱们将选项做为其field值,

redis命令以下：

而后咱们利用servicestack模拟投票场景，代码以下：

 1  static void Main(string[] args)
 2         {
 3 
 4             RedisClient[] redisCli = new RedisClient[8]{
 5                 new RedisClient("192.168.101.165", 6379),
 6                 new RedisClient("192.168.101.165", 6379),
 7                 new RedisClient("192.168.101.165", 6379),
 8                 new RedisClient("192.168.101.165", 6379),
 9                 new RedisClient("192.168.101.165", 6379),
10                 new RedisClient("192.168.101.165", 6379),
11                 new RedisClient("192.168.101.165", 6379),
12                 new RedisClient("192.168.101.165", 6379)
13               };
14             ThreadPool.QueueUserWorkItem(o =>
15              {
16                  testTicketCount(redisCli[0], "A");
17              });
18             ThreadPool.QueueUserWorkItem(o =>
19             {
20                 testTicketCount(redisCli[1], "A");
21             });
22             ThreadPool.QueueUserWorkItem(o =>
23             {
24                 testTicketCount(redisCli[2], "B");
25             });
26             ThreadPool.QueueUserWorkItem(o =>
27             {
28                 testTicketCount(redisCli[3], "B");
29             });
30             ThreadPool.QueueUserWorkItem(o =>
31             {
32                 testTicketCount(redisCli[4], "C");
33             });
34             ThreadPool.QueueUserWorkItem(o =>
35             {
36                 testTicketCount(redisCli[5], "C");
37             });
38             ThreadPool.QueueUserWorkItem(o =>
39             {
40                 testTicketCount(redisCli[6], "D");
41             });
42             ThreadPool.QueueUserWorkItem(o =>
43             {
44                 testTicketCount(redisCli[7], "D");
45             });
46           
47             Console.Read();
48         }
49         /// <summary>
50         /// 对某个选项进行投票，投票数加1
51         /// </summary>
52         /// <param name="rediscli"></param>
53         /// <param name="field"></param>
54         internal static void testTicketCount(IRedisClient rediscli, string field)
55         {
56             int k = 0;
57             for (int i = 0; i <= 99; i++)
58             {
59 
60                 k = int.Parse(rediscli.GetValueFromHash("TicketCount", field))+1;
61                 rediscli.SetEntryInHash("TicketCount", field, k.ToString());
62             }
63         }

View Code

 

咱们设想的结果是A、B、C、D四个选项各得到了200票，可是对多线程比较熟悉的同窗立刻就能看出问题了，

事实上最终的结果是

没错，在一个线程执行GetValueFromHash和SetEntryInHash两条命令的时候，另外一个线程修改了key的值，破坏了操做的原子性

 

这个过程当中，A选项明显丢掉了一张投票。

二 Nosql中的原子性

要保证数据操做的原子性，在传统的RDBMS应用中，咱们首先想到的就是事物和锁，可是在这个场景中，咱们须要得到保证{get key;set key}这两步

操做的原子性，咱们须要得到key的值，因此没法用到事物。

让咱们回到nosql的本质上来，来谈谈锁的运用，有兴趣的同窗能够看看关于nosql的CAP原则和传统的RDBMS的ACID原则：

从上图中，咱们能够看到，NoSQL系统更加注重性能，是不保证一客户端的两个操做的原子性保证的

（redis中的事物比较特殊，我将会在下一篇文章中讨论）

三 利用hincrby

幸好redis还提供hincrby命令，也就是直接对hset某个字段的值加上某个整数

也就是对某个hash key中的某个value 值 提供加一操做。咱们能够将TicketCount函数修改一下：

 

 1     internal static void testTicketCount(IRedisClient rediscli, string field)
 2         {
 3             int k = 0;
 4             for (int i = 0; i <= 99; i++)
 5             {
 6                 rediscli.IncrementValueInHash("TicketCount", field, 1);
 7                 //k = int.Parse(rediscli.GetValueFromHash("TicketCount", field))+1;
 8                 //rediscli.SetEntryInHash("TicketCount", field, k.ToString());
 9             }
10         }

可是问题是，若是换了一个应用场景，A中存储的不是数值而是字符串呢？

四 并发和原子操做

这两个特性是彻底矛盾的，nosql的设计理念就是为了支持高并发，因此它注定就对原子操做的支持性不高。

由于原子操做必然要涉及到数据库级别的锁，会带来各类性能损耗。

至于redis中的事物，彻底是和redis的实现机制有关的，我将会在下一篇文章中和你们讨论

有同窗提到了乐观锁机制，servicestack中也已经实现了乐观锁，我也会在下一篇中提到

 

做者:Mars

 

出处:http://www.cnblogs.com/marsblog/

 

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