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本文節(jié)選自即將出版的《可伸縮服務(wù)架構(gòu)：框架與中間件》一書，作者：李艷鵬、楊彪、李海亮、賈博巖、劉淏。 點(diǎn)擊文末原文鏈接可以直達(dá)《可伸縮服務(wù)架構(gòu)：框架與中間件》書籍主頁。 一、緩存編程的具體方法 各種分布式緩存如Redis，都提供了不同語言的客戶端API，我們可以使用這些API直接訪問緩存，也可以通過注解等方法使用緩存。 編程法指通過編程的方式直接訪問緩存，偽代碼如下： String userKey = ...; User user = (User)cacheService.getObject(userKey) if (user == null) { User user = (User)userDBService.getUser(userKey) if (user != null) cacheService.setObject(userKey, user); } return user; 這種方法實(shí)現(xiàn)起來簡(jiǎn)單，但是每次使用時(shí)都得敲入類似上面這樣的一段代碼，很繁瑣?？梢詫⑦@部分內(nèi)容抽象成一個(gè)框架，請(qǐng)參考下文。 spring-data-redis項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了注入法，通過Bean注入就可以直接使用Spring的緩存模板提供的方法。 （spring-data-redis項(xiàng)目鏈接：https://projects./spring-data-redis） 首先，引入spring-data-redis包：
然后在Spring環(huán)境下進(jìn)行如下配置： class='org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnection Factory' p:use-pool='true'/> class='org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate' p:connection-factory-ref='jedisConnFactory'/> 再通過Spring環(huán)境注入使用的服務(wù)中： public class UserLinkService{ // 注入Redis的模板 @Autowired private RedisTemplate // 把模板當(dāng)作ListOperations接口類型注入，也可以當(dāng)作Value、Set、Zset、HashOperations接口類型注入 @Resource(name='redisTemplate') private ListOperations public void addLink(String userId, URL url) { //使用注入的接口類型 listOps.leftPush(userId, url.toExternalForm()); //直接使用模板 redisTemplate.boundListOps(userId).leftPush(url.toExternalForm()); } } spring-data-redis項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了注解法，通過注解就可以在一個(gè)方法內(nèi)部使用緩存，緩存操作都是透明的，我們不再需要重復(fù)寫上面的一段代碼。 （spring-data-redis項(xiàng)目鏈接：https://projects./spring-data-redis） 首先，引入相應(yīng)的依賴包：
然后，通過一個(gè)配置Bean配置Redis連接信息，這個(gè)配置Bean會(huì)通過Spring環(huán)境下的Bean掃描載入： package com.robert.cache.redis; import org.springframework.cache.CacheManager; import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport; import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheManager; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnection Factory; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; @Configuration @EnableCaching public class RedisCacheAnnotationConfig extends CachingConfigurerSupport { @Bean public JedisConnectionFactory redisConnectionFactory() { JedisConnectionFactory redisConnectionFactory = new JedisConnection Factory(); redisConnectionFactory.setHostName('127.0.0.1'); redisConnectionFactory.setPort(6379); return redisConnectionFactory; } @Bean public RedisTemplate RedisTemplate redisTemplate.setConnectionFactory(cf); return redisTemplate; } @Bean public CacheManager cacheManager(RedisTemplate redisTemplate) { RedisCacheManager cacheManager = new RedisCacheManager(redisTemplate); // 這是默認(rèn)的過期時(shí)間，默認(rèn)為不過期(0) cacheManager.setDefaultExpiration(3000); return cacheManager; } } 再在Spring環(huán)境下載入這些配置： 最后，我們就可以通過注解來使用Redis緩存了，這樣我們的代碼就簡(jiǎn)單得多了： @Cacheable('user') public User getUser(String userId) { logger.debug('userId=?, user=?', userId, user); return this.userService.getUser(userId); } 二、應(yīng)用層訪問緩存的模式 應(yīng)用層訪問分布式緩存的服務(wù)架構(gòu)模式分為：雙讀雙寫、異步更新和串聯(lián)模式。 雙讀雙寫的架構(gòu)如圖1所示： （圖1） 這是我們最常用的緩存服務(wù)架構(gòu)模式。對(duì)于讀操作，我們先讀緩存，如果緩存不存在這份數(shù)據(jù)，則再讀數(shù)據(jù)庫，讀取數(shù)據(jù)庫后再回寫緩存；對(duì)于寫操作，我們先寫數(shù)據(jù)庫，再寫緩存。 這種方式實(shí)現(xiàn)起來簡(jiǎn)單，但是對(duì)應(yīng)用層不透明，應(yīng)用層需要處理讀寫順序的邏輯，可參考本文的第一部分。 異步更新的架構(gòu)如圖2所示： （圖2） 在異步更新的方式中，應(yīng)用層只讀寫緩存，在這種情況下，全量數(shù)據(jù)會(huì)被保存在緩存中，并且不設(shè)置緩存系統(tǒng)的過期時(shí)間，由異步的更新服務(wù)將數(shù)據(jù)庫里變更的或者新增的數(shù)據(jù)更新到緩存中。 也有通過MySQL的Binlog將MySQL中的更新操作推送到緩存的實(shí)現(xiàn)方法，這種方法和異步更新如出一轍，以Facebook的方案（可參考論文Scaling Memcache at Facebook）為例，如圖3所示： （Scaling Memcache at Facebook鏈接： https://cs./~brecht/courses/854-Emerging-2014/readings/key-value/fb-memcached-nsdi-2013.pdf） （圖3） 這種方法實(shí)現(xiàn)起來稍微復(fù)雜，增加了更新服務(wù)。這里的更新服務(wù)需要定時(shí)調(diào)度任務(wù)的設(shè)計(jì)，我們將在之后的內(nèi)容涉及。這需要更多的開發(fā)和運(yùn)維成本，在設(shè)計(jì)異步服務(wù)時(shí)要充分保證異步服務(wù)的可用性，要有完善的監(jiān)控和報(bào)警，否則緩存數(shù)據(jù)將和數(shù)據(jù)庫不一致。但是在這種模式下性能最好，因?yàn)閼?yīng)用層讀緩存即可，不需要讀取數(shù)據(jù)庫。 串聯(lián)模式的架構(gòu)如圖4所示： （圖4） 在這種串聯(lián)模式下，應(yīng)用直接在緩存上進(jìn)行讀寫操作，緩存作為代理層，根據(jù)需要和配置與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行讀寫操作。 在微服務(wù)的設(shè)置中并不推薦采用這種服務(wù)的串聯(lián)模式，因?yàn)樗趹?yīng)用和數(shù)據(jù)庫中間增加了一層代理層，需要設(shè)計(jì)和維護(hù)這多出的一層，還要保證高可用性，成本較高，但是這種模式有著特殊的場(chǎng)景，比如我們需要在代理層開啟緩存加速，例如Varnish等。 三、分布式緩存分片的三種模式 在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)里，我們做的都是用戶端的產(chǎn)品，有調(diào)查稱中國(guó)有6億互聯(lián)網(wǎng)用戶，這么多的用戶會(huì)給互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用帶來了海量的請(qǐng)求，這也需要存儲(chǔ)海量的數(shù)據(jù)。因此，單機(jī)的緩存滿足不了對(duì)海量數(shù)據(jù)緩存的需求。我們通常通過多個(gè)緩存節(jié)點(diǎn)來緩存大量的臨時(shí)數(shù)據(jù)，來加速緩存的存取速度。 例如：可以把微博的粉絲關(guān)系存儲(chǔ)在緩存中，在獲取某個(gè)用戶有權(quán)限看見的微博時(shí)，我們就可以使用這些粉絲關(guān)系。粉絲關(guān)系的數(shù)據(jù)量非常大，一個(gè)大V用戶可能有幾千萬或者上億的關(guān)注量，可想而知，我們需要多大的內(nèi)存才能夠存儲(chǔ)這么多的粉絲關(guān)系。 在通用的解決方案中，我們會(huì)對(duì)這些大數(shù)據(jù)量進(jìn)行切片，數(shù)據(jù)被分成大小相等的分片，一個(gè)緩存節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)存儲(chǔ)其中的多個(gè)分片。分片通常有三種實(shí)現(xiàn)方式，包括客戶端分片、代理分片和集群分片。 對(duì)緩存進(jìn)行客戶端分片的方案如圖5所示： （圖5） 客戶端分片通過應(yīng)用層直接操作分片邏輯，分片規(guī)則需要在同一個(gè)應(yīng)用的多個(gè)節(jié)點(diǎn)間保存，每個(gè)應(yīng)用層都嵌入一個(gè)操作切片的邏輯實(shí)現(xiàn)，一般通過依賴Jar包來實(shí)現(xiàn)。筆者曾工作過的幾家大的互聯(lián)網(wǎng)公司都有內(nèi)部的緩存分片的實(shí)現(xiàn)，多數(shù)是采用在應(yīng)用層直接實(shí)現(xiàn)的方式，應(yīng)用層分片的性能更好，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，有問題時(shí)容易定位和修復(fù)。 這種解決方案的性能很好，實(shí)現(xiàn)起來比較簡(jiǎn)單，適合快速上線，而且切分邏輯是自己開發(fā)的，如果在生產(chǎn)上出了問題，則都比較容易解決；但是它侵入了業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)，會(huì)讓緩存服務(wù)器保持的應(yīng)用程序連接比較多，這要看應(yīng)用服務(wù)器池的節(jié)點(diǎn)數(shù)量，需要提前進(jìn)行容量評(píng)估。 對(duì)緩存進(jìn)行代理分片的方案如圖6所示： （圖6） 代理分片就是在應(yīng)用層和緩存服務(wù)器中間增加一個(gè)代理層，把分片的路由規(guī)則配置在代理層，代理層對(duì)外提供與緩存服務(wù)器兼容的接口給應(yīng)用層，應(yīng)用層的開發(fā)人員不用關(guān)心分片規(guī)則，只需關(guān)心業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)，待業(yè)務(wù)邏輯實(shí)現(xiàn)以后，在代理層配置路由規(guī)則即可。 這種方案的好處是讓應(yīng)用層開發(fā)人員專注于業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)，把緩存分片的配置留給代理層做，具體可以由運(yùn)維人員來實(shí)施；缺點(diǎn)是增加了代理層。 盡管代理層是輕量級(jí)的轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議，但是畢竟要實(shí)現(xiàn)緩存協(xié)議的解析，并通過分片的路由規(guī)則來路由請(qǐng)求，對(duì)每個(gè)緩存操作都增加了一層代理網(wǎng)絡(luò)傳輸，對(duì)性能是有影響的，對(duì)增加的代理層也需要進(jìn)行維護(hù)，也有硬件成本，還要有能夠解決Bug的技術(shù)專家，成本很高。流行的Codis框架就是代理分片的典型實(shí)現(xiàn)。 緩存自身提供的集群分片方案如圖7所示： （圖7） 有的緩存自身提供了集群功能，集群可以實(shí)現(xiàn)分片和高可用特性，我們只需要把它們當(dāng)成一個(gè)由多個(gè)緩存服務(wù)器節(jié)點(diǎn)組成的大緩存機(jī)器來使用即可，分片和高可用等對(duì)應(yīng)用層是透明的，由運(yùn)維人員配置即可使用，典型的就是Redis 3.0提供的Cluster。 四、分布式緩存的遷移方案 處理分布式緩存遷移是比較困難的，通常我們將其分為平滑遷移和停機(jī)遷移。這里講解通用的遷移方案，擴(kuò)容實(shí)際上是遷移的一種特殊案例，我們?cè)谙旅鎸W(xué)習(xí)的方案全部適用。我們會(huì)在講解該方案的過程中，以擴(kuò)容為例來說明相應(yīng)的步驟和實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。 平滑遷移適合對(duì)可用性要求較高的場(chǎng)景。例如：線上的交易服務(wù)對(duì)緩存依賴較大，不能忍受停機(jī)帶來的業(yè)務(wù)損失，也沒有交易的低峰期，我們對(duì)此只能采用平滑遷移的方式。 平滑遷移使用的是雙寫方案，方案分成4個(gè)步驟：雙寫、遷移歷史數(shù)據(jù)、切讀、下線雙寫。 這種方式還有一個(gè)變種，就是不需要遷移老數(shù)據(jù)：在第1步中雙寫后，在一定的時(shí)間里通過新規(guī)則對(duì)新緩存進(jìn)行寫入，新緩存已經(jīng)有了足夠的數(shù)據(jù)，這樣我們就不用再遷移舊數(shù)據(jù)，直接進(jìn)入第3步即可。 首先，假設(shè)我們的應(yīng)用現(xiàn)在使用了具有兩個(gè)分片的緩存集群，通過關(guān)鍵字哈希的方式進(jìn)行路由，如圖8所示： （圖8） 因?yàn)閮蓚€(gè)分片已經(jīng)不能滿足緩存容量的需求，所以現(xiàn)在需要擴(kuò)容到4個(gè)分片，達(dá)到原來兩倍的緩存總大小，因此我們需要遷移。 遷移的具體過程如下：
按照新規(guī)則和舊規(guī)則同時(shí)往新緩存和舊緩存中寫數(shù)據(jù)，如圖9所示： （圖9） 這里，我們?nèi)匀话凑张f的規(guī)則，也就是關(guān)鍵字哈希除以2取余來路由分片，同時(shí)按照新的規(guī)則，也就是關(guān)鍵字哈希除以4取余來路由到新的4個(gè)分片上，來完成數(shù)據(jù)的雙寫。 這個(gè)步驟有優(yōu)化的空間，因?yàn)槭窃诔杀稊U(kuò)容的場(chǎng)景下，所以我們不需要準(zhǔn)備4個(gè)全新的分片。新規(guī)則中前兩個(gè)分片的數(shù)據(jù)，其實(shí)是舊規(guī)則中兩個(gè)分片數(shù)據(jù)的子集，并且規(guī)則一致，所以我們可以重用前兩個(gè)分片，也就是說一共需要兩個(gè)新的分片，用來處理關(guān)鍵字哈希取余后為2和3的情況；使用舊的緩存分片來處理關(guān)鍵字哈希取余后0和1的情況即可。如圖10所示： （圖10）
把舊緩存集群中的歷史數(shù)據(jù)讀取出來，按照新的規(guī)則寫到新的緩存集群中，如圖11所示： （圖11） 在這個(gè)過程中，我們需要遷移歷史數(shù)據(jù)，在遷移的過程中可能需要遷移工具，這也需要一部分開發(fā)工作量。在遷移后，我們還需要對(duì)遷移的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，表明我們的數(shù)據(jù)遷移成功。 在某些應(yīng)用場(chǎng)景下，緩存數(shù)據(jù)并不是應(yīng)用強(qiáng)依賴的，在緩存里獲取不到數(shù)據(jù)，可以回源到數(shù)據(jù)庫獲取，因此在這種場(chǎng)景下通過容量評(píng)估，數(shù)據(jù)庫可以承受回源導(dǎo)致的壓力增加，就可以避免遷移舊數(shù)據(jù)。在另一種場(chǎng)景下，緩存數(shù)據(jù)一般是具有時(shí)效性的，應(yīng)用在雙寫期間不斷向新的集群中寫入新數(shù)據(jù)，歷史數(shù)據(jù)會(huì)逐漸過時(shí)，并被從舊的集群中刪除，在一定的時(shí)間流逝后，在新的集群中自然就有了最新的數(shù)據(jù)，也就不再需要遷移歷史數(shù)據(jù)了，但是這需要進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證。
把應(yīng)用層所有的讀操作路由到新的緩存集群上，如圖12所示：
（圖12） 這一步把應(yīng)用中讀取的操作的緩存數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)換成新的緩存集群，這時(shí)應(yīng)用的讀寫操作已經(jīng)完全發(fā)生在新的數(shù)據(jù)庫集群上了。這一步一般不需要上線代碼，我們會(huì)在一開始上雙寫時(shí)就實(shí)現(xiàn)開關(guān)邏輯，這里只需要將讀的開關(guān)切換到新的集群即可。
把寫入舊的集群的邏輯下線，如圖13所示：
（圖13） 這一步通常是在雙寫和切讀后驗(yàn)證沒有任何問題，并保證數(shù)據(jù)一致性的情況下，才把這部分代碼下線的。同時(shí)可以把舊的分片下線，如果是擴(kuò)容的場(chǎng)景，并且重用了舊的分片1和分片2，則還可以清理分片1和分片2中的冗余數(shù)據(jù)。 停機(jī)遷移的方法比較簡(jiǎn)單，通常分為停止應(yīng)用、遷移歷史數(shù)據(jù)、更改應(yīng)用的數(shù)據(jù)源、啟動(dòng)應(yīng)用這4個(gè)步驟，如圖14所示：
（圖14） 具體的遷移步驟如下：
這種方式的好處是實(shí)現(xiàn)比較簡(jiǎn)單、高效，能夠有效避免數(shù)據(jù)的不一致，但是需要由業(yè)務(wù)方評(píng)估影響，一般在晚上交易量比較小或者非核心服務(wù)的場(chǎng)景下比較適用。 實(shí)際上，Redis的客戶端Jedis本身實(shí)現(xiàn)了基于一致性哈希的客戶端路由框架，這種框架的好處是便于動(dòng)態(tài)擴(kuò)容，當(dāng)一致性哈希中的節(jié)點(diǎn)的負(fù)載較高時(shí)，我們可以動(dòng)態(tài)地插入更多的節(jié)點(diǎn)，來減少已存節(jié)點(diǎn)的壓力。 一致性哈希算法是在1997年由麻省理工學(xué)院的Karger等人在解決分布式緩存問題時(shí)提出的一種方案，設(shè)計(jì)目標(biāo)是解決網(wǎng)絡(luò)中的熱點(diǎn)問題，后來在分布式系統(tǒng)中也得到了廣泛應(yīng)用。研究過Redis和Memcache緩存的人一般都了解一致性哈希算法，他們都在客戶端實(shí)現(xiàn)了一致性哈希。 一致性哈希的邏輯如圖15所示：
（圖15） 在收到訪問一個(gè)主鍵的請(qǐng)求后，可通過下面的流程尋找這個(gè)主鍵的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)：
在擴(kuò)容的場(chǎng)景下添加一臺(tái)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)5時(shí)，只有在圓上增加服務(wù)器的位置到逆時(shí)針方向的第一臺(tái)服務(wù)器上的鍵會(huì)受到影響，如圖16所示：
（圖16） 我們看到，在節(jié)點(diǎn)3和節(jié)點(diǎn)4之間增加了節(jié)點(diǎn)5，影響范圍是節(jié)點(diǎn)3到節(jié)點(diǎn)5之間的數(shù)據(jù)，而并不影響其他節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)。因此，這為緩存的擴(kuò)容提供了便利性，當(dāng)緩存壓力增加且緩存容量不夠時(shí)，我們通?？梢酝ㄟ^在線增加節(jié)點(diǎn)的方式來完成擴(kuò)容。 五、緩存穿透、并發(fā)和雪崩 緩存穿透、緩存并發(fā)和緩存雪崩是常見的由于并發(fā)量大而導(dǎo)致的緩存問題，本節(jié)講解其產(chǎn)生原因和解決方案。 緩存穿透通常是由惡意攻擊或者無意造成的；緩存并發(fā)是由設(shè)計(jì)不足造成的；緩存雪崩是由緩存同時(shí)失效造成的。三種問題都比較典型，也是難以防范和解決的。本節(jié)給出通用的解決方案，以供在緩存設(shè)計(jì)的過程中參考和使用。 緩存穿透指的是使用不存在的key進(jìn)行大量的高并發(fā)查詢，這導(dǎo)致緩存無法命中，每次請(qǐng)求都要穿透到后端數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行查詢，使數(shù)據(jù)庫壓力過大，甚至使數(shù)據(jù)庫服務(wù)被壓死。 我們通常將空值緩存起來，再次接收到同樣的查詢請(qǐng)求時(shí)，若命中緩存并且值為空，就會(huì)直接返回，不會(huì)透?jìng)鞯綌?shù)據(jù)庫，避免緩存穿透。當(dāng)然，有時(shí)惡意襲擊者可以猜到我們使用了這種方案，每次都會(huì)使用不同的參數(shù)來查詢，這就需要我們對(duì)輸入的參數(shù)進(jìn)行過濾。 例如：如果我們使用ID進(jìn)行查詢，則可以對(duì)ID的格式進(jìn)行分析，如果不符合產(chǎn)生ID的規(guī)則，就直接拒絕，或者在ID上放入時(shí)間信息，根據(jù)時(shí)間信息判斷ID是否合法，或者是否是我們?cè)?jīng)生成的ID，這樣可以攔截一定的無效請(qǐng)求。 當(dāng)然，每個(gè)設(shè)計(jì)人員都應(yīng)該對(duì)服務(wù)的可用性和健壯性負(fù)責(zé)，應(yīng)該建設(shè)健壯的服務(wù)，讓我們的服務(wù)像不倒翁一樣。因此，我們需要對(duì)服務(wù)設(shè)計(jì)限流和熔斷等功能。 緩存并發(fā)的問題通常發(fā)生在高并發(fā)的場(chǎng)景下，當(dāng)一個(gè)緩存key過期時(shí)，因?yàn)樵L問這個(gè)緩存key的請(qǐng)求量較大，多個(gè)請(qǐng)求同時(shí)發(fā)現(xiàn)緩存過期，因此多個(gè)請(qǐng)求會(huì)同時(shí)訪問數(shù)據(jù)庫來查詢最新數(shù)據(jù)，并且回寫緩存，這樣會(huì)造成應(yīng)用和數(shù)據(jù)庫的負(fù)載增加，性能降低，由于并發(fā)較高，甚至?xí)?dǎo)致數(shù)據(jù)庫被壓死。 我們通常有3種方式來解決這個(gè)問題：
也可以通過異步更新服務(wù)來更新設(shè)置軟過期的緩存，這樣應(yīng)用層就不用關(guān)心緩存并發(fā)的問題了。 緩存雪崩指緩存服務(wù)器重啟或者大量緩存集中在某一個(gè)時(shí)間段內(nèi)失效，給后端數(shù)據(jù)庫造成瞬時(shí)的負(fù)載升高的壓力，甚至壓垮數(shù)據(jù)庫的情況。 通常的解決辦法是對(duì)不同的數(shù)據(jù)使用不同的失效時(shí)間，甚至對(duì)相同的數(shù)據(jù)、不同的請(qǐng)求使用不同的失效時(shí)間。例如，我們要緩存user數(shù)據(jù)，會(huì)對(duì)每個(gè)用戶的數(shù)據(jù)設(shè)置不同的緩存過期時(shí)間，可以定義一個(gè)基礎(chǔ)時(shí)間，假設(shè)10秒，然后加上一個(gè)兩秒以內(nèi)的隨機(jī)數(shù)，過期時(shí)間為10～12秒，就會(huì)避免緩存雪崩。 六、緩存對(duì)事務(wù)的支持 在使用Redis緩存的業(yè)務(wù)場(chǎng)景時(shí)經(jīng)常會(huì)有這樣的需求：要求遞減一個(gè)變量，如果遞減后變量小于等于0，則返回一個(gè)標(biāo)志；如果成功，則返回剩余的值，類似于數(shù)據(jù)庫事務(wù)的實(shí)現(xiàn)。 在實(shí)現(xiàn)中需要注意服務(wù)器端的多線程問題及客戶端的多線程問題。在服務(wù)器端可以利用服務(wù)器單線程執(zhí)行LUA腳本來保證，或者通過WATCH、EXEC、DISCARD、EXEC來保證。 在Redis中支持LUA腳本，由于Redis使用單線程實(shí)現(xiàn)，因此我們首先給出LUA腳本的實(shí)現(xiàn)方案。在如下代碼中，我們看到變量被遞減，并判斷是否將小于0的操作放到LUA腳本里，利用Redis的單線程執(zhí)行的特性完成這個(gè)原子遞減的操作： /** * Implemented by LUA. Minus a key by a value, then return the left value. * If the left value is less than 0, return -1; if error, return -1. * * @param key * the key of the redis variable. * @param value * the value to minus off. * @return the value left after minus. If it is less than 0, return -1; if * error, return -1. */ public long decrByUntil0Lua(String key, long value) { // If any error, return -1. if (value <=> return -1; // The logic is implemented in LUA script which is run in server thread, // which is single thread in one server. String script = ' local leftvalue = redis.call('get', KEYS[1]); ' + ' if ARGV[1] - leftvalue > 0 then return nil; else ' + ' return redis.call('decrby', KEYS[1], ARGV[1]); end; '; Long leftValue = (Long) jedis.eval(script, 1, key, '' + value); // If the left value is less than 0, return -1. if (leftValue == null) return -1; return leftValue; } 還可以通過Redis對(duì)事務(wù)的支持方法watch和multi來實(shí)現(xiàn)，類似于一個(gè)CAS方法的實(shí)現(xiàn)，如果對(duì)熱數(shù)據(jù)有競(jìng)爭(zhēng)，則會(huì)返回失敗，然后重試直到成功： /** * Implemented by CAS. Minus a key by a value, then return the left value. * If the left value is less than 0, return -1; if error, return -1. * * No synchronization, because redis client is not shared among multiple * threads. * * @param key * the key of the redis variable. * @param value * the value to minus off. * @return the value left after minus. If it is less than 0, return -1; if * error, return -1. */ public long decrByUntil0Cas(String key, long value) { // If any error, return -1. if (value <=> return -1; // Start the CAS operations. jedis.watch(key); // Start the transation. Transaction tx = jedis.multi(); // Decide if the left value is less than 0, if no, terminate the // transation, return -1; String curr = tx.get(key).get(); if (Long.valueOf(curr) - value < 0)=""> tx.discard(); return -1; } // Minus the key by the value tx.decrBy(key, value); // Execute the transaction and then handle the result List // If error, return -1; if (result == null || result.isEmpty()) { return -1; } // Extract the first result for (Object rt : result) { return Long.valueOf(rt.toString()); } // The program never comes here. return -1; }  |
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