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丸趣 TV 小編給大家分享一下 redis 中分布式鎖是不是樂觀鎖，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

  簡單來說，Redis 使用樂觀鎖，相對于悲觀鎖，在實現中更加簡單，在某些場景中的性能也更好。Redis 作為一個輕量級的、快速的緩存引擎，而不是一個全功能的關系型數據庫，既沒有使用悲觀鎖的必要，也難以承受使用悲觀鎖的成本。

樂觀鎖（Optimistic Lock），顧名思義，就是很樂觀，每次去拿數據的時候都認為別人不會修改，所以不會上鎖，但是在更新的時候回判斷一下再次期間別人有沒有去更新這個數據，可以使用版本號等機制。樂觀鎖適用于多讀的應用類型，這樣可以提高吞吐量。

樂觀鎖策略：提交版本必須大于記錄當前版本才能執行更新

Redis 對于事務只提供了非常有限的支持，其實更多地是試圖繞過問題。

首先，Redis 對于同一事務中的一組操作，而不是立即執行，而是放入一個 queue 中，當執行到 EXEC 時，再一起執行。事務執行是全局獨占的，也就是同一時間只有一個事務被執行，中途不能被其它事務打斷。Redis 用這種最簡單的、也是性能最差的方式避免了 race condition。

其次，在 Redis 的事務中，如果有一個或多個操作失敗，其它操作仍然會成功，也就是說它根本沒有回滾機制。

這種方式會帶來很多嚴重的問題，其中之一是，無法先讀取某個數值后再進行依賴這個值的操作，因為放在一個事務里會被在同一個瞬間執行，不放在同一個事務里又會導致 race condition。解決方法是使用 WATCH，它會監視一個或多個變量，如果變量的值在調用 WATCH 以后和事務提交之前被別的事務修改過了，整個事務都會失敗。這類似于操作系統中的 CAS（Compare and Set）。我不知道 WATCH 具體是怎么實現的，但是我推測它監控了指定變量的版本號。

即使有了 WATCH，Redis 的事務也是受到嚴重限制的。第一，它沒有實現讀數據時的一致性，因為 WATCH 對于讀操作不起作用。第二，它不支持回滾。第三，在對同一變量存在大量并發寫操作時，性能會非常差，因為每次提交事務時，WATCH 監控的變量都已經被修改了，導致事務將多次提交失敗。但是，Redis 本來就是一個 KV 類型的緩存引擎，要處理的是大量讀少量寫的場景，對一致性也沒有要求。

看完了這篇文章，相信你對 redis 中分布式鎖是不是樂觀鎖有了一定的了解，想了解更多相關知識，歡迎關注丸趣 TV 行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！

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