目录
[TOC]
首先介绍为什么加锁，什么悲观锁、乐观锁，然后再说明redis为什么能实现乐观锁？
为什么要加锁？
叨咕一句
在使用一些工具、功能之前，都要明白他有什么作用和意义。
不能为了学习而学习，为了使用而使用，也不能会了一样工具就到处使用。
合适才是最好的，应该是为了解决某些问题而引入使用。这也是一种架构思想
锁存在的意义是什么呢
模拟一种场景：
小明：代表——>A线程或者说A客户端
小强：代表——>B线程或者说B客户端
他们是好朋友，共享一个银行账户，想去坐火车去存钱，目前只有一张火车票了：代表——>共享资源
在不加锁的情况下：
小明和小强同时查询余票，他们都查询到了一张余票，然后几乎同时购买，结构全购买成功了，所以他们挤着同一个座位…（错误一）
然后去银行存款，他们分别在两家银行存钱，都查询到账户余额是500，于是小明存了500（余额变成1000），小强在另一家银行存了100，银行操作成功结果 原来的1000被600覆盖掉了（错误二）
并发环境下典型的冲突：
脏读（错误一）：当一个事务读取其它完成一半事务的记录时，就会发生脏读取。例如：用户A,B看到的值都是1，用户B把值改为0，用户A读到的值仍为1。
丢失更新（错误二）：一个事务的更新覆盖了其它事务的更新结果，就是所谓的更新丢失。例如：用户A把值从500改为1000，用户B把值从500改为600，则用户A丢失了他的更新。
对于这种现象，就可以通过加锁来解决，比如使用（java中的synchronized，悲观锁）
- A、B读取的值都是1，那么在A修改值为0的时间范围内，先加锁，B此时是不能修改这个值的。
- 在A修改完值等于0后，会释放锁
- 然后B才能修改值，B再加锁，并修改值等于-1，然后释放锁
悲观锁
总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。
乐观锁
总是假设最好的情况，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于write_condition机制，其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。
两种锁的使用场景
从上面对两种锁的介绍，我们知道两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下（多读场景），即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果是多写的情况，一般会经常产生冲突，这就会导致上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。
Redis的Watch命令
watch有什么作用？
Redis Watch 命令用于监视一个(或多个) key ，如果在事务执行（EXEC）之前这个(或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。
基于watch命令的机制，就可以实现乐观锁的功能
语法：
1 | WATCH key [key ...] |
实例
- 客户端A，首先执行:
1 | 127.0.0.1:6379> set money 100 # 设置money 为100 |
- 客户端B:
1 | # 客户端B 在 客户端A还没有执行事务前，设置money值为500 |
- 客户端A，再执行:
1 | # 然后 客户端A 再执行职务， |
以上面代码为例：如果事务正常执行了，想要下次的事务还监视这个key的话，需要再写一遍
watch money,然后再开启事务multi，也就是要成对出现
UNWATCH
取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。
如果在执行 WATCH 命令之后， EXEC 命令或 DISCARD 命令先被执行了的话，那么就不需要再执行 UNWATCH 了。
因为 EXEC 命令会执行事务，因此 WATCH 命令的效果已经产生了；而 DISCARD 命令在取消事务的同时也会取消所有对 key 的监视，因此这两个命令执行之后，就没有必要执行 UNWATCH 了。
参考文章：