乐观锁顾名思义就是在读取数据的时候保持乐观，不对数据加锁，写的时候判断数据是否被改变，如果被改变则重新尝试。

悲观锁就是在读取数据的时候就对数据加锁，修改完成释放锁。

乐观锁适用于读多的场景，悲观锁适用于写多的场景。

Redis是单线程的服务，不会有命令并行执行的情况。那为什么还会需要使用乐观锁呢。

Redis为什么要使用乐观锁

在大并发量的情况下，Redis-client有多个，每个 Redis-client 发送过来的命令是有序的，但是多个Redis-client之间命令的执行是无法预料的。如以下的场景。

上面的例子，前置条件 lock_A = 1，每个 Redis-client 请求处理将 lock_A 加1，显然两个 Redis-client 执行之后结果应该为 3， 但是上面的例子结果为 2，不符合预期。我们需要如何优化达到我们的预期呢。这时候我们需要基于Redis实现乐观锁。

乐观锁实现

这时候有人可能会想到直接使用 incr 就可以，这个当然没问题，但是我们现在是使用乐观锁的方式解决问题。我们来看下优化后的方案。

这里主要是通过watch/unwatch、redis事务、循环处理来实现乐观锁。步骤如下：

1. 在执行操作之前先通过 watch 监控键的变化。
2. 开启事务。
3. 执行相关操作进入队列。
4. 提交事务。
5. 成功则调用 unwatch 取消监控，失败则重试。

模拟以上的操作在两个 Redis-client 的执行过程。

上面截图，按照1 - 6 的命令顺序执行可以复现整个过程。

PHP代码测试

接下来我们使用PHP代码，配合压力测试来复现/解决问题。

设置 lock_A = 1，并发 100，执行1000次请求，预期结果为 1001。分别使用常规方法和乐观锁方法实现并测试。

常规方法

代码

<?php
//连接本地的 Redis 服务
$redis = new Redis();
$redis->connect('redis', 6379);

// 定义键常量
const LOCKKEY = "lock_A";
$lock_A = $redis->get(LOCKKEY);
++$lock_A;
$redis->set(LOCKKEY, $lock_A);

压力测试

ab -n 1000 -c 100 http://localhost:8080/ceshi.php

结果

这里执行结果为：850 ，不符合预期。

乐观锁

代码

<?php
//连接本地的 Redis 服务
$redis = new Redis();
$redis->connect('redis', 6379);

// 定义键常量
const LOCKKEY = "lock_A";

while (true) {
    // 监控，一定要放在循环里面，exec之后会取消掉这个 watch
    $redis->watch(LOCKKEY);
    $lock_A = $redis->get(LOCKKEY);
    ++$lock_A;
  	// 开启事务
    $pipline = $redis->multi();
    $pipline = $pipline->set(LOCKKEY, $lock_A);
  	// 执行事务
    $re = $pipline->exec();
    if ($re === false) {
      	// 失败回滚
        $pipline->discard();
    } else {
      	// 成功取消监控
        $redis->unwatch();
        break;
    }
}

压力测试

ab -n 1000 -c 100 http://localhost:8080/ceshi.php

结果

这里执行结果为：1001 ，符合预期。