应用过Redis事务的应该分明，Redis事务实现是通过打包多条命令，独自的隔离操作，事务中的所有命令都会按程序地执行。事务在执行的过程中，不会被其余客户端发送来的命令申请所打断。事务中的命令要么全副被执行，要么全副都不执行（原子操作）。但其中有命令因业务起因执行失败并不会阻断后续命令的执行，且也无奈回滚曾经执行过的命令。如果想要实现和MySQL一样的事务处理能够应用Lua脚本来实现，Lua脚本中可实现简略的逻辑判断，执行停止等操作。
1 初始Lua脚本
Lua是一个玲珑的脚本语言，Redis 脚本应用 Lua 解释器来执行脚本。 Reids 2.6 版本通过内嵌反对 Lua 环境。执行脚本的常用命令为 EVAL。编写Lua脚本就和编写shell脚本一样的简略。Lua语言具体教程参见
示例：
--[[ version:1.0 检测key是否存在，如果存在并设置过期工夫 入参列表： 参数个数量：1 KEYS[1]:goodsKey 商品Key 返回列表code: +0：不存在 +1：存在--]]local usableKey = KEYS[1]--[ 判断usableKey在Redis中是否存在 存在将过期工夫缩短1分钟 并返回是否存在后果--]local usableExists = redis.call('EXISTS', usableKey)if (1 == usableExists) then redis.call('PEXPIRE', usableKey, 60000)endreturn { usableExists }- 示例代码中redis.call(), 是Redis内置办法，用与执行redis命令
- if () then end 是Lua语言根本分支语法
- KEYS 为Redis环境执行Lua脚本时Redis Key 参数，如果应用变量入参应用ARGV接管
- “—”代表单行正文 “—[[ 多行正文 —]]”
2 实际利用
2.1 需要剖析
经典案例需要：库存量扣减并检测库存量是否短缺。
根底需要剖析：商品以后库存量>=扣减数量时，执行扣减。商品以后库存量<扣减数量时，返回库存有余
实现计划剖析：
1）MySQL事务实现：
利用DB行级锁，锁定要扣减商品库存量数据，再判断库存量是否短缺，短缺执行扣减，否则返回库存有余。
执行库存扣减，再判断扣减后后果是否小于0，小于0阐明库存有余，事务回滚，否则提交事务。
2）计划优缺点剖析：
长处：MySQL人造反对事务，实现难度低。
毛病：不思考热点商品场景，当业务量达到一定量级时会达到MySQL性能瓶颈，单库无奈反对业务时扩大问题成为难点，分表、分库等计划对性能开发、业务运维、数据运维都须要有针对于分表、分库计划所配套的零碎或计划。对于零碎革新实现难度较高。
Redis Lua脚本事务实现：将库存扣减判断库存量最小原子操作逻辑编写为Lua脚本。
从DB中初始化商品库存数量，利用Redis WATCH命令。
判断商品库存量是否短缺，短缺执行扣减，否则返回库存有余。
执行库存扣减，再判断扣减后后果是否小于0，小于0阐明库存有余，反向操作减少缩小库存量，返回操作后果
计划优缺点剖析：
长处：Redis命令执行单线程个性，毋庸思考并发锁竟争所带来的实现复杂度。Redis人造反对Lua脚本，Lua语言学习难度低，实现与MySQL计划难度相当。Redis同一时间单位反对的并发量比MySQL大，执行耗时更小。对于业务量的增长能够扩容Redis集群分片。
毛病：暂无
2.2 Redis Lua脚本事务计划实现
初始化商品库存量：
//利用Watch 命令乐观乐个性，缩小锁竞争所损耗的性能 public boolean init(InitStockCallback initStockCallback, InitOperationData initOperationData) { //SessionCallback 会话级Rdis事务回调接口 针对于operations所有操作将在同一个Redis tcp连贯上实现List<Object> result = stringRedisTemplate.execute(new SessionCallback<List<Object>>() { public List<Object> execute(RedisOperations operations) { Assert.notNull(operations, "operations must not be null");//Watch 命令用于监督一个(或多个) key ，如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其余命令所改变，那么事务将被打断//当出前并发初始化同一个商品库存量时，只有一个能胜利 operations.watch(initOperationData.getWatchKeys()); int initQuantity; try {//查问DB商品库存量 initQuantity = initStockCallback.getInitQuantity(initOperationData); } catch (Exception e) { //异样后开释watch operations.unwatch(); throw e; }//开启Reids事务 operations.multi();//setNx设置商品库存量 operations.opsForValue().setIfAbsent(initOperationData.getGoodsKey(), String.valueOf(initQuantity));//设置商品库存量 key 过期工夫 operations.expire(initOperationData.getGoodsKey(), Duration.ofMinutes(60000L));///执行事事务 return operations.exec(); } });//判断事务执行后果 if (!CollectionUtils.isEmpty(result) && result.get(0) instanceof Boolean) { return (Boolean) result.get(0); } return false; }库存扣减逻辑
--[[ version:1.0 减可用库存 入参列表： 参数个数量： KEYS[1]:usableKey 商品可用量Key KEYS[3]:usableSubtractKey 减量记录key KEYS[4]:operateKey 操作防重Key KEYS[5]:hSetRecord 记录操作单号信息 ARGV[1]:quantity操作数量 ARGV[2]:version 操作版本号 ARGV[5]:serialNumber 单据流水编码 ARGV[6]:record 是否记录过程量 返回列表： +1：操作胜利 0: 操作失败 -1: KEY不存在 -2：反复操作 -3: 库存有余 -4：过期操作 -5：缺量库存有余 -6：可用负库存--]]local usableKey = KEYS[1];local usableSubtractKey = KEYS[3]local operateKey = KEYS[4]local hSetRecord = KEYS[5]local quantity = tonumber(ARGV[1])local version = ARGV[2]local serialNumber = ARGV[5]--[ 判断商品库存key是否存在 不存在返回-1 --]local usableExists = redis.call('EXISTS', usableKey);if (0 == usableExists) then return { -1, version, 0, 0 };end--[ 设置防重key 设置失败阐明操作反复返回-2 --]local isNotRepeat = redis.call('SETNX', operateKey, version);if (0 == isNotRepeat) then redis.call('SET', operateKey, version); return { -2, version, quantity, 0 };end--[ 商品库存量扣减后小0 阐明库存有余 回滚扣减数量 并革除防重key立刻过期 返回-3 --]local usableResult = redis.call('DECRBY', usableKey, quantity);if ( usableResult < 0) then redis.call('INCRBY', usableKey, quantity); redis.call('PEXPIRE', operateKey, 0); return { -3, version, 0, usableResult };end--[ 记录扣减量并设置防重key 30天后过期 返回 1--]-- [ 须要记录过程量与过程单据信息 --]local usableSubtractResult = redis.call('INCRBY', usableSubtractKey, quantity);redis.call('HSET', hSetRecord, serialNumber, quantity)redis.call('PEXPIRE', hSetRecord, 3600000)redis.call('PEXPIRE', operateKey, 2592000000)redis.call('PEXPIRE', usableKey, 3600000)return { 1, version, quantity, 0, usableResult ,usableSubtractResult}初始化Lua脚本到Redis服务器
//读取Lua脚本文件 private String readLua(File file) { StringBuilder sbf = new StringBuilder(); try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(file))) { String temp; while (Objects.nonNull(temp = reader.readLine())) { sbf.append(temp); sbf.append('\n'); } return sbf.toString(); } catch (FileNotFoundException e) { LOGGER.error("[{}]文件不存在", file.getPath()); } catch (IOException e) { LOGGER.error("[{}]文件读取异样", file.getPath()); } return null; }//初始化Lua脚本到Redis服务器 胜利后会返回脚本对应的sha1码，零碎缓存脚本sha1码，//通过sha1码能够在Redis服务器执行对应的脚本public String scriptLoad(File file) {String script = readLua(file) return stringRedisTemplate.execute((RedisCallback<String>) connection -> connection.scriptLoad(script.getBytes()));}脚本执行
public OperationResult evalSha(String redisScriptSha1,OperationData operationData) { List<String> keys = operationData.getKeys(); String[] args = operationData.getArgs();//执行Lua脚本 keys 为Lua脚本中应用到的KEYS args为Lua脚本中应用到的ARGV参数//如果是在Redis集群模式下，同一个脚本中的多个key,要满足多个key在同一个分片//服务器开启hash tag性能，多个key 应用{}将雷同局部包裹 //例：usableKey:{EMG123} operateKey:operate:{EMG123} Object result = stringRedisTemplate.execute(redisScriptSha1, keys, args);//解析执行后果 return parseResult(operationData, result); }3 总结
Redis在小数据操作并发可达到10W,针对与业务中对资源强校验且高并发场景下应用Redis配合Lua脚本实现简略逻辑解决抗并发量是个不错的抉择。
注：Lua脚本逻辑尽量简略，Lua脚本实用于耗时短且原子操作。耗时长影响Redis服务器性能，非原子操作或逻辑简单会减少于脚本调试与维度难度。现实状态是将业务用Lua脚本包装成一个如Redis命令一样的操作。
作者：王纯