本文使用redis来实现乐观锁，并以秒杀系统为实例来讲解整个过程。

乐观锁
      大多数是基于数据版本（version）的记录机制实现的。即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表增加一个”version”字段来实现读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加1。此时，将提交数据的版本号与数据库表对应记录的当前版本号进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。redis中可以使用watch命令会监视给定的key，当exec时候如果监视的key从调用watch后发生过变化，则整个事务会失败。也可以调用watch多次监视多个key。这样就可以对指定的key加乐观锁了。注意watch的key是对整个连接有效的，事务也一样。如果连接断开，监视和事务都会被自动清除。当然了exec，discard，unwatch命令都会清除连接中的所有监视。

Redis事务
Redis中的事务(transaction)是一组命令的集合。事务同命令一样都是Redis最小的执行单位，一个事务中的命令要么都执行，要么都不执行。Redis事务的实现需要用到 MULTI 和 EXEC 两个命令，事务开始的时候先向Redis服务器发送 MULTI 命令，然后依次发送需要在本次事务中处理的命令，最后再发送 EXEC 命令表示事务命令结束。Redis的事务是下面4个命令来实现 

1.multi，开启Redis的事务，置客户端为事务态。 
2.exec，提交事务，执行从multi到此命令前的命令队列，置客户端为非事务态。 
3.discard，取消事务，置客户端为非事务态。 
4.watch,监视键值对，作用时如果事务提交exec时发现监视的监视对发生变化，事务将被取消。 

下面笔者简单实现一个用redis乐观锁实现的秒杀系统

代码实现：

2. package com.github.distribute.lock.redis;  
     
   import java.util.List;  
   import java.util.Set;  
   import java.util.concurrent.ExecutorService;  
   import java.util.concurrent.Executors;  
     
   import redis.clients.jedis.Jedis;  
   import redis.clients.jedis.Transaction;  
     
   /** 
    * redis乐观锁实例  
    * @author linbingwen 
    * 
    */  
   public class OptimisticLockTest {  
     
       public static void main(String[] args) throws InterruptedException {  
            long starTime=System.currentTimeMillis();  
             
            initPrduct();  
            initClient();  
            printResult();  
              
           long endTime=System.currentTimeMillis();  
           long Time=endTime-starTime;  
           System.out.println("程序运行时间： "+Time+"ms");     
     
       }  
         
       /** 
        * 输出结果 
        */  
       public static void printResult() {  
           Jedis jedis = RedisUtil.getInstance().getJedis();  
           Set set = jedis.smembers("clientList");  
     
           int i = 1;  
           for (String value : set) {  
               System.out.println("第" + i++ + "个抢到商品，"+value + " ");  
           }  
     
           RedisUtil.returnResource(jedis);  
       }  
     
       /* 
        * 初始化顾客开始抢商品 
        */  
       public static void initClient() {  
           ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();  
           int clientNum = 10000;// 模拟客户数目  
           for (int i = 0; i < clientNum; i++) {  
               cachedThreadPool.execute(new ClientThread(i));  
           }  
           cachedThreadPool.shutdown();  
             
           while(true){    
                   if(cachedThreadPool.isTerminated()){    
                       System.out.println("所有的线程都结束了！");    
                       break;    
                   }    
                   try {  
                       Thread.sleep(1000);  
                   } catch (InterruptedException e) {  
                       e.printStackTrace();  
                   }      
               }    
       }  
     
       /** 
        * 初始化商品个数 
        */  
       public static void initPrduct() {  
           int prdNum = 100;// 商品个数  
           String key = "prdNum";  
           String clientList = "clientList";// 抢购到商品的顾客列表  
           Jedis jedis = RedisUtil.getInstance().getJedis();  
     
           if (jedis.exists(key)) {  
               jedis.del(key);  
           }  
             
           if (jedis.exists(clientList)) {  
               jedis.del(clientList);  
           }  
     
           jedis.set(key, String.valueOf(prdNum));// 初始化  
           RedisUtil.returnResource(jedis);  
       }  
     
   }  
     
   /** 
    * 顾客线程 
    *  
    * @author linbingwen 
    * 
    */  
   class ClientThread implements Runnable {  
       Jedis jedis = null;  
       String key = "prdNum";// 商品主键  
       String clientList = "clientList";//// 抢购到商品的顾客列表主键  
       String clientName;  
     
       public ClientThread(int num) {  
           clientName = "编号=" + num;  
       }  
     
       public void run() {  
           try {  
               Thread.sleep((int)(Math.random()*5000));// 随机睡眠一下  
           } catch (InterruptedException e1) {  
           }  
           while (true) {  
               System.out.println("顾客:" + clientName + "开始抢商品");  
               jedis = RedisUtil.getInstance().getJedis();  
               try {  
                   jedis.watch(key);  
                   int prdNum = Integer.parseInt(jedis.get(key));// 当前商品个数  
                   if (prdNum > 0) {  
                       Transaction transaction = jedis.multi();  
                       transaction.set(key, String.valueOf(prdNum - 1));  
                       List result = transaction.exec();  
                       if (result == null || result.isEmpty()) {  
                           System.out.println("悲剧了，顾客:" + clientName + "没有抢到商品");// 可能是watch-key被外部修改，或者是数据操作被驳回  
                       } else {  
                           jedis.sadd(clientList, clientName);// 抢到商品记录一下  
                           System.out.println("好高兴，顾客:" + clientName + "抢到商品");  
                           break;  
                       }  
                   } else {  
                       System.out.println("悲剧了，库存为0，顾客:" + clientName + "没有抢到商品");  
                       break;  
                   }  
               } catch (Exception e) {  
                   e.printStackTrace();  
               } finally {  
                   jedis.unwatch();  
                   RedisUtil.returnResource(jedis);  
               }  
     
           }  
       }  
     
   }

输出结果为：

乐观锁比悲观锁的实现更加的简单，并发性能也会更好。

本文源码请在这里下载：https://github.com/appleappleapple/DistributeLearning

本文转自http://blog.csdn.net/evankaka