乐观锁
伪代码如下：
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do {
oldCount = getCount(itemid)
if (oldCount <= 0) {
return false
}
newCount = oldCount - 1;
} while (!compareAndSwap(itemid, newCount, oldCount))
return true
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主要是解决check-then-act的问题，因此真正更新Redis的时候要检查oldCount是否有变化。
很遗憾，你无法使用Redis的Optimistic locking using check-and-set来实现compareAndSet，需要使用LUA脚本来：
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-- Usage: EVAL "<this script>" 1 <key> <new-value> <old-value>
local key = KEYS[1]
local newValue = ARGV[1]
local expectedOldValue = ARGV[2]
local oldValue = redis.call('GET', key)
if oldValue == expectedOldValue then
redis.call('SET', key, newValue)
return "OK"
end
return nil
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乐观锁的实现比较复杂，每次更新时都得判断数据是否发生变化，且多了几次查询动作，增加了网络开销。
利用List
有一个讨巧的思路是构建一个Redis List，一个商品有100个，那么List中就有100个元素，增加元素时RPUSH，删除元素时LPOP。当LPOP失败的时候，说明List空了，说明商品卖光了。
这个方法的优点在于只需要一次LPOP的动作，伪代码：
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if (nil != redis.lpop(itemid)) {
return true
}
return false
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这个方法的缺陷在于浪费了Redis的空间，事先维护List也是一项工作。
LUA脚本
还可以更激进一点，把整个秒杀逻辑放在LUA脚本里。因为Redis是单线程的，执行命令是串行的，在Redis里执行LUA脚本能够避免并发环境下的check-then-act错误。下面一个LUA脚本（原始链接）的例子：
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-- Usage: EVAL "<this script>" 1 <good-id> <activity-id> <user-id>
-- KEYS [good-id]
-- ARGV [activity-id,user-id]
-- return -1:库存不足 0:重复购买 1:成功
local good = KEYS[1]
local activity = ARGV[1]
local uid = ARGV[2]
local gooduids = good .. ':' .. activity .. ':uids'
local isin = redis.call('SISMEMBER', gooduids, uid)
if isin > 0 then
return 0
end
local goodstock = good .. ':' .. activity .. ':stock'
local stock = redis.call('GET', goodstock)
if not stock or tonumber(stock) <= 0 then
return -1
end
redis.call('DECR', goodstock)
redis.call('SADD', gooduids, uid)
return 1
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LUA脚本来实现业务和用数据库存储过程来实现业务一样，具有灵活性不够、难以维护的问题。如果秒杀业务再复制一点，相信LUA脚本就会变得难以维护。如果秒杀业务需要外部系统的信息，则LUA脚本就不能胜任了。
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