redis的分布式鎖是樂觀鎖嗎

樂觀鎖（Optimistic Lock），顧名思義，就是很樂觀，每次去拿數(shù)據(jù)的時候都認為別人不會修改，所以不會上鎖，但是在更新的時候回判斷一下再次期間別人有沒有去更新這個數(shù)據(jù)，可以使用版本號等機制。樂觀鎖適用于多讀的應用類型，這樣可以提高吞吐量。

樂觀鎖策略：提交版本必須大于記錄當前版本才能執(zhí)行更新（推薦學習：Redis視頻教程）

Redis對于事務只提供了非常有限的支持，其實更多地是試圖繞過問題。

首先，Redis對于同一事務中的一組操作，而不是立即執(zhí)行，而是放入一個queue中，當執(zhí)行到EXEC時，再一起執(zhí)行。事務執(zhí)行是全局獨占的，也就是同一時間只有一個事務被執(zhí)行，中途不能被其它事務打斷。Redis用這種最簡單的、也是性能最差的方式避免了race condition。

其次，在Redis的事務中，如果有一個或多個操作失敗，其它操作仍然會成功，也就是說它根本沒有回滾機制。

這種方式會帶來很多嚴重的問題，其中之一是，無法先讀取某個數(shù)值后再進行依賴這個值的操作，因為放在一個事務里會被在同一個瞬間執(zhí)行，不放在同一個事務里又會導致race condition。解決方法是使用WATCH，它會監(jiān)視一個或多個變量，如果變量的值在調用WATCH以后和事務提交之前被別的事務修改過了，整個事務都會失敗。這類似于操作系統(tǒng)中的CAS（Compare and Set）。我不知道WATCH具體是怎么實現(xiàn)的，但是我推測它監(jiān)控了指定變量的版本號。

即使有了WATCH，Redis的事務也是受到嚴重限制的。第一，它沒有實現(xiàn)讀數(shù)據(jù)時的一致性，因為WATCH對于讀操作不起作用。第二，它不支持回滾。第三，在對同一變量存在大量并發(fā)寫操作時，性能會非常差，因為每次提交事務時，WATCH監(jiān)控的變量都已經被修改了，導致事務將多次提交失敗。但是，Redis本來就是一個KV類型的緩存引擎，要處理的是大量讀少量寫的場景，對一致性也沒有要求。

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