01 背景

当前架构的逻辑是将并发请求数据写入队列中，然后起一个单独的异步线程对数据进行串行处理。这种方式的好处就是不用考虑并发的问题，当然其弊端也是显而易见的~

02 乐观锁实现数据的并发更新

根据当前业务的数据更新在秒级，key 的碰撞率较低的情况。笔者打算采用使用 CAS 乐观锁方案：使用 Lua 脚本实现 Redis 对数据的原子更新，即便是在并发的情况下其性能也会上一个级别。下面是 CAS 乐观锁实现数据并发更新的流程图：

根据上面的流程图设计出了 Lua 脚本：

local keys,values=KEYS,ARGV
local version = redis.call('get',keys[1]) 
if values[1] == '' and version == false
then
\tredis.call('SET',keys[1],'1')
\tredis.call('SET',keys[2],values[2])
\treturn 1
end

if version == values[1]
then
\tredis.call('SET',keys[2],values[2])
\tredis.call('INCR',keys[1])
\treturn 1
else
\treturn 0
end

03 可能存在问题及其解决方案

1，在并发冲突概率大的高竞争环境下，如果CAS一直失败，会一直重试，CPU开销较大。针对这个问题的一个思路是引入退出机制，如重试次数超过一定阈值后失败退出。如：

func main() { for i := 0; i < 10; i++ {
 isRetry := execLuaScript()
 if !isRetry {
 break 
 }
 }
}

func execLuaScript() bool {
 ctx := context.Background()
\tr := client.GetRedisKVClient(ctx)
\tdefer r.Close() 


\tluaScript := `
local keys,values=KEYS,ARGV
local version = redis.call('get',keys[1]) 
if values[1] == '' and version == false
then
\tredis.call('SET',keys[1],'1')
\tredis.call('SET',keys[2],values[2])
\treturn 1
end

if version == values[1]
then
\tredis.call('SET',keys[2],values[2])
\tredis.call('INCR',keys[1])
\treturn 1
else
\treturn 0
end`

\tcasVersion, err := r.Get("test_version")

\tkvs := make([]redis.KeyAndValue, 0)
\tkvs = append(kvs, redis.KeyAndValue{"test_version", casVersion.String()})
\tkvs = append(kvs, redis.KeyAndValue{"test", "123123123"})
\tmv, err := r.Eval(luaScript, kvs...)

\tif err != nil {
\t\tlog.Errorf("%v", err)
\t}

\tval, _ := mv.Int64()
\tlog.Debugf(">>>>>> lua 脚本运行结果 ：%d", val)
 if val == 1 {
 // lua 脚本执行成功，无需重试 
 return false
 } else if val == 0 {
 return true
 }
}

2，Lua 脚本执行时只能在同一台机器上生效，因此在 Redis 集群在就要求相关联的 key 分配到相同机器。这里很多同学可能会问为什么，其实很简单，Redis 是单线程的，倘若 Lua 脚本操作的 key 在不同机器上执行，也就无法保证其执行的原子性了。

解决方法还是从分片技术的原理上找：数据分片，就是一个 hash 的过程：对 key 做 md5，sha1 等 hash 算法，根据 hash 值分配到不同的机器上。

为了实现将key分到相同机器，就需要相同的 hash 值，即相同的 key（改变 hash 算法也行，但比较复杂）。但 key 相同是不现实的，因为 key 都有不同的用途。但是我们让 key 的一部分相同对我们业务实现来说是可以实现的。那么能不能拿 key 一部分来计算 hash 呢？答案是肯定的，

这就是 Hash Tag 。允许用key的部分字符串来计算hash。当一个key包含 {} 的时候，就不对整个key做hash，而仅对 {} 包括的字符串做 hash。假设 hash 算法为sha1。对 user:{user1}:ids和user:{user1}:tweets ，其 hash 值都等同于 sha1(user1)。