利用redis的樂觀鎖，實現秒殺系統的資料同步（基於watch實現）

使用者一：

import redis

conn = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)

# conn.set('count',1000)

with conn.pipeline() as pipe:

    # 先監視，自己的值沒有被修改過
    conn.watch('count')

    # 事務開始
    pipe.multi()
    old_count = conn.get('count')
    count = int(old_count)
    input(
 
'我考慮一下')
    if count > 0:  # 有庫存
        pipe.set('count', count - 1)

    # 執行，把所有命令一次性推送過去
    pipe.execute()
    ret = pipe.execute()
    print(type(ret))
    print(ret)

使用者二：

import redis

conn = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)

with conn.pipeline() as pipe:

    # 先監視，自己的值沒有被修改過
 

    conn.watch('count')

    # 事務開始
    pipe.multi()
    old_count = conn.get('count')
    count = int(old_count)
    if count > 0:  # 有庫存
        pipe.set('count', count - 1)

    # 執行，把所有命令一次性推送過去
    ret=pipe.execute()
    print(type(ret))

注：windows下如果資料被修改了，不會拋異常，只是返回結果的列表為空，mac和linux會直接拋異常

秒殺系統核心邏輯測試，建立100個執行緒併發秒殺

import redis
from threading import Thread

def choose(name, conn):
    # conn.set('count',10)
    with conn.pipeline() as pipe:
        # 先監視，自己的值沒有被修改過
        conn.watch('count')
        # 事務開始
        pipe.multi()
        old_count = conn.get('count')
        count = int(old_count)
        # input('我考慮一下')
        # time.sleep(random.randint(1, 2))
        if count > 0:  # 有庫存
            pipe.set('count', count - 1)

        # 執行，把所有命令一次性推送過去
        ret = pipe.execute()
        print(ret)
        if len(ret) > 0:
            print('第%s個人搶購成功' % name)
        else:
            print('第%s個人搶購失敗' % name)


if __name__ == '__main__':
    conn = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
    for i in range(100):

        t = Thread(target=choose, args=(i, conn))
        t.start()