本篇文章给大家带来了关于Redis的相关知识，在分布式架构中，我们同样会遇到数据共享操作问题，使用Redis来解决分布式架构中的数据一致性问题，下面一起来看一下，希望对大家有帮助。

在单体应用中，如果我们对共享数据不进行加锁操作，会出现数据一致性问题，我们的解决办法通常是加锁。

在分布式架构中，我们同样会遇到数据共享操作问题，本文章使用Redis来解决分布式架构中的数据一致性问题。

1. 单机数据一致性

单机数据一致性架构如下图所示：多个可客户访问同一个服务器，连接同一个数据库。

场景描述：客户端模拟购买商品过程，在Redis中设定库存总数剩100个，多个客户端同时并发购买。

@RestController
public class IndexController1 {    @Autowired
    StringRedisTemplate template;    @RequestMapping("/buy1")
    public String index(){
        // Redis中存有goods:001号商品，数量为100
        String result = template.opsForValue().get("goods:001");
        // 获取到剩余商品数
        int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
        if( total > 0 ){
            // 剩余商品数大于0 ，则进行扣减
            int realTotal = total -1;
            // 将商品数回写数据库
            template.opsForValue().set("goods:001",String.valueOf(realTotal));
            System.out.println("购买商品成功，库存还剩："+realTotal +"件， 服务端口为8001");
            return "购买商品成功，库存还剩："+realTotal +"件， 服务端口为8001";
        }else{
            System.out.println("购买商品失败，服务端口为8001");
        }
        return "购买商品失败，服务端口为8001";
    }
}

使用Jmeter模拟高并发场景，测试结果如下：

测试结果出现多个用户购买同一商品，发生了数据不一致问题！

解决办法：单体应用的情况下，对并发的操作进行加锁操作，保证对数据的操作具有原子性

• synchronized
• ReentrantLock

@RestController
public class IndexController2 {
// 使用ReentrantLock锁解决单体应用的并发问题
Lock lock = new ReentrantLock();@Autowired
StringRedisTemplate template;@RequestMapping("/buy2")
public String index() {    lock.lock();
    try {
        String result = template.opsForValue().get("goods:001");
        int total = result == null ? 0 : Integer.parseInt(result);
        if (total > 0) {
            int realTotal = total - 1;
            template.opsForValue().set("goods:001", String.valueOf(realTotal));
            System.out.println("购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001");
            return "购买商品成功，库存还剩：" + realTotal + "件， 服务端口为8001";
        } else {
            System.out.println("购买商品失败，服务端口为8001");
        }
    } catch (Exception e) {
        lock.unlock();
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    return "购买商品失败，服务端口为8001";
}
}

2. 分布式数据一致性