怎么使用Redis缓存淘汰策略和事务实现乐观锁

1. Redis缓存淘汰策略

Redis是目前非常流行的开源、高性能、非关系型NoSQL数据库，因为其持久化、高性能、分布式锁等特性，在Web开发中应用广泛。然而，随着Redis存储的数据越来越多，缓存的数据容量会逐渐增加，而内存是有限的，当内存达到极限，Redis就会出现内存溢出的情况。因此，为了解决这个问题，我们需要使用缓存淘汰策略，即在内存数量达到一定阈值时，把一些使用较少的数实体清除，腾出空间供新的实体存储。

1.1 缓存淘汰策略分类

Redis提供5种缓存淘汰策略，如下：

volatile-lru：从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰

volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰

volatile-random：从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰

allkeys-lru：从所有数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰

allkeys-random：从所有数据集中任意选择数据淘汰

1.2 缓存淘汰策略配置

Redis中缓存淘汰策略的配置方法如下：

#设置最大内存值

maxmemory 500m
#当最大内存达到上限后的缓存淘汰策略，默认是noeviction
#noeviction: 拒绝任何写操作，只能进行读操作
#allkeys-lru: 优先淘汰最近最少使用的数据
#allkeys-random: 任意选择数据淘汰
#volatile-lru: 优先淘汰最近最少使用的有过期时间的数据
#volatile-ttl: 优先淘汰将要过期的有过期时间的数据
#volatile-random: 任意选择有过期时间的数据淘汰
maxmemory-policy allkeys-lru
#当内存不够时，每次清除的数据个数，用于加快释放内存的速度
#默认情况下，清除数据的个数由Redis根据内存状态自动计算
maxmemory-samples 5

2. Redis事务实现乐观锁

在分布式系统中并发控制是一种非常重要的技术，其中乐观锁是一种基于版本号的控制方式，简单易用，在保证数据一致性的同时提高并发性。

2.1 乐观锁的概念

乐观锁是一种乐观的思想，认为数据一般来说不会冲突，因此每次读取数据时，都认为数据不会被修改，因此不加锁，而只是对数据版本号进行比对，如果版本号一致则更新数据，否则认为是修改冲突。

2.2 乐观锁的实现原理

Redis事务是基于乐观锁的实现，并且能够支持一个事务中多个命令的批量执行。Redis中的乐观锁原理如下所示：

开始事务：MULTI

执行一系列命令，但并不立即完成，而是将这些命令加入事务队列，等待事务提交

提交事务：EXEC，Redis捕获提交请求，执行事务队列中的命令，如果在执行过程中发现数据已经被其他线程修改，那么Redis会放弃执行事务，否则Redis会顺序执行所有命令，这些命令是连续执行的，客户端可以选择将他们打包在一起，通过一次网络传送实现高速批量操作

2.3 乐观锁的代码示例

以下是在Java中实现Redis乐观锁的代码示例：

//减少商品库存

public boolean reduceStock(String key, int amount) {
    while(true){
        //获取商品库存的版本号
        String version = redisTemplate.opsForValue().get(key + ":version");
        
        //执行事务，CAS
        redisTemplate.watch(key + ":version", key + ":stock");
        int stock = Integer.parseInt(redisTemplate.opsForValue().get(key + ":stock"));
        if(stock >= amount){
            redisTemplate.multi();
            redisTemplate.opsForValue().increment(key + ":version", 1);
            redisTemplate.opsForValue().increment(key + ":stock", -amount);
            List