随着业务量的增大，系统必然遇到了并发资源抢占的问题，也就引发了分布式锁的讨论。在实现了ZK锁后，虽然解决了部分问题，但总感觉还有更好的方法（Redis锁性能肯定是比ZK高的，在这里就不讨论了）。所以借助于CAS理论和Redis实现无锁并发的念想就慢慢滋生了。顺便读了下Redis官方文档和Redis设计与实现发现Redis已经实现了CAS的操作，也就是我们所说的伪事物。
现状
先说下目前业务现状，目前有个动态派工师傅资源抢占的问题。目前使用的是ZK锁加数据库操作，凸显的问题就是业务漏斗式筛选时间过长，导致数据库锁等待增多。在高并发下这简直就是致命的问题。
优化方案
1、将师傅数据从目前的数据库操作转移到Redis缓存操作，目的减少数据库压力，解决锁等待资源占用问题。
2、使用乐观锁替代目前的ZK锁，提高单体并发能力。
实现方案
乐观锁实现使用Redis 自有的watch multi exec等命令进行封装
总体就是一句话概括，使用了相关命令就实现了CAS操作
下面详细介绍下Redis的CAS方案
说起Redis的CAS就必须要说到它的事物了
Redis事物
Redis 通过MULTI 、EXEC、WATCH等命令来实现事物功能。事物提供了一种将多个命令请求打包，然后一次性、按顺序的执行多个命令的机制，并且在事物执行期间，服务器不会中断事物而去执行其他客户端的命令请求，它会将事物中所有的命令都执行完毕。Redis事物不支持回滚操作，所以事物队列中某个命令执行错误，整个事物也会继续执行下去。
事物阶段
- 开始事物
MULTI 代表将客户端的REDIS__MULTI选项打开，使客户端进入事物状态执行命令返回QUEUED 代表命令已经进入事物队列了，EXEC命令将这个事物提交给服务器执行. - 命令入队
当Redis处理一个请求时, 其实并不是所有的命令都会被放进事务队列， 其中的例外就是 EXEC 、 DISCARD 、 MULTI 和 WATCH 这四个命令 。当这四个命令从客户端发送到服务器 时， 它们会像客户端处于非事务状态一样， 直接被服务器执行。每个Redis客户端都有自己的事物状态，这个事物状态保存在客户端状态的mstate属性里面。
流转图
- 提交事务
一个处于事物状态的客户端向服务器发送EXEC命令时，这个EXEC命令将立即被服务器执行。服务器会遍历这个客户端的事物队列，执行队列保存的所有命令，最后统一返回所有的执行结果。 执行是有序的按照先进先出（FIFO）的顺序执行机制。事务在执行过程中不会被中断，所有命令命令执行之后，事务才结束。
WATCH命令实现
WATCH命令就是一个乐观锁，它可以在EXEC命令执行之前，监视任意数量的数据库键，并在EXEC命令执行时，检查被监视的键是否被修改了，如果被修改了服务器将拒绝执行事物，并向客户端返回空。
事物执行
通过此图会发现事物期间，其他客户端如果执行了相同的key操作，将会被忽略
CAS执行
T4时间客户端二修改了testkey值，当T6阶段客户端一执行EXEC命令时，服务器会发现WATCH的键已经被修改，因此服务器拒绝执行客户端A的事物，并返回空。
WATCH监控
每个Redis数据库都保存着一个watched_keys字典来保存被监控的健，字典值是一个链表，链表中记录了所有监视相应键的客户端
watched_keys字典
监控机制触发
所有对数据库进行修改的命令，如SET、LPUSH、SADD、ZREM、DEL、FLUSHDB等，在执行之后都会调用multi.c/touchWatchKey函数对watched_keys字典进行检查，查看是否有客户端正在监视刚刚被命令修改过的key，有的话touchWatchKey函数会将监视的客户端的REDIS_DIRTY_CAS标识打开，表示该客户端事物安全性已经被破坏。
判断事物是否安全
当服务器接收到一个客户端发来的EXEC命令时，服务器将会根据这个客户端是否打开REDIS_DIRTY_CAS标识来决定是否执行事物
执行流程
总结
- 事物提供了一种将多个命令打包，然后一次性有序（FIFO）执行的机制
- 事物执行过程不会被中断
- 带WATCH命令的事物会将客户端和被监视的键在数据库watched_keys字典中进行关联，当键被修改程序会将所有监视键的客户端REDIS_DIRTY_CAS标识打开
- 在客户端提交EXEC命令时，会检查REDIS_DIRTY_CAS标识，标识打开事物将不会被执行
- Redis事物具有ACID的特性（当服务器运行在AOF模式下，并且appendfsync选项值为always时才具有持久性）
狍狍的日常生活
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