memcached（十九）并发原语CAS与GETS操作
最近笔者自己的项目中，遇到了乐观锁的需求。但是redis没有这个操作，无奈，看了memcache天然的支持这种并发原语，即：GETS和CAS操作。因此准备打算继续使用REDIS，业务没有那么强的时序执行要求，因此可以使用没有CAS的算法在某种程度上解决。
我们为什么要使用这种并发原语呢？如果是单机版的，我们可以通过通过加锁同步就可以解决执行时序的问题。但是我们的应用是分布式的，无状态的应用服务器通过负载均衡，部署到了多台。加锁也解决不了多台服务器的时序执行。
如果不采用CAS，则有如下的情景：
第一步，A取出数据对象X；
第二步，B取出数据对象X；
第三步，B修改数据对象X，并将其放入缓存；
第四步，A修改数据对象X，并将其放入缓存。
我们可以发现，第四步中会产生数据写入冲突。
如果采用CAS协议，则是如下的情景。
第一步，A取出数据对象X，并获取到CAS-ID1；
第二步，B取出数据对象X，并获取到CAS-ID2；
第三步，B修改数据对象X，在写入缓存前，检查CAS-ID与缓存空间中该数据的CAS-ID是否一致。结果是“一致”，就将修改后的带有CAS-ID2的X写入到缓存。
第四步，A修改数据对象Y，在写入缓存前，检查CAS-ID与缓存空间中该数据的CAS-ID是否一致。结果是“不一致”，则拒绝写入，返回存储失败。
我们可以通过重试，或者其他业务逻辑解决第四步设置失败的问题。
没有CAS的方案
一般使用redis用这个算法，可以从某种程度上保证时序性。
SETNXkeyvalue
将key的值设为value，当且仅当key不存在。
返回值：
设置成功，返回1。
设置失败，返回0。
if (memcache.get(key) == null) {
// 3 min timeout to avoid mutex holder crash
if (memcache.add(key_mutex, 3 * 60 * 1000) == true) {
value = db.get(key);
memcache.set(key, value);
memcache.delete(key_mutex);
} else {
sleep(50);
retry();
}
}最初的解决方案：
利用memcached的add操作的原子性来控制并发，具体方式如下：
1.申请锁：在校验是否创建过活动前，执行add操作key为key，如果add操作失败，则表示有另外的进程在并发的为该key创建活动，返回创建失败。否则表示无并发
2.执行创建活动
3.释放锁：创建活动完成后，执行delete操作，删除该key。
问题：
1.memcached中存放的值有有效期，即过期后自动失效，如add过M1后，M1失效，可以在此add成功
2.即使通过配置，可以使memcached永久有效，即不设有效期，memcached有容量限制，当容量不够后会进行自动替换，即有可能add过M1后，M1被其他key值置换掉，则再次add可以成功。
3.此外，memcached是基于内存的，掉电后数据会全部丢失，导致重启后所有memberId均可重新add。
解决方案
针对上述的几个问题，根本原因是add操作有时效性，过期，被替换，重启，都会是原来的add操作失效。解决该问题有方法
1.减轻时效性的影响，使用memcachedCAS（checkandset）方式。
使用CAS的方案
CAS的基本原理
基本原理非常简单，一言以蔽之，就是“版本号”。每个存储的数据对象，多有一个版本号。我们可以从下面的例子来理解：
final GetsResponse<Object> response = memcachedClient.gets("key");
boolean flag = memcachedClient.cas("key", new CASOperation<Object>() {
@Override
public int getMaxTries() {
//重试次数
return 1;
}
@Override
public Object getNewValue(long currentCAS,
Object currentValue) {
oldCAS = response.getCas();
if (checkCAS()) {//比较CAS值
value = db.get(key);
return value;
}else{
//抛出异常，或者其他业务逻辑
}
}
});
}