Python实战量化交易理财系统

前言

下面贴下关键代码（项目使用了Mybatis-Plus）：

看上去没什么问题，但是测试后数据却不正确，为什么呢？

CPU操作顺序：A线程查询 -> B线程查询 -> A线程保存 -> B线程保存

解决方案

青铜版

使用synchronized关键字锁住读写操作，操作完成后释放锁

这里要注意一点，使用String作为锁时一定要调用intern()方法，intern()会先从常量池中查找有没有相同的String，如果有就直接返回，没有的话会把当前String加入常量池，然后再返回。如果不调用这个方法锁会失效。

JMeter性能数据

优点：

保证了正确性

缺点：

性能太差，并发低的情况下还可以应付，并发高时用户体验极差

白银版

JMeter性能数据

优点：

性能比上一个方案好

缺点：

中规中矩，没什么大的缺点

黄金版

注意：Redis需要开启持久化，最好aof和rdb都开启，不然重启数据就丢失了

public boolean like(Integer userId, Integer productId) {
        List<String> keys = new ArrayList<>();
        keys.add(buildUserRedisKey(userId));
        keys.add(buildProductRedisKey(productId));

        int value1 = 1;

        redisUtil.execute("lua-script/like.lua", keys, value1);

        return true;
}

private String buildUserRedisKey(Integer userId) {
        return "userId\_" + userId;
}

private String buildProductRedisKey(Integer productId) {
        return "productId\_" + productId;
}

lua脚本

JMeter性能数据

优点：

性能非常好

缺点：

数据量多了内存占用较高

总结

如果对性能没有要求，可以使用白银版的实现方式，如果有要求，就使用黄金版的方式，内存占用大的问题也可以通过一些手段来解决，比如可以根据业务需求定期删除一些不常用的缓存数据，但是相对应的，查询的时候就需要在查询失败时再去查数据库。

源码

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