在做类似抢购活动的程序，我们通常会使用“乐观锁”思路，既保证库存不会超卖，也能够应付大并发的情况，Redis 中 watch 就可以实现“乐观锁”。
Redis 中的事务 multi/exec 可以保证数据的原子性，但不能像 Mysql 那样在事务中出错回滚数据，而用 watch 来监听数据，就可以实现类似的功能。
先用 watch 监听后，在接下来事务的过程，如果数据被修改，则在执行 exec 时，则会报错，我们可以根据业务选择重试和返回结果。
Python 中通过管道 Pipeline 来实现 Redis 事务相关操作。
初始化线程池
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| import redis
# 创建连接池
pool = redis.ConnectionPool(host = '127.0.0.1', port=6379, db=0)
# 初始化 redis
r = redis.Redis(connection_pool = pool)
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初始化管道
使用事务
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| KEY = 'count'
try:
pipe.watch(KEY) # 监听库存
pipe.multi() # 开始事务
pipe.set(KEY, 2) # 执行操作
pipe.execute() # 执行事务
except Exception as e:
# 事务执行过程中，如果数据被修改，则抛出异常，程序可以选择重试或退出
pass
finally:
pipe.reset() # 重置管道，为重试做准备
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通过这些操作，我们可以先实现一个防止商品超卖的 demo。
代码位置 watch_demo.py
运行
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| $ python watch_demo.py
用户 0 抢购成功，商品剩余 9
用户 1 抢购成功，商品剩余 8
用户 2 抢购失败，重试一次
用户 3 抢购成功，商品剩余 7
用户 5 抢购失败，重试一次
用户 4 抢购失败，重试一次
用户 2 抢购失败，重试一次
用户 6 抢购失败，重试一次
用户 7 抢购失败，重试一次
用户 9 抢购失败，重试一次
用户 8 抢购成功，商品剩余 6
用户 10 抢购成功，商品剩余 5
用户 5 抢购成功，商品剩余 4
用户 12 抢购失败，重试一次
用户 6 抢购失败，重试一次
用户 13 抢购成功，商品剩余 3
用户 11 抢购失败，重试一次
用户 14 抢购失败，重试一次
用户 2 抢购失败，重试一次
用户 4 抢购失败，重试一次
用户 9 抢购成功，商品剩余 2
用户 7 抢购失败，重试一次
用户 12 抢购成功，商品剩余 1
用户 2 抢购停止，商品卖完
用户 6 抢购失败，重试一次
用户 14 抢购失败，重试一次
用户 4 抢购停止，商品卖完
用户 11 抢购成功，商品剩余 0
用户 7 抢购停止，商品卖完
用户 6 抢购停止，商品卖完
用户 14 抢购停止，商品卖完
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