Redis 的并发竞争问题，主要是发生在并发写竞争。
考虑到 redis 没有像 db 中的 sql 语句，update val = val + 10 where ...，无法使用这种方式进行对数据的更新。
假如有某个 key = "price"， value 值为 10，现在想把 value 值进行 + 10 操作。正常逻辑下，就是先把数据 key 为 price 的值读回来，加上 10，再把值给设置回去。如果只有一个连接的情况下，这种方式没有问题，可以工作得很好，但如果有两个连接时，两个连接同时想对还 price 进行 + 10 操作，就可能会出现问题了。
例如：两个连接同时对 price 进行写操作，同时加 10，最终结果我们知道，应该为 30 才是正确。
考虑到一种情况：
T1 时刻，连接 1 将 price 读出，目标设置的数据为 10+10 = 20。
T2 时刻，连接 2 也将数据读出，也是为 10，目标设置为 20。
T3 时刻，连接 1 将 price 设置为 20。
T4 时刻，连接 2 也将 price 设置为 20，则最终结果是一个错误值 20。
如何解决？
方案一：可以使用独占锁的方式，类似操作系统的 mutex 机制。（网上有例子，http://blog.csdn.net/black_ox/article/details/48972085 不过实现相对复杂，成本较高）
方案二：使用乐观锁的方式进行解决（成本较低，非阻塞，性能较高）
如何用乐观锁方式进行解决？
本质上是假设不会进行冲突，使用 redis 的命令 watch 进行构造条件。伪代码如下：
watch price
get price $price
$price = $price + 10
multi
set price $price
exec
解释一下：
watch 这里表示监控该 key 值，后面的事务是有条件的执行，如果从 watch 的 exec 语句执行时，watch 的 key 对应的 value 值被修改了，则事务不会执行。
同样考虑刚刚的场景，
T1 时刻，连接 1 对 price 进行 watch，读出 price 值为 10，目标计算为 20；
T2 时刻，连接 2 对 price 进行 watch，读出 price 值为 10，目标计算为 20；
T3 时刻，连接 2 将目标值为 20 写到 redis 中，执行事务，事务返回成功。
T4 时刻，连接 1 也对 price 进行写操作，执行事务时，由于之前已经 watch 了 price，price 在 T1 至 T4 之间已经被修改过了，所以事务执行失败。
综上，该乐观锁机制可以简单明了的解决了写冲突的问题。
又问：如果多个写操作同时过来，100 个写操作同时 watch，则最终只会有一个成功，99 个执行失败，何解？
如果同时进行有多个请求进行写操作，例如同一时刻有 100 个请求过来，那么只会有一个最终成功，其余 99 个全部会失败，效率不高。
而且从业务层面，有些是不可接受的场景。例如：大家同时去抢一个红包，如果背后也是用乐观锁的机制去处理，那每个请求后都只有一个人成功打开红包，这对业务是不可忍受的。
在这种情况下，如果想让总体效率最大化，
方案三：可以采用排队的机制进行。
将所有需要对同一个 key 的请求进行入队操作，然后用一个消费者线程从队头依次读出请求，并对相应的 key 进行操作。
这样对于同一个 key 的所有请求就都是顺序访问，正常逻辑下则不会有写失败的情况下产生 。从而最大化写逻辑的总体效率。
