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。