Redis事务

介绍：可以一次执行多个命令，本质是一组命令的集合。一个事务中的所有命令都会序列化，按顺序地串行化执行而不会被其它命令插入，不许加塞

能干嘛：一个队列中，一次性、顺序性、排他性的执行一系列命令

常用命令：

 

开启：以MULTI开始一个事务

入队：将多个命令入队到事务中，接到这些命令并不会立即执行，而是放到等待执行的事务队列里面

执行：由EXEC命令触发事务

单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

没有隔离级别的概念：队列中的命令没有提交之前都不会实际的被执行，因为事务提交前任何指令都不会被实际执行，也就不存在”事务内的查询要看到事务里的更新，在事务外查询不能看到”这个让人万分头痛的问题

不保证原子性：redis同一个事务中如果有一条命令执行失败，其后的命令仍然会被执行，没有回滚

 

事务正常执行：

 

 放弃事务：在k1,k2,k3入队后，取消了事务，去k2,不是v2,而是上面的2

 

全体连坐：一个失败全部失败，在编写的时候出现错误就失败

 

冤有头债有主：执行过程中才抛出错误

 

 watch监控

悲观锁：

悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁（只锁一行），表锁（整张表都锁），读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁

 

乐观锁：

乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，

乐观锁策略:提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新

 

实验：

假如我余额里面有100元，消费为0，然后我花了钱，对方给我转了钱（监视到别人给我转钱，数据被修改了），不在同一个事务，于是拒绝交易，这是乐观锁的思想，

 

第二次消费的时候对方给我转了800 ，于是监视到数据被修改过了，拒绝事务的提交

 

第一次因为没有其他线程修改数据，所以事务成功，第二次因为数据被修改了，监视到数据被修改，所以拒绝事务提交，失败了，第三次数据又被修改，于是放弃对它监视（unwatch),再重新监视，于是再次修改数据，就修改成功，（加了unwatch之后，一旦执行了exec，之前加的监控锁都会被取消掉了）

 

总结：Watch指令，类似乐观锁，事务提交时，如果Key的值已被别的客户端改变，比如某个list已被别的客户端push/pop过了，整个事务队列都不会被执行，通过WATCH命令在事务执行之前监控了多个Keys，倘若在WATCH之后有任何Key的值发生了变化，EXEC命令执行的事务都将被放弃，同时返回Nullmulti-bulk应答以通知调用者事务执行失败