Redis 事务
事务简介
Redis 执行指令过程中,多条连续执行的指令被干扰,打断,插队
比如上面这种情况,客户端1拿到的值可能就是客户端2设置的值,而不是自己设置的值。这个时候就要用到食物
什么是事务
redis 事务就是一个命令执行的队列,将一系预定义命令包装成一个整体(一个队列)。当执行时,一次性按照添加顺序依次执行,中间不会被打断或干扰。
一个队列中,一次性、顺序性、排他性的执行一系列命令
事务基本操作
事务边界:开始标记multi
结束标记exec
-
开启事务
multi
作用:设定事务的开启位置,此指令执行之后,后续的所有指令均加入到事务中
-
执行事务
exec
作用:设定事务的结束位置,同时执行事务。与
multi
成对出现,成对使用 -
取消事务
discard
作用:终止当前事务的定义,发生在
mutli
之后,exec
之前
注意:加入事务的命令暂时进入到任务队列中,并没有立即执行,只有执行exec
命令才开始执行
事务的工作流程
事务注意事项
- 如果定义事务中所包含的命令存在语法错误,整体事务中所有命令均不会执行。包括语法正确的命令。
- 如果语法正确,但命令不合法(比如队列中有一条语句对 string 进行 lpush 操作),能够正确运行的命令会执行,运行错误的命令不会执行。
注意:已执行完毕的命令对应的数据不会自动回滚,需要程序员自己在
锁
基于特定条件的事务执行
1 业务场景
天猫双 11 热卖过程中,对已经售罄的货物追加补货,4个业务员都有权限进行补货。补货的操作可能是一系列的操作,牵扯到多个连续操作,如何保障不会重复操作
1.1 业务分析
- 多个客户端有可能同时操作同一组数据,并且数据一旦被操作后,将不适合用于继续操作
- 在操作之前锁定要操作的数据,一旦发生变化,终止当前操作
1.2 解决方案
-
对 key 添加监视锁,在执行 exec 前如果 key 发生了变化,终止事务执行
watch key1 [key2...]
-
取消对所有 key 的监视
unwatch
总结:redis 应用基于状态控制的批量任务执行
2 业务场景
紧接着 1 的业务场景,本次补货已经将库存全部清空,如何避免最后一件商品不被多人同时购买?【超卖问题】
2.2 业务分析
- 使用
watch
监控一个key
有没有改变已经不能解决问题,此处要监控的是具体数据 - 虽然 redis 是单线程的,但是多个客户端对同一数据同时进行操作时,如何避免不被同时修改?【分布式锁】
2.3 解决方案
-
使用
setnx
设置一个公共锁(分布式锁)setnx lock-key value
利用
setnx
命令的返回值特征,有值则返回设置失败,无值则返回设置成功- 对于返回设置成功的,拥有控制权,进行下一步业务操作
- 对于返回设置失败的,不具有控制权,排队或等待
操作完毕通过 del 操作释放锁
tip:命令中的 value 不重要,可以随意设置,重点是 lock-key
注意:上述解决方案,需要所有 redis 客户端锁同一把锁,具有风险性
注意:redis 应用基于分布式锁对应的场景控制
3 业务场景
依赖分布式锁的机制,某个用户操作时对应客户端宕机,且此时已经获取到锁。(会一直锁住)如何解决?
3.1 业务分析
- 由于锁操作由用户控制加锁解锁,必定会存在加锁后未解锁的风险
- 需要解锁操作不能仅依赖用户控制,系统级别要给出对应的保底方案
3.2 解决方案
-
使用 expire 为锁 key 添加时间限定,到时不释放,放弃锁
expire lock-key second pexpire lock-key milliseconds
由于操作通常都是微秒或毫秒级,因此锁的过期时间不宜过大。具体时间需要业务测试后确认。
- 例如:持有锁的操作最长执行时间 127ms,最短执行时间 7ms
- 测试百万次最长执行时间对应命令的最大耗时,测试百万次网络延迟平均耗时
- 锁时间设定推荐:最大耗时*120% + 平均网络延迟*110%
- 如果业务最大耗时<<网络平均延迟,通常为2个数量级,取其中单个耗时较长即可