Redis事务是一个单独的隔离操作: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。Redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队
| 命令 | 描述 |
|---|---|
| multi | 标记一个事务的开始 |
| exec | 执行所有事务块内的命令 |
| discard | 取消事务,放弃执行事务块内的所有命令 |
| watch key/[key] | 监视一个(或多个) key ,如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动,那么事务将被打断。类似乐观锁 |
| unwatch | 取消watch命令对所有 key 的监视。 |
=========================正常执行事务
127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1 # 命令入队
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> get k2
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec # 执行事务
1) OK
2) OK
3) "v2"
4) OK
=========================放弃事务
127.0.0.1:6379> multi # 开启事务
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k4 v4
QUEUED
127.0.0.1:6379> DISCARD # 取消事务
OK
127.0.0.1:6379> get k4 # 事务队列中命令都不会被执行!
(nil)
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set k1 v1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379> getset k3
# 错误的命令
(error) ERR wrong number of arguments for 'getset' command
127.0.0.1:6379> set k4 v4
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k5 v5
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec # 执行事务报错!
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
127.0.0.1:6379> get k5 # 所有的命令都不会被执行!
(nil)
127.0.0.1:6379> set k1 "v1"
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> incr k1 # 会执行的时候失败!
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k2 v2
QUEUED
127.0.0.1:6379> set k3 v3
QUEUED
127.0.0.1:6379> get k3
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) (error) ERR value is not an integer or out of range
# 虽然第一条命令报错了,但是依旧正常执行成功了!
2) OK
3) OK
4) "v3"
127.0.0.1:6379> get k2
"v2"
127.0.0.1:6379> get k3
"v3"
保证某些命令,成功时一起提交,失败时同时回滚
解决方案:
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**,表锁等,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**。Redis就是利用这种check-and-set机制实现事务的
# 在执行multi之前,先执行watch key1 [key2],可以监视一个(或多个) key ,如果在事务执行之前这
个
# key 被其他命令所改动,那么事务将被打断
# 使用
=========================watch演示,启动两个客户端