什么是事务

MySQL 事务：

• 原子性：把多个操作，打包成一个整体
• 一致性：事务执行之前和之后，数据都不能离谱（变化前后能对上号）
• 持久性：事务中做出的修改都会存硬盘
• 隔离性：事务并发执行，涉及到的一些问题

原子性

相比于 MySQL 来说，Redis 的事务就是个弟弟：

• 原子性：Redis 的事务，到底有没有原子性？存在争议
  • 最原本的含义是把多个操作打包到一起，要么都执行，要么都不执行
  • Redis 做到了上述的含义，但是 MySQL 这里的原子性走的更远
    • MySQL 也是把多个操作打包到一起，要么全都执行成功，要么都不执行。如果事务中有操作执行失败的，就要进行回滚，把中间已经执行的操作，全部回退
    • Redis 事务中的如干操作，要是有失败的，无所谓。

Redis 把多个操作打包到一起执行，已经可以称为是原子性了，只是 MySQL 标杆，提高了“原子性”门槛，这就使人们谈到原子性的时候，更多的想到的是 MySQL 这样带回滚的原子性

所以，一般说到 Redis 的事务有没有原子性，更多的倾向于没有（或者弱化的原子性）

一致性

Redis 没有约束，也没有回滚机制，事务执行过程中如果某个修改操作出现失败，就可能引起不一致的情况

• 所以 Redis 事务不具备一致性

持久性

reids 本身就是内存数据库，数据是存储在内存中的，虽然 Redis 也有持久化机制（AOF），但这里的持久化机制和事务没有什么关系

• 像 MySQL 那边，事务百分百有持久性，Redis 这边把持久化机制关了。这是不一样的
• 所以 Redis 事务不具备持久性

隔离性

Redis 是一个单线程模型的服务器程序，所有的请求/事务都是“串行”执行的。而谈到隔离性，都是并发执行才会涉及到的

• 所以 Redis 事务不涉及隔离性

优势

Redis 事务，主要的意义就是为了“打包”，避免其他客户端的命令，插队插到中间

• Redis 中实现事务，是引入了一个队列（每个客户端都有一个）
• 开启事务的时候，此时客户端输入的命令，就会发给服务器，并且进入这个队列中（而不是立即执行）。当遇到了“执行事务”命令的时候，此时就会把队列中的这些任务都按顺序依次执行
  • “按顺序依次执行”是在 Redis 主线程中完成的，主线程会把事务中的操作都执行完，再处理别的客户端

与 MySQL 对比

Redis 的事务为什么就设计的这么简单，而不设计成和 MySQL 一样强大呢？

• MySQL 的事务，在背后付出了很大的代价
  • 空间上，要花费更多的空间来存储更多的数据（实现回滚，就要额外开辟空间去存储必要的日志…）
  • 时间上，也要有更大的执行开销 (需要做更多额外的动作)

正是因为 MySQL 上述的问题，才有 Redis 上场的机会（简单高效的优势）

用处

什么时候需要用到 Redis 事务呢？

• 如果我们需要把多个操作打包进行操作，使用事务是比较合适的

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比如一个商品秒杀出售场景：
一个货品 A，进行秒杀出售，市场火爆。此时最重要的就是不能出现“超卖”的情况（超卖：放货 5000 台，卖出了 5001 台）

一个典型的程序写法：

获取仓库中剩余的商品个数
if(个数 > 0) {下单成功;个数--;
}

• 如果不加上任何限制，就可能会存在"线程安全"问题
• 所以我们得让 下单成功 和 个数-- 这两个操作是原子的
  • 以前在多线程中，是通过加锁的方式，来避免插队
  • 在 Redis 中，就直接使用事务即可

使用事务之后的写法：

开启事务
get count
if count > 0decr count
执行事务

• 在 redis 接收到命令的时候，不会立即执行，只会将其按顺序放在队列中。当收到“执行事务”操作的时候，才会开始按顺序执行命令
• 第二个客户端的“执行事务”命令发过来之后，服务器才真正执行第二个事务中的内容。此时第一个事务执行命令已经运行过了，此时第二个事务 get 到的 count 就已经是第一个事务自减之后的结果了

这个场景中，没加锁，也能解决上述“超卖”问题

redis 命令里能进行条件判定吗？

• redis 原生命令中确实没有这种条件判断定，但是 redis 支持 lua 脚本
  • lua 是另外一种编程语言，特点是小巧，很多程序都可以内嵌 lua 语言，从而去执行其他的语言
• 通过 lua 脚本，就能实现上述的“条件判定”，并且也和事务一样是打包批量执行的
• lua 脚本的实现方式，是 redis 事务的进阶版本

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确实，redis 的事务的应用场景，没有 MySQL 的事务那么多（有点鸡肋的感觉）。redis 如果是按照集群模式部署，就不支持事务

事务相关命令

开启事务——MULTI

（猫体，不是马体）

开启一个事务，执行成功返回 OK

• 此时只是在服务器的事务队列中，保存了上述请求，并没有真正执行命令
• 此时如果另外开一个客户端，尝试查询这几个 key，是查询不到的

执行事务——EXEC

真正执行事务

• 此时客户端才会真正把上述操作发给客户端，此时就可以获取到 key 的值了

放弃当前事务——DISCARD

放弃当前事务，此时直接清空事务队列，之前的操作都不会真正执行到

• 前面输入的命令，都被丢弃了

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当我们开启事务，并且给服务器发送若干命令之后，此时重启服务器，会怎么样？

• 此时的效果就等同于 discard
• 事务队列终归是内存中的结构，重启之后，自然是没有了

监控某个 key——WATCH

在执行事务的时候，如果某个事务中修改的值，被别的客户端修改了，此时就容易出现数据不一致的问题

作用场景

从时间上来看，客户端 1 是先发送了 set key 222，客户端 2 是后发送了 set key 333

• 由于客户端 1 中，得是 exec 执行了，才会真正执行 set key 222。这个操作变成了实际上更晚执行的操作，最终 key 的值就是 222

使用方法

在刚才的场景中，就可以使用 watch 命令来监控这个 key，看看这个 key 在事务的 multi 和 exec 之间，set key 之后，是否在外部被其他客户端修改了

• 被监控的 key 被修改之后，exec 之后返回值为 nil

实现原理

watch 的实现，类似与一个“乐观锁”

• 乐观锁/悲观锁不是指某个具体的锁，而是指的是某一类锁的特征
• 乐观锁：加锁之前，就有一个心理预期，接下来锁的冲突概率较低
• 悲观锁：加锁之前，也有一个心理预期，接下来锁的冲突概率较高
  • 冲突：两个线程针对同一个锁加锁，一个能加锁成功，另一个就得阻塞等待
• 锁冲突概率高低，接下来要做的工作是不一样的

乐观锁在 https://yeeear.blog.csdn.net/article/details/141102212 这篇文章中有详细解释

redis 的 watch 就相当于是基于版本号这样的机制，来实现了“乐观锁”（就是 CAS 中的 ABA 问题的解决方法）

• watch 必须搭配事务使用，并且必须在 multi 之前使用
• 如果 watch 的版本号和 exec 的版本号
  • 一致：说明当前 key 在事务开启到最终执行这个过程中，没有被别的客户端修改，于是才能真正进行设置
  • 不一致：说明 key 在其他客户端中改过了，因此此处就直接丢弃事务中的操作，exec 返回 nil

所以，watch 本质上就是给 exec 加了一个判定条件

事务总结

Redis 的事务，要比 MySQL 的事务，简单很多

1. 原子性：Redis 的事务，并不支持回滚
2. 一致性：Redis 并不会保证事务执行前后的内容统一
3. 持久性：Redis 主要通过内存来存储数据
4. 隔离性：Redis 自身作为一个单线程的服务器模型，上面处理的请求本质上都是串行执行的

四个关于事务的命令：

1. 开启事务—— nulti
2. 执行事务—— exec
3. 放弃当前事务—— discard
4. 监控某个 key 是否被修改—— watch