在关系型数据库中的事务一定要满足原子性,一致性,隔离性和持久性4个特性;
但Redis中的事务却与pipeline批量命令操作更像.
先看一下事务相关命令:
1. multi:开启事务,并将命令存入命令队列中
exec:事务执行
代码语言：javascript复制127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set key1 value1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set key2 value2
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) OK
2) OK
127.0.0.1:6379> get key1
"value1"
127.0.0.1:6379> get key2
"value2"
127.0.0.1:6379>2. discard:事务取消
代码语言：javascript复制127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set key3 value3
QUEUED
127.0.0.1:6379> set kye4 value4
QUEUED
127.0.0.1:6379> discard
OK
127.0.0.1:6379> get key3
(nil)
127.0.0.1:6379> get key4
(nil)
127.0.0.1:6379>3. 出错时事务不回滚:操作命令正确,参数不正确
此时事务并不满足原子性
代码语言：javascript复制127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> incr key1
QUEUED
127.0.0.1:6379> set key5 value5
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) (error) ERR value is not an integer or out of range
2) OK
127.0.0.1:6379> get key5
"value5"
127.0.0.1:6379>4. 出错时事务回滚:操作命令错误
代码语言：javascript复制127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set key6 valu6
QUEUED
127.0.0.1:6379> aaa aa
(error) ERR unknown command `aaa`, with args beginning with: `aa`,
127.0.0.1:6379> set key7 value7
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
127.0.0.1:6379> get key6
(nil)
127.0.0.1:6379> get key7
(nil)
127.0.0.1:6379>5. watch:监控指定key(可多个)值变化
watch是乐观锁(CAS)机制,根据key值是否变化,决定事务是否提交,间接解决事务原子性问题.
在第一个客户端,监控key1值变化,并开启事务
代码语言：javascript复制127.0.0.1:6379> watch key1
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set key8 value8
QUEUED打开第二个客户端,修改key1值
代码语言：javascript复制127.0.0.1:6379> set key1 v1
OK
127.0.0.1:6379> get key1
"v1"
127.0.0.1:6379>在第一个客户端继续执行exec命令,整体事务因为key1值的变化不能正常执行;
保证了事务的原子性.
代码语言：javascript复制127.0.0.1:6379> exec
(nil)
127.0.0.1:6379> get key1
"v1"
127.0.0.1:6379> get key8
(nil)
127.0.0.1:6379>事务处理流程如下:
6.unwatch:取消监视所有key
代码语言：javascript复制127.0.0.1:6379> watch key1
OK
127.0.0.1:6379> unwatch
OK
127.0.0.1:6379>综上可见:
redis的事务本身并不是原子性,在使用时需要配合watch命令;
在命令出错情况下,事务是会回滚的;在命令参数出错时,事务是不会回滚的,会继续执行后续命令;
因为lua脚本的原子性,redis事务也可以使用lua脚本代替.
与pipeline类似,都是命令的批量操作,但pipeline关注的是减少RTT时间，而事务关注的是一致性,从性能上来说pipeline性能更高些;
在集群环境中执行时,数据不一定都在一台服务器中,很容易造成分布式事务不一致.
