跟我一起学Redis之Redis事务简单了解一下

前言

关系数据库中的事务，小伙伴们应该是不陌生了，不管是在开发还是在面试过程中，总有两个问题逃不掉：

说说事务的特性；
事务隔离级别是怎么一回事？

事务处理不好，数据就可能不准确，最终就会导致业务出问题；借此机会简单回顾一下事务特性及其隔离级别，就当是复习了；

事务特性(ACID)

原子性（Atomicity）

指事务内所有操作要么一起执行成功，要么都一起失败(或者说是回滚)；如事务经典转账案例：A给B转账，A把钱扣了，但B没有收到；可见这种错误是不能接受的，最终会回滚，这也是原子性的重要性。
一致性（Consistency）

指事务执行前后的状态一致，如事务经典转账案例：A给B互相转账，不管怎么转，最终两者钱的总和还是不变；
持久性（Durability）

指事务一旦提交，数据就已经永久保存了，不能再回滚；
隔离性（Isolation）

指多个并发事务之间的操作互不干扰，但是事务的并发可能会导致数据脏读、不可重复读、幻读问题，根据业务情况，采用事务隔离级别进行对应数据读问题处理。

事务隔离级别

读未提交(Read uncommitted)

指一个事务读取到其他未提交事务的数据。可能导致数据脏读。

转账案例：A正在给B转账，本来转的1000，A多输入了个0，变成10000，但此事务还未提交，但此时B查询到转入的是10000，但A取消事务回滚之后，B又查询不到转入的数据。这种情况就是脏读
读已提交(Read committed)

指一个事务只能读取到其他事务已提交的数据，从而解决了脏读的问题。但可能导致数据不可重复读；

转账案例：A要给B转账1000，A先查看了一下余额，有1000，然后开始给B转钱，但此时A家里电费通过开启的自动缴费功能，自动从A账户扣除200缴纳电费，并提交；当A转账准备提交，再次确认余额时，钱少了200。这样就导致同一个事务中多次查询的结果不一致，这种情况就是不可重复读；
可重复读(Repeatable read)

指事务只要一开启，就不允许其他事务进行修改操作，从而解决了不可重复读问题。但可能导致数据幻读；

转账案例：A经常给B转账，到年底了，需要查账，然后开启了一个事务进行查询统计，刚开始查询只是10条转账记录，正准备统计时，因为紧急情况A需要给B转一笔钱应急，从而新增了一条新记录，并提交；而查账事务正在统计中，最后发现转账额和看到的10条转账记录不匹配。这种情况就是幻读
序列化(Serializable )

指事务之间只能串行话执行，就像队列一样，排队进行，这样就解决了幻读的问题，但是这种级别的并发性能不高，非特殊需求，这种级别一般不用。

正文

转入正题，结合关系型数据库的事务来看看Redis中事务有什么不同；

Redis事务是指将多条命令加入队列，一次批量执行多条命令，每条命令会按顺序执行，事务执行过程中不会受客户端传入的命令请求影响。

Redis事务的相关命令如下：

MULTI：标识一个事务的开启，即开启事务；
EXEC：执行事务中的所有命令，即提交；
DISCARD：放弃事务；和回滚不一样，Redis事务不支持回滚。
WATCH：监视Key改变，用于实现乐观锁。如果监视的Key的值改变，事务最终会执行失败。
UNWATCH：放弃监视。

Redis事务和关系型数据库的事务不太一样，它不保证原子性，也没有隔离级别的概念。来，结合命令演示，实战说明一切：

没有隔离级别：

如上图所示，当事务开启时，事务期间的命令并没有执行，而是加入队列，只有执行EXEC命令时，事务中的命令才会按照顺序一一执行，从而事务间就不会导致数据脏读、不可重复读、幻读的问题，因此就没有隔离级别。

不保证原子性：

如上图所示，在通过EXEC执行事务时，其中命令执行失败不会影响到其他命令的执行，并没有保证同时成功和同时失败的原子操作，尽管这样，Redis事务中也没有提供回滚的支持，官方提供了两个理由：

大概的意思就是：

使用Redis命令语法错误，或是将命令运用在错误的数据类型键上(如对字符串进行加减乘除等)，从而导致业务数据有问题，这种情况认为是编程导致的错误，应该在开发过程中解决，避免在生产环境中发生；
由于不用支持回滚功能，Redis内部简单化，而且还比较快；

在事务命令入队过程中，发现相关命令逻辑使用错误，可以进行放弃该事务；如果使用错误的Redis命令，且没有放弃事务，最终也会导致事务整体执行失败，这也算是为原子性扳回一局，如下：

放弃事务

命令语法错误导致事务执行失败

使用WATCH实现乐观锁

说到乐观锁，就和悲观锁一起简单说说对其的理解：

乐观锁：就是非常乐观，做什么事都往好处想；对于数据库操作，就认为每次操作数据的时候都认为别的操作不会修改，所以不会加锁，而是通过一个类似于版本的字段来标识该数据是否修改过，在执行本次操作前先判断是否修改过，如果修改过就放弃本次操作重新再来；

悲观锁：就是非常悲观，做什么事都觉得不好；对于数据库操作，每次操作数据数据都会认为别的操作会修改当前数据，说以都要对其进行加锁，类似于表锁和行锁。

WATCH通过监视指定Redis Key，如果没有改变，就执行成功，如果发现对应值发生改变，事务就会执行失败，如下图；

那会一直监视指定的Key吗？，答案当然是不会的，以下三种方式可以取消监视：

事务执行之后，不管是否执行成功还好是失败，都会取消对应的监视；
当监视的客户端断开连接时，也会取消监视；
可以手动UNWATCH取消所有Key的监视；

Redis事务优缺点

优点：

一次性按顺序执行多个Redis命令，不受其他客户端命令请求影响；
事务中的命令要么都执行(命令间执行失败互相不影响)，要么都不执行(比如中间有命令语法错误)；

缺点：

事务执行时，不能保证原子性；
命令入队每次都需要和服务器进行交互，增加带宽；

注意

当事务中命令语法使用错误时，最终会导致事务执行不成功，即事务内所有命令都不执行；
当事务中命令知识逻辑错误，就比如给字符串做加减乘除操作时，只能在执行过程中发现错误，这种事务执行中失败的命令不影响其他命令的执行。

总结

对于Redis事务，其实用的不是很多，大部分喜欢使用Lua脚本进行批量命令的执行，同时还能保证命令执行的原子性。

那为什么要说Redis事务呢？

在之前计划写这篇文章的时候，和一些朋友简单沟通过，大家的确用的不多，基本上都是用Lua脚本；但面试会时不时遇到过Redis事务的问题，最常见的是Redis中的事务和关系型数据库中的事务有什么区别，这是从面试角度出发有这篇文章；

其实Redis 2.6版本之前，还不支持Lua脚本时，Redis事务对于批量按序执行命令的场景也是很用的；就拿当下来说，如果一些业务需批量按序执行命令的，同样可以使用，并非一定要Lua脚本。这是从使用角度来说；

最后从学习角度来说，既然学Redis，就应该尽可能的了解的多一点。下一篇说说持久化。

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