笔记

深浅模式

Redis的事务 ​

概念 ​

Redis事务可以一次执行多个命令，本质是一组命令的集合。一个事务中的所有命令都会序列化，按顺序的串行化执行，而不会被其他命令插入，不许加塞。

Redis事务有以下三个重要的保证：

  • 批量操作在发送 EXEC 命令前被放入队列缓存。
  • 收到 EXEC 命令后进入事务执行，事务中任意命令执行失败，其余的命令依然被执行。
  • 在事务执行过程，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。

一个事务从开始到执行会经历以下三个阶段：

  • 开始事务。
  • 命令入队。
  • 执行事务。

事务的基本命令 ​

bash
# 开始事务
multi

# 执行事务
exec

# 取消事务
discard

# 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。
watch key [key ...]

# 取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。
unwatch

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事务执行 ​

  1. 正常执行 MULTI+EXEC 分三步：开始，加入队列，执行
  2. 放弃事务 DISCARD 类似mysql中的rollback
  3. 事务执行中有错误的命令：部分执行成功or全部不执行？
    • 如果输入命令后显示的是QUEUED，表示入队成功，部分执行。
    • 如果提示ERROR，事务被放弃，全部不执行。
      总结：编译时出错和运行时出错的区别。
  4. WATCH监控 如果watch监控的keys发生了变化，EXEC执行的事务将被放弃
  5. UNWATCH取消监控
  6. 一旦执行EXEC，WATCH监控会被取消。

悲观锁与乐观锁 ​

悲观锁

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，当其他线程想要访问数据时，都需要阻塞挂起。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，读锁，写锁等，都是在操作之前先上锁。

乐观锁【冲突检测和数据更新】

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，像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。（

乐观锁策略

提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新，一般会使用版本号机制或CAS操作实现。

version方式：一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段，表示数据被修改的次数，当数据被修改时，version值会加一。当线程A要更新数据值时，在读取数据的同时也会读取version值，在提交更新时，若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。

CAS（Check And Set）【先检查再设置】

CAS操作方式：即 Compare And Swap，CAS是乐观锁技术，涉及到三个操作数，数据所在的内存值V，预期值A，新值B。当需要更新时，判断当前内存值V与之前取到的值A是否相等，若相等，则用新值更新，若失败则重试，一般情况下是一个自旋操作，即不断的重试。

两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下，即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果经常产生冲突，上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以这种情况下用悲观锁就比较合适。

事务的特性 ​

单独的隔离操作：事务中所有的命令多会序列化、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。

没有隔离级别的概念：队列中的命令没有提交之前都不会实际的被执行，因为事务提交前任何指令都不会被实际的执行，也就是不存在“事务内的查询要看到事务里面的更新，在事务外查询不能看到 ”这个是让人万分头痛的问题。

不保证原子性：Redis同一个事务中如果有一条命令执行失败，其后的命令仍然会被执行，没有回滚。