Redis中的事务

Redis的事务定义

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。

Redis中的事务操作Multi、Exec、discard

从输入Multi命令开始，输入的命令都会依次进入命令队列中，但不会执行，直到输入Exec后，Redis会将之前的命令队列中的命令依次执行。组队的过程中可以通过discard来放弃组队。

事务的错误处理

案例：
1.组队成功，提交成功，如下图：

2.组队阶段语法错误，提交失败事务不进行回滚，如下图：

在开启事务之后，将key1的值从value1修改成value11，key2改成value22，key3改成value33，但由于key2处语法错误，导致事务提交失败，key1、key2和key3保持原值。

3.在组队阶段出现运行时错误，事务并没有进行回滚，而是跳过错误内容继续执行，如下图：

在开启事务之后，将key1的值从value1修改成value11，key2改成value22，key3改成value33，但将key2的类型作为List，在运行时检测类型错误，最终导致事务提交失败。此时事务并没有回滚，而是跳过错误命令继续执行，结果key1和key3的值改变、key2保留原值。

4.使用discard命令取消组队，如下图：

在上图中开启事务之后，执行了一系列的操作后使用discard命令，放弃组队，前面的操作都没有执行。

综上，我们可以得出下列结论
1.组队中某个命令出现了报告错误（语法错误、编译错误），执行时整个的所有队列都会被取消，如下图：
2.如果执行阶段某个命令报出了错误（运行时错误），则只有报错的命令不会被执行，而其他的命令都会执行，不会回滚，如下图：

事务冲突问题

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。
在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据)。

悲观锁主要分为共享锁和排他锁：
**共享锁（shared locks）**又称为读锁，简称 S 锁。顾名思义，共享锁就是多个事务对于同一数据可以共享一把锁，都能访问到数据，但是只能读不能修改。
**排他锁（exclusive locks）**又称为写锁，简称 X 锁。顾名思义，排他锁就是不能与其他锁并存，如果一个事务获取了一个数据行的排他锁，其他事务就不能再获取该行的其他锁，包括共享锁和排他锁。获取排他锁的事务可以对数据行读取和修改。

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。

乐观锁的实现：
1.CAS 实现：Java 中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量使用了乐观锁的一种 CAS 实现方式。
2.版本号控制：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 +1。当线程 A 要更新数据时，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 值与当前数据库中的 version 值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。