• redis事务详解


      为了确保连续多个操作的原子性,一个成熟的数据库通常都会有事务支持,Redis 也不例外。Redis 的事务使用非常简单,不同于关系数据库,我们无须理解那么多复杂的事务模型,就可以直接使用。不过也正是因为这种简单性,它的事务模型很不严格,这要求我们不能像使用关系数据库的事务一样来使用 Redis。
    Redis 事务的基本使用
    每个事务的操作都有 begin、commit 和 rollback,begin 指示事务的开始,commit 指示事务的提交,rollback 指示事务的回滚。它大致的形式如下。
    begin();
    try {
    command1();
    command2();
    ....
    commit();
    } catch(Exception e) {
    rollback();
    }
    Redis 在形式上看起来也差不多,分别是 multi/exec/discard。multi 指示事务的开始,exec 指示事务的执行,discard 指示事务的丢弃。
    > multi
    OK
    > incr books
    QUEUED
    > incr books
    QUEUED
    > exec
    (integer) 1
    (integer) 2
    上面的指令演示了一个完整的事务过程,所有的指令在 exec 之前不执行,而是缓存在服务器的一个事务队列中,服务器一旦收到 exec 指令,才开执行整个事务队列,执行完毕后一次性返回所有指令的运行结果。因为 Redis 的单线程特性,它不用担心自己在执行队列的时候被其它指令打搅,可以保证他们能得到的「原子性」执行。
    上图显示了以上事务过程完整的交互效果。QUEUED 是一个简单字符串,同 OK 是一个形式,它表示指令已经被服务器缓存到队列里了。
     

    原子性
    事务的原子性是指要么事务全部成功,要么全部失败,那么 Redis 事务执行是原子性的么?
    下面我们来看一个特别的例子。

    > multi
    OK
    > set books iamastring
    QUEUED
    > incr books
    QUEUED
    > set poorman iamdesperate
    QUEUED
    > exec
    1) OK
    2) (error) ERR value is not an integer or out of range
    3) OK
    > get books
    "iamastring"
    > get poorman
    "iamdesperate
      上面的例子是事务执行到中间遇到失败了,因为我们不能对一个字符串进行数学运算,事务在遇到指令执行失败后,后面的指令还继续执行,所以 poorman 的值能继续得到设置。

    到这里,你应该明白 Redis 的事务根本不能算「原子性」,而仅仅是满足了事务的「隔离性」,隔离性中的串行化——当前执行的事务有着不被其它事务打断的权利。

    discard(丢弃)
    Redis 为事务提供了一个 discard 指令,用于丢弃事务缓存队列中的所有指令,在 exec 执行之前。

    > get books
    (nil)
    > multi
    OK
    > incr books
    QUEUED
    > incr books
    QUEUED
    > discard
    OK
    > get books
    (nil)
    我们可以看到 discard 之后,队列中的所有指令都没执行,就好像 multi 和 discard 中间的所有指令从未发生过一样。

    优化
    上面的 Redis 事务在发送每个指令到事务缓存队列时都要经过一次网络读写,当一个事务内部的指令较多时,需要的网络 IO 时间也会线性增长。所以通常 Redis 的客户端在执行事务时都会结合 pipeline 一起使用,这样可以将多次 IO 操作压缩为单次 IO 操作。比如我们在使用 Python 的 Redis 客户端时执行事务时是要强制使用 pipeline 的。

    pipe = redis.pipeline(transaction=true)
    pipe.multi()
    pipe.incr("books")
    pipe.incr("books")
    values = pipe.execute()

    Watch

    考虑到一个业务场景,Redis 存储了我们的账户余额数据,它是一个整数。现在有两个并发的客户端要对账户余额进行修改操作,这个修改不是一个简单的 incrby 指令,而是要对余额乘以一个倍数。Redis 可没有提供 multiplyby 这样的指令。我们需要先取出余额然后在内存里乘以倍数,再将结果写回 Redis。这就会出现并发问题,因为有多个客户端会并发进行操作。我们可以通过 Redis 的分布式锁来避免冲突,这是一个很好的解决方案。分布式锁是一种悲观锁,那是不是可以使用乐观锁的方式来解决冲突呢?Redis 提供了这种 watch 的机制,它就是一种乐观锁。有了 watch 我们又多了一种可以用来解决并发修改的方法。 watch 的使用方式如下:

    while True:
    do_watch()
    commands()
    multi()
    send_commands()
    try:
    exec()
    break
    except WatchError:
    continue
      watch 会在事务开始之前盯住 1 个或多个关键变量,当事务执行时,也就是服务器收到
    了 exec 指令要顺序执行缓存的事务队列时,Redis 会检查关键变量自 watch 之后,是否被修改了 (包括当前事务所在的客户端)。如果关键变量被人动过了,exec 指令就会返回 null 回复告知客户端事务执行失败,这个时候客户端一般会选择重试。

    > watch books
    OK
    > incr books # 被修改了
    (integer) 1
    > multi
    OK
    > incr books
    QUEUED
    > exec # 事务执行失败
    (nil)
      当服务器给 exec 指令返回一个 null 回复时,客户端知道了事务执行是失败的,通常客
    户端 (redis-py) 都会抛出一个 WatchError 这种错误,不过也有些语言 (jedis) 不会抛出异常,而是通过在 exec 方法里返回一个 null,这样客户端需要检查一下返回结果是否为 null 来确定事务是否执行失败。

    注意事项
    Redis 禁止在 multi 和 exec 之间执行 watch 指令,而必须在 multi 之前做好盯住关键
    变量,否则会出错。

    下面我们再使用 Java 语言实现一遍。
    import java.util.List;
    import redis.clients.jedis.Jedis;
    import redis.clients.jedis.Transaction;
    public class TransactionDemo {
    public static void main(String[] args) {
    Jedis jedis = new Jedis();
    String userId = "abc";
    String key = keyFor(userId);
    jedis.setnx(key, String.valueOf(5)); # setnx 做初始化
    System.out.println(doubleAccount(jedis, userId));
    jedis.close();
    }
    public static int doubleAccount(Jedis jedis, String userId) {
    String key = keyFor(userId);
    while (true) {
    jedis.watch(key);
    int value = Integer.parseInt(jedis.get(key));
    value *= 2; // 加倍
    Transaction tx = jedis.multi();
    tx.set(key, String.valueOf(value));
    List<Object> res = tx.exec();
    if (res != null) {
    break; // 成功了
    }
    }
    return Integer.parseInt(jedis.get(key)); // 重新获取余额
    }
    public static String keyFor(String userId) {
    return String.format("account_{}", userId);
    }
    }

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