【Redis】事务

在Redis中，事务是以multi/exec/discard进行的， 其中multi表示事务的开始， exec表示事务的执行，discard表示丢弃事务。

 127.0.0.1:> multi     # 事务的开始
 OK
 127.0.0.1:> set  1    # 添加命令
 QUEUED
 127.0.0.1:> set  2
 QUEUED
 127.0.0.1:> exec       # 执行事务
 ) OK
 ) OK
 127.0.0.1:> get
 ""
 127.0.0.1:> get
 ""
 127.0.0.1:> 

 127.0.0.1:> multi     # 事务的开始
 OK
 127.0.0.1:> set  3     # 添加命令
 QUEUED
 127.0.0.1:> set
 QUEUED
 127.0.0.1:> discard     #丢弃事务
 OK
 127.0.0.1:> exec        # 此时在执行exec命令会报错。
 (error) ERR EXEC without MULTI
 127.0.0.1:> 

上面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断，可以保证他们能得到的“原子性”执行。另外QUEUED没什么特别的意味，就像OK一样，他只是申明命令已经放入缓存队列中了。

redis原子性？

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　　在mysql中事务会有一个原子执行，如果在事务中一个命令执行时发生错误，其他命令也不会得到执行，但是在redis中是否存在这样的设置？　

 127.0.0.1:> multi          # 事务的开始
 OK
 127.0.0.1:> set  's'
 QUEUED
 127.0.0.1:> INCR
 QUEUED
 127.0.0.1:> set  'ss'
 QUEUED
 127.0.0.1:> exec
 ) OK
 ) (error) ERR value is not an integer or out of range        # 因为键为1的值为字符串，不能对其自增，因此报错。
 ) OK
 127.0.0.1:> mget  2      # 键值对2 ‘ss'还是设置成功。
 ) "s"
 ) "ss"

从上面我们可以看出，即使在Redis事务中存在错误的命令，也不会妨碍后面的命令执行。

redis中管道

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　　在上面 Redis 事务例子中，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。来增加性能。　

   import redis

   re = redis.Redis('localhost', , db =)

   p = re.pipeline(transaction=True)
   p.multi()
   p.set('test_1', 'test——1')
   p.set('test_2', 'test_2')
   p.execute()

  # redis 客户端中查询结构
  127.0.0.1:> get test_1
  "test\xe2\x80\x94\xe2\x80\x941"
  127.0.0.1:> get test_2
  "test_2"
  127.0.0.1:> 

　watch命令

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　　假如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。但是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？

　　有这样一种情况，假如多个用户进行并发操作时，需要将值取出然后操作再回写到对应键的值上，这可能会导致最终的值不是正确的值。这里一种解决办法是分布式锁（悲观所），另一种就是Watch(乐观锁)。

　　watch命令会在事务开始之前看住 1 个或多个指定变量，当服务器收到了 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必须再事务之前执行，不能再事务中执行）

   127.0.0.1:> set 'test'
   OK
   127.0.0.1:> watch test
   OK
   127.0.0.1:> INCR test   # watch之后改变test的值
   (integer)
   127.0.0.1:> multi         # 开始事务
   OK
   127.0.0.1:> INCR test     # 改变test的值
  QUEUED
  127.0.0.1:> exec            # 执行事务
  (nil)                                       # 返回空值，事务执行失败。

  127.0.0.1:> set 'test_2'     # 设置test-
  OK
  127.0.0.1:> watch test_2        # 监听test_2
  OK
  127.0.0.1:> multi
  OK
  127.0.0.1:> INCR test_2         #修改test_2的值
  QUEUED
  127.0.0.1:> exec                   # 执行成功
  ) (integer)  

　　在py客户端中对于一个值的修改我们可以采用这样形式

 import redis

 def modify_test(client, key):
     while True:
         client.watch(key)
         value = int(client.get(key))
         value +=   # 修改值
         pipe = client.pipeline(transaction=True)
         pipe.multi()
         pipe.set(key, value)
         try:
             pipe.execute()
             break  # 修改成功
         except redis.WatchError:
             continue  # 值已经被修改，执行失败
     return int(client.get(key))  # 重新获取值

 client = redis.StrictRedis()
 key = "test"
 client.setnx(key, )  # setnx 做初始化
 print (modify_test(client, key))