目录

一、Redis的事务是什么？

1.1 Redis和关系型数据库事务的区别

 二、怎么玩Redis事务？

 2.1  正常执行：

 2.2 放弃事务

 2.3  全体连坐

 2.4  冤头债主

 2.5  watch监控

三、管道

3.1  为什么会引入管道这个概念呢？我们首先来看一道面试题

3.2   管道是什么？

 3.3  管道的使用演示

3.4  管道小总结

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一、Redis的事务是什么？

• 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， 按顺序地串行化执行而不会被其他命令插入，不许加塞
• 一个队列中，一次性、顺序性、排他性的执行一系列命令

1.1 Redis和关系型数据库事务的区别

 二、怎么玩Redis事务？

常用命令：

 2.1  正常执行：

 2.2 放弃事务

 2.3  全体连坐

 2.4  冤头债主

 2.5  watch监控

redis为了保证他的高性能，他加锁的时候假如是用了悲观锁，那么他的性能肯定是会受影响的，使用他就使用了乐观锁。

 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。

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

正常：就是没有加塞的情况

相当于就是简单的加锁再解锁。

 有加塞：

 小补充：

当EXEC一执行的时候，所有的监控锁都会被取消，当客户端连接丢失的时候，监控锁也会被取消。（可以理解为防止死锁）

三、管道

3.1  为什么会引入管道这个概念呢？我们首先来看一道面试题

如何优化频繁命令往返造成的性能瓶颈？

• Redis是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的TCP服务。一个请求会遵循以下步骤：

  • 客户端向服务端发送命令分四步(发送命令→命令排队→命令执行→返回结果)，并监听Socket返回，通常以阻塞模式等待服务端响应
  • 服务端处理命令，并将结果返回给客户端。
  • Round Trip Time(简称RTT,数据包往返于两端的时间)

• 如果同时需要执行大量的命令，那么就要等待上一条命令应答后再执行，这中间不仅仅多了RTT（Round Time Trip），而且还频繁调用系统IO，发送网络请求同时需要redis调用多次read()和write()系统方法，系统方法会将数据从用户态转移到内核态，这样就会对进程上下文有比较大的影响了，性能不太好。

• 利用管道来解决

我们上面可以知道，如果服务端多次和客户端之前就行往返的话，就会多很多RTT时间，我们为了改善这个就可以用到管道

管道的原理就是一次性打包多条数据，然后服务端只用给我们一条回复结果就行了，这个mset  k1  v1  ， k2  v2，k3，v3，要注意的是mset远远不能代替管道的作用，因为mset只是能够对string类型，如果多种类型的话，就还得是管道。

3.2   管道是什么？

管道(pipeline)可以一次性发送多条命令给服务端。

• 服务端依次处理完完毕后，通过一条响应一次性将结果返回，通过减少客户端与redis的通信次数来实现降低往返延时时间。
• pipeline实现的原理是队列，先进先出特性就保证数据的顺序性。

 3.3  管道的使用演示

 有了管道之后，我们还可以解决工作中的一些问题：老板让你往redis中插入10w条数据，我们就可以写成10个文件，然后分10批次插入，可以这样来测试redis的性能

3.4  管道小总结

Pipeline 与原生批量

• 原生批量命令是原子性（如：mset，mget），pipeline是非原子性

• 原生批量命令一次只能执行一种命令，pipeline支持批量执行不同命令

• 原生批命令是服务端实现，而pipeline需要服务端与客户端共同完成

Pipeline 与事务对比

• 事务具有原子性，管道不具有原子性
• 管道一次性将多条命令发送到服务器，事务是一条一条发的，事务只有在接收到exec命令后才会执行，管道不会
• 执行事务时会阻塞其他命令的执行，而执行管道中的命令时不会

• Pipeline 注意事项
  • pipeline缓冲的指令只是会依次执行，不保证原子性，如果执行中指令发生异常，将会继续执行后续的指令
  • 使用pipeline组装的命令个数不能太多，不然数据量过大客户端阻塞的时间可能过久，同时服务器也被迫回复一个队列答复，占用很多内存