大家好~这里是redis系列文章之《【redis基础】事务|管道|发布订阅》上一篇文章：redis持久化【RDB+AOF】持久化双雄_努力努力再努力mlx的博客-CSDN博客
目录
事务
概念
作用
数据库事务vs redis事务
常用指令
情况1：正常执行
情况2：放弃事务
情况3：全体连坐
情况4：冤头债主
情况5：watch监控
总结
管道
面试题引出及问题由来
概念
案例演示
总结
发布订阅
概念
编辑
常用命令
总结
事务
概念
所谓事务，即多条指令要么全部执行，要么全不执行，事务可以一次执行多个命令，本质上是一组命令的集合，一个事务的所有命令都会序列化，按顺序的串行化执行而不允许其他命令的插入，不允许加塞。
作用
将众多指令存放于一个队列中，一次性、按顺序、排他性的执行一系列指令
数据库事务vs redis事务
常用指令
事务的常用指令如下：
我们对具体的指令进行详细介绍和使用：
情况1：正常执行
MULTI // 事务开始
set ...
EXEC // 执行
情况2：放弃事务
MULTI // 事务开始
set ...
DISCARD // 放弃事务
情况3：全体连坐
如果事务中的指令有一条存在语法错误，那么所有的指令全部不执行
MULTI // 事务开始
set k1 // 语法编译不成功
EXEC // 执行
情况4：冤头债主
在一组事务中，指令语法本身不存在错误，但是不符合指令语法的具体规范，再最后的exec时报错，此时只有报错的指令不执行，其他指令全部执行
MULTI // 事务开始
incr k1 // 语法编译成功，但运行失败
EXEC // 执行
情况5：watch监控
先明确几个概念：
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
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。
CAS:与JUC的CAS类似
在redis中，watch来提供CAS的功能，其详细指令如下：
watch
正常情况：
-
初始化 键值（k1 和 balance 两个key），先监控再开启multi，保证两key变动在同一事务内
-
watch k1 //加锁
multi //开启事务
set k1 ninini //第一次修改k1的value
set k1 owowowo //第二次修改k1的value
由于是在一个事务内修改k1,k1即使加了watch锁，仍然操作成功
加塞情况：
watch 命令是一种乐观锁的实现，Redis 在修改的时候会检测数据是否被更改，如果更改了，则执行失败
unwatch
放弃监控
小结：
- 一旦执行了 exec 之前加的watch监控锁都会被取消掉
- 当客户端连接丢失的时候（比如退出连接），所有东西都会被取消监视
总结
开启
以 MULTI 开始一个事务
入队
将多个命令入队到事务中，接到这些命令并不会立即执行，而是放到等待执行的事务队列里面
执行
由EXEC命令触发事务
管道
面试题引出及问题由来
问题由来
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：
1 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。2 服务端处理命令，并将结果返回给客户端。上述两步称为：Round Trip Time(简称RTT,数据包往返于两端的时间)，问题笔记最下方
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，o(╥﹏╥)o
概念
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。管道是为了解决RTT往返回时，仅仅将命令打包一次进行发送，对整个Redis执行不造成任何影响（一句话说，pipeline是对批处理的优化措施，类似Redis的原生批处理命令（mset /mget））
案例演示
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
发布订阅
概念
- 是一种消息通信模式：
- 发送者（PUBLISH）发送消息
- 订阅者（SUBSCRIBE）接收消息，可以实现进程间的消息传递
- Redis可以实现消息中间件MQ的功能，通过发布订阅实现消息的引导和分流
- 功能
- Redis客户端可以订阅任意数量的频道，类似我们微信关注多个公众号
发布/订阅其实是一个轻量的队列，只不过数据不会被持久化，一般用来处理实时性较高的异步消息
常用命令
SUBSCRIBE channel [channel] // 订阅多个频道
PUBLISH channel message // 对一个频道发布信息
PSUBSCRIBE pattern [pattern...] // 按照模式批量订阅，订阅一个或多个符合给定模式（支持*号?号之类的）的频道
PUSUB CHANNELS // 由活跃频道组成的列表
PUSUB NUMSUB channel [channel...] // 某个频道有几个订阅者
PUBSUB NUMPAT // 只统计使用PUBSCRIBE 命令执行的，返回客户端订阅的唯一模式的数量
UNSUBSCRIBE channel [channel...] // 取消订阅
PUNSUBSCRIBE pattern [pattern...] // 退订所有给定模式的频道
总结
优点
- Redis可以实现消息中间件MQ的功能，通过发布订阅实现消息的引导和分流。（但不建议用，专业的事交给专业的工具MQ、kafka、RabbitMQ）
缺点
- 发布的消息在Redis系统中不能持久化，因此，必须先执行订阅，再等待消息发布。如果先发布了消息，那么该消息由于没有订阅者，消息将被直接丢弃
- 消息只管发送对于发布者而言消息是即发即失的，不管接收，也没有ACK机制，无法保证消息的消费成功。
- 以上的缺点导致Redis的Pub/Sub模式就像个小玩具，在生产环境中几乎无用武之地，为此，Redis5.0版本新增了stream数据结构，不但支持多播，还支持数据持久化，相比Pub/Sub更加的强大
