Java编程精选：你真的懂Redis事务吗？
开篇：
MULTI 、 EXEC 、 DISCARD 和 WATCH 是 Redis 事务的基础。
事务可以一次执行多个命令， 并且带有以下两个重要的保证：
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。
事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。
EXEC 命令负责触发并执行事务中的所有命令：
当使用 AOF 方式做持久化的时候， Redis 会使用单个write(2)命令将事务写入到磁盘中。
然而，如果 Redis 服务器因为某些原因被管理员杀死，或者遇上某种硬件故障，那么可能只有部分事务命令会被成功写入到磁盘中。
如果 Redis 在重新启动时发现 AOF 文件出了这样的问题，那么它会退出，并汇报一个错误。
使用redis-check-aof程序可以修复这一问题：它会移除 AOF 文件中不完整事务的信息，确保服务器可以顺利启动。
如果客户端在使用 MULTI 开启了一个事务之后，却因为断线而没有成功执行 EXEC ，那么事务中的所有命令都不会被执行。
另一方面，如果客户端成功在开启事务之后执行 EXEC ，那么事务中的所有命令都会被执行。
从 2.2 版本开始，Redis 还可以通过乐观锁（optimistic lock）实现 CAS （check-and-set）操作，具体信息请参考文档的后半部分。
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用法
MULTI 命令用于开启一个事务，它总是返回OK。
MULTI 执行之后， 客户端可以继续向服务器发送任意多条命令， 这些命令不会立即被执行， 而是被放到一个队列中， 当 EXEC 命令被调用时， 所有队列中的命令才会被执行。
另一方面， 通过调用 DISCARD ， 客户端可以清空事务队列， 并放弃执行事务。
以下是一个事务例子， 它原子地增加了foo和bar两个键的值：
EXEC 命令的回复是一个数组， 数组中的每个元素都是执行事务中的命令所产生的回复。 其中， 回复元素的先后顺序和命令发送的先后顺序一致。
当客户端处于事务状态时， 所有传入的命令都会返回一个内容为QUEUED的状态回复（status reply）， 这些被入队的命令将在 EXEC 命令被调用时执行。
事务中的错误
使用事务时可能会遇上以下两种错误：
事务在执行 EXEC 之前，入队的命令可能会出错。比如说，命令可能会产生语法错误（参数数量错误，参数名错误，等等），或者其他更严重的错误，比如内存不足（如果服务器使用maxmemory设置了最大内存限制的话）。
命令可能在 EXEC 调用之后失败。举个例子，事务中的命令可能处理了错误类型的键，比如将列表命令用在了字符串键上面，诸如此类。
对于发生在 EXEC 执行之前的错误，客户端以前的做法是检查命令入队所得的返回值：如果命令入队时返回QUEUED，那么入队成功；否则，就是入队失败。如果有命令在入队时失败，那么大部分客户端都会停止并取消这个事务。
不过，从 Redis 2.6.5 开始，服务器会对命令入队失败的情况进行记录，并在客户端调用 EXEC 命令时，拒绝执行并自动放弃这个事务。
在 Redis 2.6.5 以前， Redis 只执行事务中那些入队成功的命令，而忽略那些入队失败的命令。 而新的处理方式则使得在流水线（pipeline）中包含事务变得简单，因为发送事务和读取事务的回复都只需要和服务器进行一次通讯。
至于那些在 EXEC 命令执行之后所产生的错误， 并没有对它们进行特别处理： 即使事务中有某个/某些命令在执行时产生了错误， 事务中的其他命令仍然会继续执行。
从协议的角度来看这个问题，会更容易理解一些。 以下例子中， LPOP 命令的执行将出错， 尽管调用它的语法是正确的：
EXEC 返回两条批量回复（bulk reply）： 第一条是OK，而第二条是-ERR。 至于怎样用合适的方法来表示事务中的错误， 则是由客户端自己决定的。
最重要的是记住这样一条， 即使事务中有某条/某些命令执行失败了， 事务队列中的其他命令仍然会继续执行 —— Redis 不会停止执行事务中的命令。
以下例子展示的是另一种情况， 当命令在入队时产生错误， 错误会立即被返回给客户端：
因为调用 INCR 命令的参数格式不正确， 所以这个 INCR 命令入队失败。
为什么 Redis 不支持回滚（roll back）
如果你有使用关系式数据库的经验， 那么 “Redis 在事务失败时不进行回滚，而是继续执行余下的命令”这种做法可能会让你觉得有点奇怪。
以下是这种做法的优点：
Redis 命令只会因为错误的语法而失败（并且这些问题不能在入队时发现），或是命令用在了错误类型的键上面：这也就是说，从实用性的角度来说，失败的命令是由编程错误造成的，而这些错误应该在开发的过程中被发现，而不应该出现在生产环境中。
因为不需要对回滚进行支持，所以 Redis 的内部可以保持简单且快速。
有种观点认为 Redis 处理事务的做法会产生 bug ， 然而需要注意的是， 在通常情况下， 回滚并不能解决编程错误带来的问题。 举个例子， 如果你本来想通过 INCR 命令将键的值加上1， 却不小心加上了2， 又或者对错误类型的键执行了 INCR ， 回滚是没有办法处理这些情况的。
鉴于没有任何机制能避免程序员自己造成的错误， 并且这类错误通常不会在生产环境中出现， 所以 Redis 选择了更简单、更快速的无回滚方式来处理事务。
放弃事务
当执行 DISCARD 命令时， 事务会被放弃， 事务队列会被清空， 并且客户端会从事务状态中退出：
使用 check-and-set 操作实现乐观锁
WATCH 命令可以为 Redis 事务提供 check-and-set （CAS）行为。
被 WATCH 的键会被监视，并会发觉这些键是否被改动过了。 如果有至少一个被监视的键在 EXEC 执行之前被修改了， 那么整个事务都会被取消， EXEC 返回空多条批量回复（null multi-bulk reply）来表示事务已经失败。
举个例子， 假设我们需要原子性地为某个值进行增1操作（假设 INCR 不存在）。
首先我们可能会这样做：
上面的这个实现在只有一个客户端的时候可以执行得很好。 但是， 当多个客户端同时对同一个键进行这样的操作时， 就会产生竞争条件。
举个例子， 如果客户端 A 和 B 都读取了键原来的值， 比如10， 那么两个客户端都会将键的值设为11， 但正确的结果应该是12才对。
有了 WATCH ， 我们就可以轻松地解决这类问题了：
使用上面的代码， 如果在 WATCH 执行之后， EXEC 执行之前， 有其他客户端修改了mykey的值， 那么当前客户端的事务就会失败。 程序需要做的， 就是不断重试这个操作， 直到没有发生碰撞为止。
这种形式的锁被称作乐观锁， 它是一种非常强大的锁机制。 并且因为大多数情况下， 不同的客户端会访问不同的键， 碰撞的情况一般都很少， 所以通常并不需要进行重试。
了解 WATCH
WATCH 使得 EXEC 命令需要有条件地执行： 事务只能在所有被监视键都没有被修改的前提下执行， 如果这个前提不能满足的话，事务就不会被执行。
如果你使用 WATCH 监视了一个带过期时间的键， 那么即使这个键过期了， 事务仍然可以正常执行， 关于这方面的详细情况，请看这个帖子： http://code.google.com/p/redis/issues/detail?id=270
WATCH 命令可以被调用多次。 对键的监视从 WATCH 执行之后开始生效， 直到调用 EXEC 为止。
用户还可以在单个 WATCH 命令中监视任意多个键， 就像这样：
当 EXEC 被调用时， 不管事务是否成功执行， 对所有键的监视都会被取消。
另外， 当客户端断开连接时， 该客户端对键的监视也会被取消。
使用无参数的 UNWATCH 命令可以手动取消对所有键的监视。 对于一些需要改动多个键的事务， 有时候程序需要同时对多个键进行加锁， 然后检查这些键的当前值是否符合程序的要求。 当值达不到要求时， 就可以使用 UNWATCH 命令来取消目前对键的监视， 中途放弃这个事务， 并等待事务的下次尝试。
使用 WATCH 实现 ZPOP
WATCH 可以用于创建 Redis 没有内置的原子操作。
举个例子， 以下代码实现了原创的ZPOP命令， 它可以原子地弹出有序集合中分值（score）最小的元素：
程序只要重复执行这段代码， 直到 EXEC 的返回值不是空多条回复（null multi-bulk reply）即可。
Redis 脚本和事务
从定义上来说， Redis 中的脚本本身就是一种事务， 所以任何在事务里可以完成的事， 在脚本里面也能完成。 并且一般来说， 使用脚本要来得更简单，并且速度更快。
因为脚本功能是 Redis 2.6 才引入的， 而事务功能则更早之前就存在了， 所以 Redis 才会同时存在两种处理事务的方法。
不过我们并不打算在短时间内就移除事务功能， 因为事务提供了一种即使不使用脚本， 也可以避免竞争条件的方法， 而且事务本身的实现并不复杂。
不过在不远的将来， 可能所有用户都会只使用脚本来实现事务也说不定。 如果真的发生这种情况的话， 那么我们将废弃并最终移除事务功能。、