Redis事务-管道

Redis事务

• 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

redis事务和数据库事务区别：

基本操作：

错误处理：

全体连坐：

在MULTI 和 EXEC 之间有一个指令语法错误，所有的命令都不会执行。

冤头债主：

Watch 监控：

Redis使用Watch 来提供乐观锁定，类似于 CAS（Check-and-Set）

• 悲观锁：认为每次去拿数据都很认为别人会修改，所以每次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

• 乐观锁：认为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，提交版本必须 大于 记录当前版本才能执行更新

• CAS：check-and-set（JUC中CAS操作相似）

• 

unwatch：放弃对键值监控

redis 管道

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

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。

• 

方法： 将命令写入一个文件，然后同一批处理

 cat 文件 | redis-cli --pipe

1. 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

1. 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

1. 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