Redis有事务冲突吗

本文揭示了Redis事务中的事务冲突误解,强调了单线程环境下事务的串行执行特性,并介绍了WATCH命令在资源竞争中的实际作用。作者澄清了关于事务冲突的常见误区,指出是资源竞争而非并发执行导致的需要监控和同步操作。

1、写在前面

最近在看尚硅谷的Redis视频,里面的老师说到了事务冲突,我寻思Redis是单线程的,而且事务还有隔离性,哪来的事务冲突,于是上网搜答案,结果清一色复制粘贴,最后在看官网文档后才想明白这个问题,结论就是Redis没有事务冲突
注:本文不适合没了解过Redis事务的人阅读

2、Redis事务

有三个阶段:

  • 开始事务(MULTI)
  • 命令入队
  • 执行事务(EXEC)/ 取消事务(DISCARD)

有两个保证:

  • 事务中的所有命令都将被串行执行,事务执行过程中,Redis不会接收其它客户端发送的请求
  • 服务器如果在接收到EXEC命令前丢失了客户端连接,那么事务中的所有命令都不会被执行,如果接收到了EXEC命令,那么事务中的所有命令都会被执行。

有两种错误:

  • 入队异常 -> 所有命令都不会被执行
  • 执行异常 -> 除了异常命令外的其它命令都会继续执行

3、WATCH命令

WATCH命令为事务提供CAS(check-and-set),当两个事务产生资源竞争的时候,可以用WATCH对资源进行监控,如果资源发生变化,则取消执行当前事务。下面为大家举个例子说明,假如我们要将钱包里的钱扣减1000(myMoney表示钱包里的钱,初始值假设为1500),那么我们可以使用下面这个命令:

DECRBY myMoney 1000

然后我们会发现上面这个命令执行两次及以上时,myMoney就会变成负数,因此需要先将myMoney值取出来,判断大于等于1000后再进行扣减:

val = GET myMoney
if val >= 1000:
    DECRBY myMoney 1000

上述命令分了三个步骤(取值、判断、扣减),如果两个客户端同时进行请求,会导致第二个请求执行执行到判断语句时,val还是1500,但是在执行扣减语句时,val已经变成500了,所以要用WATCH命令对myMoney进行监控:

WATCH myMoney
val = GET myMoney
if val >= 1000:
    MULTI
    DECRBY myMoney 1000
    EXEC

上述代码都是伪代码,就是为了说明WATCH怎么跟事务搭配着用。

4、写在后面

其实根据第二节的两个保证,就可以很明确的看出来Redis是没有事务冲突的,因为Redis的两个事务是不可能同时执行的

那为什么要讲WATCH命令呢?

这是由于很多博客都在说因为Redis有事务冲突,所以要用到这个WATCH命令,这里我认为是他们讲错了,实际上是因为两个事务之间会有资源竞争,我认为的事务冲突是两个事务的命令会交叉着执行。

有什么不对的地方请指正!

<think>好的,我现在需要回答用户关于Redis是否支持乐观锁以及其实现机制的问题。首先,我需要回忆一下Redis事务机制,因为乐观锁通常和事务相关。根据用户提供的引用资料,Redis事务使用MULTI和EXEC命令,事务中的命令要么全部执行,要么不执行。这和数据库中的事务类似,但可能没有ACID中的隔离性。 接下来,用户提到的引用中提到了乐观锁的实现,特别是通过WATCH命令来监视键,这应该就是Redis实现乐观锁的关键。WATCH命令在事务开始前监视一个或多个键,如果在事务执行EXEC之前这些键被其他客户端修改,事务会被取消。这类似于乐观锁的版本号机制,检测数据是否被改动过。 我需要确认WATCH命令的作用机制。当使用WATCH监视某个键后,如果在事务提交时(执行EXEC),Redis会检查被监视的键是否被修改过。如果有修改,则事务失败,否则执行事务。这符合乐观锁的“检查后提交”策略。 然后,根据引用中的PHP代码示例,可以看到使用watch('count')来监视count键,之后开启事务,进行操作,最后执行exec。如果在事务过程中其他客户端修改了count,exec会返回空,表示失败,此时需要重试。这类似于自旋锁,不断重试直到成功或者超时。 另外,引用2提到的事务执行失败后的处理,解锁并重新加锁,再次监视,这就是重试机制,说明Redis的乐观锁需要开发者自己处理重试逻辑,而不是自动重试。 总结起来,Redis通过WATCH、MULTI、EXEC和UNWATCH命令组合实现乐观锁。WATCH用于监视关键数据,MULTI开始事务,EXEC尝试提交,如果冲突则失败,需要重试。UNWATCH可以取消监视,通常在重试前使用。 用户的问题可能还关心具体步骤和示例,所以需要分点说明实现机制,并给出一个简化的例子。同时,需要指出乐观锁在Redis中的应用场景,如秒杀系统中的库存扣减,避免超卖。 最后,根据用户要求生成相关问题,可能涉及性能、实现细节、与其他锁机制对比等。</think>Redis确实支持基于$WATCH$命令的乐观锁机制,其实现方式结合了事务监控与版本控制思想。以下为具体实现原理和步骤: ### 一、Redis乐观锁核心机制 1. **监视机制** 使用$WATCH$命令监视指定键,建立数据版本快照。当被监视键的值发生修改时,事务自动终止执行[^3] ```shell WATCH inventory_count ``` 2. **事务执行** 通过$MULTI$开启事务队列,$EXEC$提交事务。若其他客户端在$WATCH$后修改了被监控键,当前事务将返回`(nil)`表示失败 ```shell MULTI DECR inventory_count EXEC # 返回nil表示事务失败 ``` 3. **冲突处理** 事务失败后需使用$UNWATCH$解除监控,重新执行业务流程(典型重试模式)[^2] ### 二、秒杀场景实现示例 ```python import redis r = redis.Redis() def deduct_inventory(): while True: try: r.watch('inventory') # 开始监视库存量 count = int(r.get('inventory')) if count <= 0: return False # 开启事务 pipeline = r.pipeline() pipeline.multi() pipeline.decr('inventory') # 提交事务(返回空列表表示失败) if pipeline.execute(): return True except redis.WatchError: continue # 库存被修改,重新尝试 finally: r.unwatch() ``` ▲ 此代码实现了库存扣减的原子性操作,当多个客户端同时修改库存时,仅有一个事务能成功执行 ### 三、机制特点分析 | 特性 | 说明 | |-------------|--------------------------------------------------------------------| | 非阻塞性 | 通过版本检测而非互斥锁,避免线程阻塞[^1] | | 重试成本 | 需手动实现重试逻辑,高并发场景可能产生自旋开销 | | 适用场景 | 冲突概率低、数据量小的场景(如计数器、库存管理)[^3] |
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