Redis的事务

最新推荐文章于 2024-11-06 19:56:47 发布
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Redis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它命令插入，不许加塞。

怎么玩？

Case1：正常执行

Case2：放弃事务

Case3：全体连坐

Case4：冤头债主

Case5：watch监控。 Watch指令，类似乐观锁，事务提交时，如果Key的值已被别的客户端改变，比如某个list已被别的客户端push/pop过了，整个事务队列都不会被执行 。通过WATCH命令在事务执行之前监控了多个Keys，倘若在WATCH之后有任何Key的值发生了变化，EXEC命令执行的事务都将被放弃，同时返回Nullmulti-bulk应答以通知调用者事务执行失败。

 

 

3阶段：

                          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

3特性：

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。

没有隔离级别的概念：队列中的命令没有提交之前都不会实际的被执行，因为事务提交前任何指令都不会被实际执行，
也就不存在”事务内的查询要看到事务里的更新，在事务外查询不能看到”这个让人万分头痛的问题

不保证原子性：redis同一个事务中如果有一条命令执行失败，其后的命令仍然会被执行，没有回滚

up-dayday
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Redis事务实现
TheMilkyWayisbri的博客
08-17 1013
Redis事务通过MULTIEXEC和WATCH等命令实现，具有简单、高效的特点。然而，它并不完全支持ACID属性中的所有要求，特别是在原子性和持久性方面存在一定的限制。因此，在使用Redis事务时，需要根据具体的应用场景和需求进行权衡和选择。
说说 Redis 事务
Q54665642ljf的博客
10-29 1903
Redis 只是提供了简单的事务功能。其本质是一组命令的集合，事务支持一次执行多个命令，在事务执行过程中，会顺序执行队列中的命令，其他客户端提交的命令请求不会插入到本事务执行命令序列中。命令的执行过程是顺序执行的，但不能保证原子性。无法像 MySQL 那样，有隔离级别，出了问题之后还能回滚数据等高级操作。后面会详细分析。#本文主要介绍了 Redis 事务的基础指令与执行流程，并分析了其对传统 ACID 特性支持的情况，相信大家对 Redis 事务已经有了一个简单的了解。
Redis事务
爱笑的boy的博客
01-25 1109
Redis事务
redis 事务
一江溪水
12-25 1630
在事务执行过程，会按照顺序串行化执行队列中的命令，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。可以监控一个或多个键，如果在事务执行之前，被监视的key被其他命令修改（或删除），则事务被打断（类似乐观锁），之后的事务就不会执行，监控一直持续到。可以保证脚本内的命令一次性、按顺序地执行，其同时也不提供事务运行错误的回滚，执行过程中如果部分命令运行错误，剩下的命令还是会继续运行完。是单进程程序，并且它保证在执行事务时，不会对事务进行中断，事务可以运行直到执行完所有事务队列中的命令为止。
Redis 事务
weixin_45080272的博客
03-22 8044
使用watch检测balance，在开启事务后（标注1处），在新窗口执行标注2中的操作，更改balance的值，模拟其他客户端在事务执行期间更改watch监控的数据，然后再执行标注1后命令，执行EXEC后，事务未成功执行。基于这样的问题，提出了redis分布式锁，你加一把锁，每一个用户过来的时候都需要获取这把锁，只有获取这把锁的时候才能操作成功，没有获取锁的话，操作失败。基于上面的问题，那我在一个客户端操作的时候，把所有的指令一次性按照顺序排他的放在一个队列中，执行完了之后再让其他的客户端操作。
【进阶篇】2.6 Redis 事务详解
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日拱一卒无有尽，功不唐捐终入海
07-08 7万+
Redis 事务是一种将多个命令打包在一起执行的机制，可以保证这些命令的原子性，即要么全部执行成功，要么全部执行失败。开启事务在客户端执行 MULTI 命令时，Redis 会将该客户端标记为事务状态。此时，客户端发送的所有命令都会被暂存到一个事务队列中，而不是立即执行。执行事务在客户端执行 EXEC 命令时，Redis 会将客户端状态从事务状态中移除，并依次执行事务队列中的所有命令。在执行期间，Redis 会将事务队列中的命令全部执行完毕，而不会中途中断。
Redis事务详解
怪咖@的博客
05-30 1万+
事务是指一个完整的动作，要么全部执行，要么什么也没有做。Redis 事务不是严格意义上的事务，只是用于帮助用户在一个步骤中执行多个命令。单个 Redis 命令的执行是原子性的，但 Redis 没有在事务上增加任何维持原子性的机制，所以Redis 事务的执行并不是原子性的。Redis 事务可以理解为一个打包的批量执行脚本，但批量指令并非原子化的操作，中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚，也不会造成后续的指令不做。
超详细：Redis 事务
Bisikl的博客
11-06 3402
Redis 事务提供了一种将多个命令请求打包的功能。然后，再按顺序执行打包的所有命令，并且不会被中途打断。Redis 事务实际开发中使用的非常少，功能比较鸡肋，不要将其和我们平时理解的关系型数据库的事务混淆了。除了不满足原子性和持久性之外，事务中的每条命令都会与 Redis 服务器进行网络交互，这是比较浪费资源的行为。明明一次批量执行多个命令就可以了，这种操作实在是看不懂。因此，Redis 事务是不建议在日常开发中使用的。
redis事务常用操作详解
12-16
在实际使用中，Redis事务适用于需要确保数据一致性的一系列操作，例如在更新用户余额时，需要同时增加用户的存款和减少其取款，这两个操作必须全部成功或全部失败，以防止数据不一致。通过事务，可以确保这样的操作...
Redis事务的使用
01-07
一、Redis事务简介 Redis事务可以一次执行多个命令，一个事务的所有命令都会序列化并按顺序地串行化执行，而不会被其他客户端提交的命令请求插入到事务执行命令序列中。 二、Redis事务命令 下面的表格节选自：...
剖析！Redis事务实现原理
02-24
在Redis中实现事务主要依靠以下几个命令来实现：Redis事务从开始到结束通常会通过三个阶段:1.事务开始2.命令入队3.事务执行以下是一个最简单的Redis事务流程：第一步跟其他的关系型数据库类似，也是需要开启一个事务...
# Redis 入门到精通（六）-- redis 事务
段子手168的博客
07-17 2217
# Redis 入门到精通（六）-- redis 事务 066-事务-redis事务简介 067-事务-事务的基本操作（定义，取消，执行） 068-事务-事务的工作流程 069-事务-事务操作的注意事项 070-事务-锁 071-事务-分布式锁 072-事务-死锁解决方案
基于核极限学习机的鲸鱼优化算法(WOA-ke lm)用于时间序列预测及其Matlab实现 - 时间序列预测 v4.0
08-13
内容概要：本文介绍了基于核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine, KELM）的鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA），即WOA-ke lm，在时间序列预测中的应用。文章首先概述了WOA-ke lm的技术背景，强调了其强大的非线性映射能力和自适应学习特性。接着，文章提供了一个自带的数据集，涵盖了多个领域的时序数据，用于验证WOA-ke lm的有效性。随后，文章详细解释了WOA-ke lm的Matlab代码实现，配有详细的注释，特别适合新手学习。最后，展示了该算法在实际应用中的出色表现，特别是在处理复杂非线性问题时的高精度和稳定性。 适合人群：对时间序列预测感兴趣的研究人员、学生和开发者，尤其是那些希望深入了解核极限学习机和鲸鱼优化算法的新手。 使用场景及目标：① 学习和掌握WOA-ke lm的基本原理和技术细节；② 使用提供的数据集和代码进行实验，验证算法的有效性；③ 提升在时间序列预测任务中的技能，特别是处理复杂非线性问题的能力。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了实用的代码实现和详细的注释，帮助读者快速上手并应用于实际项目中。
LabVIEW与YOLOv5结合的TensorRT并行推理技术及应用
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08-13
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Delphi 12.3控件之llPDFLib 6.4.0.138 FULL CODE 可以输出中文PDF文件.rar
08-13
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Springboot在线学习系统：管理员功能与用户体验
08-13
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基于 numpy 构建对齐 pytorch 接口的简易深度学习框架
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/5b47e985d261 基于 numpy 构建对齐 pytorch 接口的简易深度学习框架（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
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正交频分复用（OFDM）系统中存在的峰值平均功率比（PAPR）问题及其对无线通信的影响。文中重点讨论了三种降低PAPR的算法——部分传输序列（PTS）、选择映射（SLM）和C变换，并通过MATLAB仿真验证了它们的效果。仿真结果显示，PTS算法复杂度低但可能引入误码率；SLM算法能显著降低PAPR但需要额外开销；C变换算法性能良好，但参数需根据实际情况调整。最终，作者通过对不同算法的CCDF（互补累积分布函数）分析，证明了这三种算法的有效性。 适合人群：从事无线通信领域的研究人员和技术人员，尤其是对OFDM系统和PAPR问题感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解OFDM系统中PAPR问题并寻找有效解决方案的专业人士。目标是在实际项目中选择最合适的PAPR降低算法，以提升系统的性能和可靠性。 阅读建议：读者可以通过阅读本文详细了解三种PAPR降低算法的工作原理和优缺点，并结合MATLAB仿真实验进一步掌握其实现方法。同时，建议读者关注不同算法的具体应用场景和参数设置，以便更好地应用于实际工作中。
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