[Redis#16] 事务 | vs Mysql | 命令 | WATCH的实现
目录
什么是事务
实现事务的方式
Redis 事务与 MySQL 事务的对比
应用场景：防止超卖
Lua 脚本增强
事务操作
MULTI & EXEC
DISCARD
WATCH
WATCH 的实现原理
什么是事务
[MySQL#12] 事务(1) | ACID | commit | 回滚 | 常见操作
Redis 的事务和 MySQL 的事务概念上是类似的，都是把一系列操作绑定成一组，让这一组能够批量执行。然而，需要注意的是 Redis 事务与 MySQL 事务存在以下几点区别：
- 弱化的原子性: Redis 没有 "回滚机制"。它只能保证这些操作 "批量执行"，但不能做到 "一个失败就恢复到初始状态"。
- 不保证一致性: Redis 不涉及 "约束"，也没有回滚机制。MySQL 的一致性体现在运行事务前后结果的合理性，不会出现中间非法状态。
- 不需要隔离性: Redis 事务没有隔离级别，因为 Redis 是单线程处理请求，不会并发执行事务。
- 不需要持久性: Redis 数据保存在内存中，是否开启持久化由 redis-server 自行决定，这与事务无关。
Redis 事务本质上是在服务器上创建了一个 "事务队列"。
每次客户端在事务中进行一个操作，都会先将命令发送给服务器并放入 "事务队列"（但并不会立即执行），而是在收到 EXEC 命令后，才真正执行队列中的所有操作。
- 这么多特性Redis都不具备,那么Redis的事务到底有什么意义呢?
Redis的事务最主要的意义就是为了"打包",避免其他客户端的命令插队到中间.
最开始官网还说原子性，后来就把这句话给删了，官方也是有点虚的
实现事务的方式
- Redis 在实现事务时引入了队列机制。每个客户端都有一个独立的队列。
- 当开启事务时，客户端输入的命令会发送给服务器并进入这个队列中，而不是立即执行。
- 只有当遇到 "执行事务" 的命令（如 EXEC）时，才会把队列中的任务按照录入顺序依次执行。
- 这些事务操作是在 Redis 主线程中完成的。
- 主线程会确保将事务中的所有操作执行完毕后，再处理其他客户端的请求。
Redis 事务与 MySQL 事务的对比
虽然 Redis 事务的功能没有 MySQL 强大，但 MySQL 为了实现强大的事务功能也付出了不小的代价：
- 空间上：MySQL 需要花费更多空间来存储额外的数据，例如用于回滚段和多版本控制。
- 时间上：MySQL 的事务处理需要更大的执行开销，包括锁管理、日志记录等。
正因为 MySQL 事务存在上述问题，Redis 提供了一种轻量级的解决方案，适用于某些特定场景。
应用场景：防止超卖
在购物网站秒杀场景中，可能会出现超卖的情况，即商家放了5000个商品，但由于并发问题导致下单成功了5001个。为避免这种情况，在多线程环境中我们曾通过加锁的方式来解决。
如果引入 Redis，则可以直接使用其事务机制解决问题。
例如，考虑两个客户端几乎同时下单的情况：
- 客户端1开启一个事务，该事务被放入 Redis 的事务队列中；
- 客户端2同样开启一个事务，并被放入队列；
- 当事务1收到执行命令被执行时，它会减少库存计数（
count--）； - 当轮到事务2执行时，由于此时
count>0的条件不再满足，所以事务2将不会改变数据库状态，从而避免了超卖问题。
Lua 脚本增强
值得注意的是，尽管 Redis 本身不支持像编程语言那样的条件判断（如 if），但它可以引入 Lua 脚本来实现复杂的逻辑判断。通过 Lua 脚本，我们可以实现上述条件的判断逻辑，进一步强化 Redis 事务的应用能力。
事务操作
MULTI & EXEC
multi：开启事务exec：提交事务
示例：
开启事务后，不论输入什么指令，都返回QUEUE，此时会在客户端维护一个队列，将所有指令入队列。最后执行exec提交事务，所有的指令再同时返回。
DISCARD
discard：取消事务
示例：
开启事务后，输入两个值，再通过discard取消事务，最后查询key1，发现插入失败，因为这个请求没有提交给客户端，而是直接被取消了。
另外的，如果在事务执行的过程中，Redis崩溃，恢复后效果和discard一样，就是事务内的操作都取消了。
WATCH
现有以下场景：
- 从时间上来看，客户端1 是先发送了 set key 222，客户端2 是后发送了 set key 333
- 由于 客户端1 中，得是 exec 执行了，才会真正执行 set key 222 这个操作
- set key 222 变成了实际上更晚执行的操作!! 最终值就是 222
在事务执行过程中，客户端1无法感知外部的变化，客户端2的命令被 客户端 1 事务覆盖了。
watch：让事务可以监听外部的变化，如果监听的数据被外部改变，操作失效
语法：
左侧的终端，在执行事务前开启了watch key，开启事务后set key 222。在事务提交前，右侧终端修改了key 333，随后左侧终端提交事务时，返回了nil表示事务操作无效。
因为watch监听到了key被外部修改，此时自己的事务提交可能会影响其它客户端，于是取消该操作。
如果想要取消watch，可以使用unwatch指令：
unwatch这个指令没有参数，一次性取消所有key的监听。
WATCH 的实现原理
WATCH 的实现原理类似于我们在并发编程中学习的乐观锁机制，即解决 CAS（Compare-And-Swap）中的 ABA 问题的策略。乐观锁假设冲突很少发生，并在检测到冲突时采取相应的措施。与 ABA 问题中的实现策略相似，Redis 的 WATCH 基于版本号机制实现了乐观锁。
watch使用了一种版本号的机制，每个数据都有一个版本号，每次修改key的值时，都会修改其版本号。
- 在watch key时，会记录当前的版本号。
- 在事务提交时，检测当前的版本号是否与之前的版本号相同，如果相同那么提交成功，如果版本号不同，说明有别的用户修改了数据，导致版本号修改，当前事务将不会执行并返回失败。
WATCH 本质上是给 EXEC 加上了一个对特定 key 的判定条件：只有当所有被 WATCH 的 key 自从 WATCH 开始以来没有被修改过的情况下，事务才会被执行；否则，事务将被取消。
举例说明
可以将 WATCH 比喻为判断老公是否出轨的情景：
- 离开家之前：把枕头放到一个特定的位置，并拍下一张照片作为记录。
- 回家之后：检查枕头的位置是否发生了改变。如果位置变了，则可以推测出在这段时间内有人移动了枕头（在这个比喻中意味着老公可能出轨了）。
同样的逻辑应用于 Redis 中：
- WATCH key3：开始监视 key，此时记录下 key 的状态（版本号）。
- 尝试执行事务：如果在此期间 key 被其他客户端修改过，那么提交事务时就会发现 key 的状态已经改变，从而导致当前事务执行失败。如下就返回了 Nil
乐观锁与悲观锁
- 乐观锁：乐观锁假设在加锁之前，锁冲突的概率较低。因此，在加锁之前不会进行任何检查，而是直接进行操作。如果在操作完成后发现冲突，则会进行重试。
- 悲观锁：悲观锁假设在加锁之前，锁冲突的概率较高。因此，在加锁之前会进行检查，确保没有其他线程正在操作该资源。如果发现冲突，则会阻塞等待。
实现示例
- 在 C++ 和 Linux 中涉及的锁，如 mutex 和 std::mutex，都是悲观锁。
- Java 中的 synchronized 关键字则可以在悲观/乐观之间自适应。
事务命令 sum：
- MULTI：开启一个事务，执行成功返回 OK。
- EXEC：真正执行事务。每个操作加入事务时会提示 "QUEUED"，表示命令已经进入客户端的队列，直到 EXEC 执行时才会真正发送给服务器。
- DISCARD：放弃当前事务，清空事务队列，之前的操作都不会真正执行。
- WATCH：用于监控一组具体的 key，在提交事务时如果发现 key 被其他客户端修改过，则事务执行失败。
- UNWATCH：取消对 key 的监控，相当于 WATCH 的逆操作。