假设现在有这样一个业务，用户获取的某些数据来自第三方接口信息，为避免频繁请求第三方接口，我们往往会加一层缓存，缓存肯定要有时效性，假设我们要存储的结构是 hash（没有String的'SET anotherkey "will expire in a minute" EX 60'这种原子操作），我们既要批量去放入缓存，又要保证每个 key 都加上过期时间（以防 key 永不过期），这时候事务操作是个比较好的选择。
为了确保连续多个操作的原子性，我们常用的数据库都会有事务的支持，Redis 也不例外。但它又和关系型数据库不太一样。
每个事务的操作都有 begin、commit 和 rollback，begin 指示事务的开始，commit 指示事务的提交，rollback 指示事务的回滚。它大致的形式如下
begin();try { command1(); command2(); .... commit();} catch(Exception e) { rollback();}
Redis 在形式上看起来也差不多，分为三个阶段
- 开启事务（multi）
- 命令入队（业务操作）
- 执行事务（exec）或取消事务（discard）
> multiOK> incr starQUEUED> incr starQUEUED> exec(integer) 1(integer) 2
上面的指令演示了一个完整的事务过程，所有的指令在 exec 之前不执行，而是缓存在服务器的一个事务队列中，服务器一旦收到 exec 指令，拆开执行整个事务队列，执行完毕后一次性返回所有指令的运行结果。
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它命令插入，不许加塞。
可以保证一个队列中，一次性、顺序性、排他性的执行一系列命令（Redis 事务的主要作用其实就是串联多个命令防止别的命令插队）
官方文档是这么说的
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
这个原子操作，和关系型 DB 的原子性不太一样，它不能完全保证原子性，后边会介绍。
Redis 事务的几个命令
灵魂一击啊！不支持原子性的Redis事务也叫事务吗？
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。
废话不多说，直接操作起来看结果更好理解~
一帆风顺
正常执行（可以批处理，挺爽，每条操作成功的话都会各取所需，互不影响）
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放弃事务（discard 操作表示放弃事务，之前的操作都不算数）
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思考个问题：假设我们有个有过期时间的 key，在事务操作中 key 失效了，那执行 exec 的时候会成功吗？
事务中的错误
上边规规矩矩的操作，看着还挺好，可是事务是为解决数据安全操作提出的，我们用 Redis 事务的时候，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。
Redis 针对如上两种错误采用了不同的处理策略，对于发生在 EXEC 执行之前的错误，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（Redis 2.6.5 之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）
对于那些在 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。
全体连坐（某一条操作记录报错的话，exec 后所有操作都不会成功）
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冤头债主（示例中 k1 被设置为 String 类型，decr k1 可以放入操作队列中，因为只有在执行的时候才可以判断出语句错误，其他正确的会被正常执行）
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为什么 Redis 不支持回滚
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。
以下是官方的自夸：
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。
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带 Watch 的事务
WATCH 命令用于在事务开始之前监视任意数量的键： 当调用 EXEC 命令执行事务时， 如果任意一个被监视的键已经被其他客户端修改了， 那么整个事务将被打断，不再执行， 直接返回失败。
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：
redis> WATCH key1 key2 key3 OK
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。
我们看个简单的例子，用 watch 监控我的账号余额（一周100零花钱的我），正常消费
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但这个卡，还绑定了我媳妇的支付宝，如果在我消费的时候，她也消费了，会怎么样呢？
犯困的我去楼下 711 买了包烟，买了瓶水，这时候我媳妇在超市直接刷了 100，此时余额不足的我还在挑口香糖来着。
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这时候我去结账，发现刷卡失败（事务中断），尴尬的一批
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你可能没看明白 watch 有啥用，我们再来看下，如果还是同样的场景，我们没有 watch balance ，事务不会失败，储蓄卡成负数，是不不太符合业务呢！
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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。
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。（当然也可以用 Redis 实现分布式锁来保证安全性，属于悲观锁）
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 的值发生变化，exec 命令执行的事务都将被放弃，同时返回 Null 应答以通知调用者事务执行失败。
悲观锁
悲观锁(Pessimistic Lock)，顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在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。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁
乐观****锁
乐观锁(Optimistic Lock)，顾名思义，就是很乐观，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，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量。乐观锁策略：提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新
WATCH 命令的实现原理
在代表数据库的 server.h/redisDb 结构类型中， 都保存了一个 watched_keys 字典， 字典的键是这个数据库被监视的键， 而字典的值是一个链表， 链表中保存了所有监视这个键的客户端，如下图。
灵魂一击啊！不支持原子性的Redis事务也叫事务吗？
typedef struct redisDb { dict *dict; /* The keyspace for this DB */ dict *expires; /* Timeout of keys with a timeout set */ dict *blocking_keys; /* Keys with clients waiting for data (BLPOP)*/ dict *ready_keys; /* Blocked keys that received a PUSH */ dict *watched_keys; /* WATCHED keys for MULTI/EXEC CAS */ int id; /* Database ID */ long long avg_ttl; /* Average TTL, just for stats */ unsigned long expires_cursor; /* Cursor of the active expire cycle. */ list *defrag_later; /* List of key names to attempt to defrag one by one, gradually. */} redisDb;list *watched_keys; /* Keys WATCHED for MULTI/EXEC CAS */
WATCH 命令的作用， 就是将当前客户端和要监视的键在 watched_keys 中进行关联。
举个例子， 如果当前客户端为 client99 ， 那么当客户端执行 WATCH key2 key3 时， 前面展示的 watched_keys 将被修改成这个样子：
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通过 watched_keys 字典， 如果程序想检查某个键是否被监视， 那么它只要检查字典中是否存在这个键即可； 如果程序要获取监视某个键的所有客户端， 那么只要取出键的值（一个链表）， 然后对链表进行遍历即可。
在任何对数据库键空间（key space）进行修改的命令成功执行之后 （比如 FLUSHDB、SET 、DEL、LPUSH、 SADD，诸如此类）， multi.c/touchWatchedKey 函数都会被调用 —— 它会去 watched_keys 字典， 看是否有客户端在监视已经被命令修改的键， 如果有的话， 程序将所有监视这个/这些被修改键的客户端的 REDIS_DIRTY_CAS 选项打开：
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void multiCommand(client *c) { // 不能在事务中嵌套事务 if (c->flags & CLIENT_MULTI) { addReplyError(c,"MULTI calls can not be nested"); return; } // 打开事务 FLAG c->flags |= CLIENT_MULTI; addReply(c,shared.ok);}/* "Touch" a key, so that if this key is being WATCHed by some client the * next EXEC will fail. */void touchWatchedKey(redisDb *db, robj *key) { list *clients; listIter li; listNode *ln; // 字典为空，没有任何键被监视 if (dictSize(db->watched_keys) == 0) return; // 获取所有监视这个键的客户端 clients = dictFetchValue(db->watched_keys, key); if (!clients) return; // 遍历所有客户端，打开他们的 CLIENT_DIRTY_CAS 标识 listRewind(clients,&li); while((ln = listNext(&li))) { client *c = listNodeValue(ln); c->flags |= CLIENT_DIRTY_CAS; }}
当客户端发送 EXEC 命令、触发事务执行时， 服务器会对客户端的状态进行检查：
- 如果客户端的 CLIENT_DIRTY_CAS 选项已经被打开，那么说明被客户端监视的键至少有一个已经被修改了，事务的安全性已经被破坏。服务器会放弃执行这个事务，直接向客户端返回空回复，表示事务执行失败。
- 如果 CLIENT_DIRTY_CAS 选项没有被打开，那么说明所有监视键都安全，服务器正式执行事务。
小总结：
3 个阶段
- 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 个特性
- 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
在传统的关系式数据库中，常常用 ACID 性质来检验事务功能的安全性。Redis 事务保证了其中的一致性（C）和隔离性（I），但并不保证原子性（A）和持久性（D）。
最后
Redis 事务在发送每个指令到事务缓存队列时都要经过一次网络读写，当一个事务内部的指令较多时，需要的网络 IO 时间也会线性增长。所以通常 Redis 的客户端在执行事务时都会结合 pipeline 一起使用，这样可以将多次 IO 操作压缩为单次 IO 操作。
