使用事务实现原子操作
Redis 事务是一种在单个步骤中执行一组命令的机制。"要么全部，要么全部不"的方法确保了数据的一致性和完整性，尤其是在需要对相关数据进行多个操作时。没有事务，并发操作可能会导致竞争条件和不一致的数据状态。本课将探讨如何使用 Redis 事务来实现原子操作，保证事务中的所有命令要么全部执行，要么全部不执行。
理解 Redis 事务
Redis 事务提供了一种将多个命令组合为单个原子操作的方式。这意味着事务中的所有命令都是按顺序执行的，并且与其他客户端隔离。如果事务中的任何命令失败，整个事务将被回滚，以确保数据一致性。
MULTI, EXEC, 和 DISCARD 命令
Redis 事务的核心在于三个命令：MULTI, EXEC, 和 DISCARD。
MULTI: 该命令标记事务块开始。服务器收到的所有后续命令都将排队在事务内执行，直到发出EXEC命令。EXEC：该命令触发事务队列中所有命令的执行。Redis 将按照接收顺序执行命令，并返回一个结果数组。如果在执行阶段任何命令失败（例如，由于语法错误或数据类型不正确），执行会继续，错误将在结果数组中报告。DISCARD：该命令取消事务，清空整个事务队列。不会执行任何命令，连接将恢复到正常状态。
示例：基本交易
让我们说明一个简单的交易，该交易递增两个计数器：counter1 和 counter2。
MULTI
INCR counter1
INCR counter2
EXEC
在这个例子中：
MULTI倡导交易。INCR counter1和INCR counter2被排队。EXEC执行排队中的命令。
结果将是一个包含 counter1 和 counter2 增量值的数组。
示例：与 DISCARD 的交易
现在，让我们看看 DISCARD 是如何工作的。
MULTI
INCR counter1
INCR counter2
DISCARD
在这种情况下，counter1 和 counter2 将不会被递增，因为 DISCARD 命令取消了事务。
原子性在 Redis 事务中
Redis 事务在某种程度上提供了原子性，因为事务中的所有命令都是按顺序且独立执行的。然而，Redis 事务在传统数据库意义上并不提供真正的回滚功能。如果在 EXEC 阶段（例如，由于语法错误或操作了错误的数据类型）有命令失败，Redis 会继续执行队列中的剩余命令。错误会在结果数组中报告，但事务不会被完全回滚。
这种行为与传统 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）数据库不同，后者在发生故障时会将整个事务回滚到初始状态。Redis 优先考虑性能和简单性，而非完全符合 ACID。
🚫 Redis 不支持回滚的原因
Redis 是单线程、无锁的，其设计目标是高性能和简洁性，而不是像传统数据库那样提供事务隔离和回滚机制（如 ACID 中的 Isolation 和 Durability）。
实现原子操作
Redis 事务对于实现原子操作特别有用，其中多个命令必须作为一个不可分割的整体来执行。这对于在并发环境中保持数据一致性至关重要。
场景：在不同账户之间转账
考虑一个场景，你需要将资金从一个账户转移到另一个账户。这涉及两个操作：减少源账户的余额和增加目标账户的余额。为确保数据一致性，这些操作必须原子性地执行。
这里是如何使用 Redis 事务来实现：
MULTI
DECRBY account1 100 # Subtract 100 from account1
INCRBY account2 100 # Add 100 to account2
EXEC
在这个例子中，如果 EXEC 命令成功，account1 将会减少 100，而 account2 将会增加 100。如果交易被中断或因任何原因失败，这两个操作都不会被执行，以确保资金不会丢失或重复。
场景：实现一个原子计数器
另一种常见的用例是实现一个原子计数器。假设你只想在计数器的当前值低于某个阈值时才进行递增。
MULTI
GET counter
INCR counter
EXEC
然而，这种方法不是原子的。另一个客户端可以在 GET 和 INCR 命令之间增加计数器，从而可能超过阈值。要正确实现这一点，通常需要使用 Lua 脚本（将在下一章节中介绍）或使用 WATCH 命令进行乐观锁（如下文所述）。
使用 WATCH 进行乐观锁
WATCH 命令在 Redis 事务中提供了乐观锁的机制。它允许你监控一个或多个键的变化。如果在调用 EXEC 命令之前，任何被监控的键被修改，事务将被中止。
这是如何使用 WATCH 来实现带阈值的原子计数器：
WATCH counter
GET counter
# Check if the counter is below the threshold
IF counter < threshold THEN
MULTI
INCR counter
EXEC
ELSE
UNWATCH
ENDIF
在这个例子中：
WATCH counter监控着counter键。GET counter获取 counter 的当前值。- 代码检查计数器是否低于阈值。
- 如果是，使用
MULTI开始事务，使用INCR counter增加计数器，然后使用EXEC执行事务。 - 如果计数器不低于阈值，则调用
UNWATCH命令停止监视该键。 - 如果另一个客户端在
WATCH和EXEC命令之间修改了counter键，事务将被中止，并且EXEC命令将返回NULL。客户端可以重试该操作。
实现一个简单的速率限制器
速率限制是一种控制用户执行某些操作速率的技术。可以使用 Redis 事务来实现一个简单的速率限制器。
WATCH user:123:requests
GET user:123:requests
IF requests < limit THEN
MULTI
INCR user:123:requests
EXPIRE user:123:requests expiration_time
EXEC
ELSE
UNWATCH
# Reject the request
ENDIF
在这个例子中：
WATCH user:123:requests监控特定用户的请求次数。GET user:123:requests检索当前的请求数量。- 如果请求数量低于限制，则开始一个事务。
- 该事务增加请求数量并为该密钥设置过期时间。
- 如果请求数量超过限制，请求将被拒绝。
🎯 场景目标：用户从账户 userA 向 userB 转账 100 元
-
要求在并发环境中保证数据一致性
-
防止
userA在转账过程中余额被其他操作修改
✅ 实现步骤（Redis 乐观锁）
🧱 步骤说明
-
WATCH userA：监视userA的余额 -
GET userA：读取当前余额 -
业务逻辑判断：余额是否充足
-
MULTI：开启事务 -
DECRBY userA 100、INCRBY userB 100：入队命令 -
EXEC：提交事务，如果期间userA被其他客户端修改，EXEC会失败
🧪 示例代码（使用 redis-cli 或客户端 SDK 执行）
WATCH userA # Step 1: 监视 userA 的余额
GET userA # Step 2: 读取余额（假设是 500）
假设返回结果是 500，则继续进行：
MULTI # Step 4: 开启事务
DECRBY userA 100 # Step 5: 扣减 userA
INCRBY userB 100 # 增加 userB
EXEC # Step 6: 提交事务
如果 WATCH 后 userA 没有被修改，EXEC 会成功执行两个命令。
如果在这期间有其他客户端修改了 userA 的值（即使只是 INCR 1 元），EXEC 会失败，整个事务不会执行。
📌 EXEC 返回值说明
-
成功：
[400, 100]（表示执行了DECRBY和INCRBY） -
失败：
nil（说明WATCH检测到监控键被修改）
💡 实际使用建议（伪代码逻辑）
redis.watch("userA")
balance = redis.get("userA")
if int(balance) >= 100:
pipe = redis.pipeline()
pipe.multi()
pipe.decrby("userA", 100)
pipe.incrby("userB", 100)
success = pipe.execute()
if success:
print("转账成功")
else:
print("余额在事务提交前被其他人改动，重试")
else:
print("余额不足")
🧱 使用场景总结
| 使用场景 | Redis 乐观锁是否合适 |
|---|---|
| 用户余额扣减 | ✅ 推荐使用 |
| 秒杀库存控制 | ✅ 推荐使用 |
| 非强一致性场景（缓存等） | ❌ 不需要 WATCH |
| 高并发写操作 | ✅ 但注意避免死循环重试 |
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