如何在Redis中實現事務

sandylove 8年前發布 | 13K 次閱讀 Redis NoSQL數據庫

事務介紹

事務(Transaction) ，是指作為單個邏輯工作單元執行的一系列操作。事務必須滿足ACID原則(原子性、一致性、隔離性和持久性)。

簡單來說，事務可能包括1～N條命令，當這些命令被作為事務處理時，將會順序執行這些命令直到完成，并返回結果，如果中途有命令失敗，則會回滾所有操作。

舉個例子:

  1. 我們到銀行ATM機取一筆錢，我們的操作可能是如下:

  2. 插卡(輸入密碼)

  3. 輸入要取的金額

  4. ATM吐鈔

    后臺在你的戶頭上扣掉相應金額

整個操作是一個順序，不可分割的整體。上一步完成后才會執行下一步，如果ATM沒吐鈔卻扣了用戶的錢，銀行可是要關門了。

Redis中的事務

先來看一下事務相關的命令

命令原型 命令描述
MULTI 用于標記事務的開始，其后執行的命令都將被存入命令隊列，直到執行EXEC時，這些命令才會被原子的執行。
EXEC 執行在一個事務內命令隊列中的所有命令，同時將當前連接的狀態恢復為正常狀態，即非事務狀態。如果在事務中執行了WATCH命令，那么只有當WATCH所監控的Keys沒有被修改的前提下，EXEC命令才能執行事務隊列中的所有命令，否則EXEC將放棄當前事務中的所有命令。
DISCARD 回滾事務隊列中的所有命令，同時再將當前連接的狀態恢復為正常狀態，即非事務狀態。如果WATCH命令被使用，該命令將UNWATCH所有的Keys。
WATCH key [key ...] 在MULTI命令執行之前，可以指定待監控的Keys，然而在執行EXEC之前，如果被監控的Keys發生修改，EXEC將放棄執行該事務隊列中的所有命令。
UNWATCH 取消當前事務中指定監控的Keys，如果執行了EXEC或DISCARD命令，則無需再手工執行該命令了，因為在此之后，事務中所有被監控的Keys都將自動取消。

和關系型數據庫中的事務相比，在Redis事務中如果有某一條命令執行失敗，其后的命令仍然會被繼續執行。

我們可以通過MULTI命令開啟一個事務，有關系型數據庫開發經驗的人可以將其理解為 BEGIN TRANSACTION 語句。在該語句之后執行的命令都將被視為事務之內的操作，最后我們可以通過執行 EXEC/DISCARD 命令來提交/回滾該事務內的所有操作。這兩個Redis命令可被視為等同于關系型數據庫中的 COMMIT/ROLLBACK 語句。

在事務開啟之前，如果客戶端與服務器之間出現通訊故障并導致網絡斷開，其后所有待執行的語句都將不會被服務器執行。然而如果網絡中斷事件是發生在客戶端執行 EXEC 命令之后，那么該事務中的所有命令都會被服務器執行。

當使用Append-Only模式時，Redis會通過調用系統函數write將該事務內的所有寫操作在本次調用中全部寫入磁盤。然而如果在寫入的過程中出現系統崩潰，如電源故障導致的宕機，那么此時也許只有部分數據被寫入到磁盤，而另外一部分數據卻已經丟失。Redis服務器會在重新啟動時執行一系列必要的一致性檢測，一旦發現類似問題，就會立即退出并給出相應的錯誤提示。此時，我們就要充分利用Redis工具包中提供的redis-check-aof工具，該工具可以幫助我們定位到數據不一致的錯誤，并將已經寫入的部分數據進行回滾。修復之后我們就可以再次重新啟動Redis服務器了。

樣例

@Test
public void test2Trans() { 
  Jedis jedis = new Jedis("localhost"); 
  long start = System.currentTimeMillis(); 
  Transaction tx = jedis.multi(); 
  for (int i = 0; i < 100000; i++) { 
    tx.set("t" + i, "t" + i); 
  } 
  List<Object> results = tx.exec(); 
  long end = System.currentTimeMillis(); 
  System.out.println("Transaction SET: " + ((end - start)/1000.0) + " seconds"); 
  jedis.disconnect(); 
}

得到事務結果result之后，可以檢查當中是否有非OK的返回值，如果存在則說明中間執行錯誤，可以使用 DISCARD 來回滾執行結果。

WATCH命令

WATCH 為 MULTI 執行之前的某個Key提供監控(樂觀鎖)的功能，如果Key的值變化了，就會放棄事務的執行。

當事務 EXEC 執行完成之后，就會自動 UNWATCH 。

</tr>
  • Session 1 Session 2
    (1)第1步
    redis 127.0.0.1:6379> get age
    "10"
    redis 127.0.0.1:6379> watch age
    OK
    redis 127.0.0.1:6379> multi
    OK
    redis 127.0.0.1:6379>
    </td>     		 
      </tbody> </table> </td> </tr>
    (2)第2步
    redis 127.0.0.1:6379> set age 30
    OK
    redis 127.0.0.1:6379> get age
    "30"
    redis 127.0.0.1:6379>
    </tbody> </table> </td> </tr> </tbody> </table>

    樣例

    <?php
    
header("content-type:text/html;charset=utf-8");
    
$redis = new redis();
    
$result = $redis->connect('localhost', 6379);
    
$mywatchkey = $redis->get("mywatchkey");
    
$rob_total = 100;   //搶購數量
    
if($mywatchkey<$rob_total){
    
    $redis->watch("mywatchkey");
    
    $redis->multi();
    


    //設置延遲，方便測試效果。  
sleep(5);  
//插入搶購數據  
$redis->hSet("mywatchlist","user_id_".mt_rand(1, 9999),time());  
$redis->set("mywatchkey",$mywatchkey+1);  
$rob_result = $redis->exec();  
if($rob_result){  
    $mywatchlist = $redis->hGetAll("mywatchlist");  
    echo "搶購成功！<br/>";  
    echo "剩余數量：".($rob_total-$mywatchkey-1)."<br/>";  
    echo "用戶列表：<pre>";  
    var_dump($mywatchlist);  
}else{  
    echo "手氣不好，再搶購！";exit;  
}  

    

    }
    
?></code></pre> 
  
    在上例是一個秒殺的場景，該部分搶購的功能會被并行執行。
     
  
    通過已銷售數量(mywatchkey)的監控，達到了控制庫存，避免超賣的作用。
     
  
    WATCH是一個樂觀鎖，有利于減少并發中的沖突, 提高吞吐量。
     
  
    樂觀鎖與悲觀鎖
     
  
    樂觀鎖(Optimistic Lock)又叫共享鎖(S鎖)，每次去拿數據的時候都認為別人不會修改，所以不會上鎖，但是在更新的時候會判斷一下在此期間別人有沒有去更新這個數據，可以使用版本號等機制。樂觀鎖適用于多讀的應用類型，這樣可以提高吞吐量。
     
  
    悲觀鎖(Pessimistic Lock)又叫排他鎖(X鎖)，每次去拿數據的時候都認為別人會修改，所以每次在拿數據的時候都會上鎖，這樣別人想拿這個數據就會block直到它拿到鎖。傳統的關系型數據庫里邊就用到了很多這種鎖機制，比如行鎖，表鎖等，都是在做操作之前先上鎖。
     
  
    Lua腳本與事務
     
  
    Lua 以可嵌入，輕量，高效著稱，Redis于2.6版本之后，增加了Lua語言解析模塊，可以用于一些簡單的事務與邏輯運算。
    (3)第3步
    redis 127.0.0.1:6379> set age 20
    QUEUED
    redis 127.0.0.1:6379> exec
    (nil)
    redis 127.0.0.1:6379> get age
    "30"
    redis 127.0.0.1:6379>
     
    命令原型 命令描述
    EVAL script numkeys key[key ...] arg [arg...] 傳入并執行一段Lua腳本,script為腳本內容，numkeys表示傳入參數數量，key表示腳本要訪問的key，arg為傳入參數
    EVALSHA sha1 通過SHA1序列調用lua_scripts字典預存的腳本
    SCRIPT FLUSH 用于清除服務器中lua有關的腳本，釋放lua_scripts字典，關閉現有的lua環境，并重新創建
    SCRIPT EXISTS sha1 輸入SHA1校驗和，判斷是否存在
    SCRIPT LOAD script 與EVAL相同，創建對應的lua函數，存放到字典中
    SCRIPT KILL 殺掉正在執行的腳本。正在執行的腳本會中斷并返回錯誤，腳本中的寫操作已被執行則不能殺死，因為違反原子性原則。此時只有手動回滾或shutdown nosave來還原數據

    應用原理

    客戶端將Lua腳本作為命令傳給服務端，服務端讀取并解析后，執行并返回結果

    127.0.0.1:6379> eval 'return redis.call("zrange", "name2", 0 , -1);' 0
1) "1"

    Redis啟動時會創建一個內建的lua_script哈希表，客戶端可以將腳本上傳到該表，并得到一個SHA1序列。之后可以通過該序列來調用腳本。(類似存儲過程)

    redis> SCRIPT LOAD "return 'dlrow olleh'"
"d569c48906b1f4fca0469ba4eee89149b5148092"
    

    redis> EVALSHA d569c48906b1f4fca0469ba4eee89149b5148092 0
"dlrow olleh"</code></pre> 
  
    約束
     
  
    Redis會把Lua腳本作為一個整體執行，由于Redis是單線程，因此在腳本執行期間，其他腳本或命令是無法插入執行，這個特性符合事務的原子性。
     
  
    TIP
     
  
       
   
    1.  
      表是Lua中的表達式，與很多流行語言不同。KEYS中的第一個元素是KEYS[1]，第二個是KEYS[2]（譯注：不是0開始）
       
      2.  
   
    2.  
      nil是表的結束符，[1,2,nil,3]將自動變為[1,2]，因此在表中不要使用nil。
       
      3.  
   
    3.  
      redis.call會觸發Lua中的異常，redis.pcall將自動捕獲所有能檢測到的錯誤并以表的形式返回錯誤內容。
       
      4.  
   
    4.  
      Lua數字都將被轉換為整數，發給Redis的小數點會丟失，返回前把它們轉換成字符串類型。
       
      5.  
   
    5.  
      確保在Lua中使用的所有KEY都在KEY表中，否則在將來的Redis版中你的腳本都有不能被很好支持的危險。
       
      6.  
   
    6.  
      腳本要保持精簡，以免阻塞其他客戶端操作
       
      7.  
  
     
  
    一致性
     
  
    為了保證腳本執行結果的一致性，重復執行同一段腳本，應該得到相同的結果。Redis做了如下約束：
     
  
       
   
    •  
      Lua沒有訪問系統時間或者其他內部狀態的命令。
       
      •  
   
    •  
      Lua腳本在解析階段，如果發現 RANDOMKEY 、 SRANDMEMBER 、 TIME 這類返回隨機性結果的命令，且腳本中有寫指令（SET）類，則會返回錯誤，不允許執行。
       
      •  
   
    •  
      Lua腳本中調用返回無序元素的命令時，如 SMEMBERS ，Redis會在后臺將命令的結果排序后傳回腳本
       
      •  
   
    •  
      Lua中的偽隨機數生成函數 math.random 和 math.randomseed 會被替換為Redis內置的函數來執行，以保證腳本執行時的seed值不變。
       
      •  
  
     
  
    樣例
     
  
    private static String getSCRIPT() {
        return "local key = KEYS[1]\n" +
                "local localIp = ARGV[1]\n" +
                "\n" +
                "local gateIp = redis.call(\"HGET\", key, \"gateIp\")\n" +
                "if gateIp == localIp then\n" +
                "    redis.call(\"HSET\", key, \"userStatus\", \"false\")\n" +
                "    return 1\n" +
                "else\n" +
                "    return 0\n" +
                "end";
    }
    

    @Test
public void testTrans() { 
  ......
  Jedis jedis = new Jedis("localhost"); 
  result = jedis.evalsha(getSCRIPT, keys, args);
  ......
}</code></pre> 
  
     
     
  
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