• redis 事务与管道


    一、事务:

    1. 事务概述:

    1.1 什么是事务:

    指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,按顺序的串行化执行而不会被其他命令插入,不许加塞
    即:一个队列中,一次性、顺序性、排他性的执行一系列命令

    1.2 与传统关系型数据库的事务相比redis事务的不同之处:

    我觉得最关键的一个不同就是redis事务不能保证原子性,在MySQL的一个事务里的命令要么全部成功要么全部失败,
    但是在redis事务里,它只会把这个事务里的一系列命令执行完,不管成功与否,事务都算结束了

    2. 事务的常用操作:

    2.1 事务正常执行:

    输入MULTI命令标记开启一个事务,之后的每条命令都会进入对列,显示QUEUED即已经进入队列。
    输入EXEC命令,会执行事务块内(队列)的所有命令。

    2.2 放弃事务:

    在事务块内输入命令DISCARD,该事务块内的所有命令不会执行,并且退出该事务块。

    2.3 事务异常(执行异常):

    执行前异常一般是这种命令出错(编译错误)的异常

    2.4 事务异常(执行异常):

    执行后异常一般指执行错误的异常,这种异常,除了出错的命令外,正常执行的命令都会在这个事务块执行后成功运行。不能保证原子性的原因。

    2.5 watch监控:

    1)加监控且没有被篡改的情况:

    2)加监控出现加塞篡改的情况:

    说明:

    watch命令是一种乐观锁的实现,Redis在修改的时候会检测数据是否被更改,如果更改了,则执行失败
    第一个窗口蓝色框第5步执行结果返回为空,也就是相当于是失败,整个事务的命令都不会成功执行,相当于DISCARD

    复习:悲观锁和乐观锁

    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。
    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。
    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
    redis是性能优先的数据库,肯定是使用的乐观锁实现,因为悲观锁实现会频繁加锁,对性能的消耗大。

    3)unwatch:
    开启unwatch后,在该命令之前的监控全部失效,不会对数据进行监控

    4)注意:
    一旦执行了EXEC,之前加的监控锁都会被取消掉;当客户端连接断开时,所有监控锁会被取消。

    二、管道:

    1. 管道概述:

    1.1 管道出现的背景:

    Redis是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的TCP服务。一个请求会遵循以下步骤:
    1) 客户端向服务端发送命令分四步(发送命令→命令排队→命令执行→返回结果),并监听Socket返回,通常以阻塞模式等待服务端响应。
    2) 服务端处理命令,并将结果返回给客户端。
    上述两步称为:Round Trip Time(简称RTT,数据包往返于两端的时间)

    如果同时需要执行大量的命令,那么就要等待上一条命令应答后再执行,这中间不仅仅多了RTT(Round Time Trip),而且还频繁调用系统IO,发送网络请求,同时需要redis调用多次read()和write()系统方法,系统方法会将数据从用户态转移到内核态,这样就会对进程上下文有比较大的影响了,性能不太好,o(╥﹏╥)o

    1.2 管道的定义:

    管道是为了解决命令往返过于频繁而导致的RTT时长过长,仅仅是将命令打包一次性发送,对整个redis的执行不造成其他任何影响。
    它属于批处理命令变种优化措施,类似redis的原生批处理命令(mset和mget),但是这种批处理命令(例如mset)只能对string类型的数据批处理
    如果需要对多种类型数据批处理,就必须使用管道了
    所以,管道的出现能对频繁的命令往返进行优化,从而提升redis的性能

    2. 管道实操:

    2.1 先清空数据库(方便直观地显示操作结果):

    2.2 使用管道进行批处理:


    这时候再去查询数据库会发现,这些命令都被成功且正确的执行了

    2.3 管道与原生批命令对比:

    2.4 管道与事务对比:

    2.5 注意:

    管道缓冲的指令只是会依次执行,不保证原子性,如果执行过程中指令发生异常,将会继续执行后续的指令。
    使用管道组装的命令个数也不能太多,不然数据量过大,客户端阻塞的时间可能过久,同时服务端此时也被迫回复一个队列答复,占用很多内存。

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