一、Redis事务概述

  • Redis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。
  • Redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队。

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Redis中进行事务操作的时候，将多个操作先进行序列化，按照每个操作顺序进行执行，如果在操作的过程中，有别的操作进行插队，那么是不允许的，别的指令不能插入到操作中，所以事务操作是相互隔离的。

二、MySQL和Redis事物比较

1）在MySQL中讲过的事务，具有A、C、I、D四个特性
Atomic（原子性）
所有语句作为一个单元全部成功执行或全部取消。
Consistent（一致性）
如果数据库在事务开始时处于一致状态，则在执行该。事务期间将保留一致状态。
Isolated（隔离性）
事务之间不相互影响。
Durable（持久性）
事务成功完成后，所做的所有更改都会准确地记录在数据库中。所做的更改不会丢失。
2）MySQL具有MVCC（多版本并发控制）的功能，这些都是根据事务的特性来完成的。
3）redis中的事务跟关系型数据库中的事务是一个相似的概念，但是有不同之处。关系型数据库事务执
行失败后面的sql语句不在执行前面的操作都会回滚，而在redis中开启一个事务时会把所有命令都放在
一个队列中，这些命令并没有真正的执行，如果有一个命令报错，则取消这个队列，所有命令都不再
执行。

MySQL Redis
开启 start transaction/begin multi
语句 DML语句 普通命令
失败 rollback回滚 discard取消（这里的取消不是回滚，是队列里的命令根本没有执行，并不是执行了之后，再撤回）
成功 commit exec

三、事务操作

相关指令

  • Multi：表示开启事务。开启后输入的命令都会依次进入命令队列中，但不会立即执行。
  • Exec：将之前的命令队列中的命令依次执行。
  • Discard：组队的过程中可以通过discard来放弃组队。

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从输入Multi命令开始，输入的命令都会依次进入命令队列中，但不会执行，直到输入Exec后，Redis会将之前的命令队列中的命令依次执行。组队的过程中可以通过discard来放弃组队。

事务实践

#开启一个事务
127.0.0.1:6379> MULTI
OK
#修改key value值
127.0.0.1:6379(TX)> set name abc
QUEUED
#查看value值
127.0.0.1:6379(TX)> get name
QUEUED
#提交事务
127.0.0.1:6379(TX)> exec
1) OK
2) "abc"
#查看value值
127.0.0.1:6379> get name
"abc"

#回滚
127.0.0.1:6379> MULTI
OK
127.0.0.1:6379(TX)> set name bbb
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> get name
QUEUED
#修改完后，不提交，即使用回滚
127.0.0.1:6379(TX)> discard
OK
127.0.0.1:6379> get name
"abc"

四、Redis实现乐观锁

乐观锁、悲观锁

锁有什么用？

在数据库执行数据操作时，为了保证数据的一致性，即：A用户更新数据时，B用户不能更新！

在没有锁的情况下：

如果A、B都去针对相同的数据做更新操作。
数据库中的数据为最后提交的数据。

锁是什么？

在数据库的设计上，分为两种：悲观锁、乐观锁。
  • 悲观锁：基于数据库的操作实现。
    在数据库数据操作时，如果A用户查询到指定的数据，并增加for update属性后
select * from user where id = 1 for update;

此时的数据库将该数据加锁，B用户需要修改该数据，只能在A用户事务提交、或连接断开后，才能执行数据操作。

乐观锁：基于算法的实现。
比如：在数据库中增加一个锁的处理列。

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当A和B请求来操作时，都会拿到锁的处理列，假设此时的数据为1

image-20230904160024018

当A进行数据处理操作，此时不仅修改具体的数据信息，还会修改锁处理列中的数据信息，假设此时修改数据为2。

image-20230904160235164

此时B处理数据，发现锁的处理列数据变更，与其最初拿到的数据不一致，导致B无法执行数据的更新操作。

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乐观锁的优点

悲观锁在执行时，会将其他处理数据库的请求拦截，使其他请求等待。
乐观锁在执行时，不会将数据锁住，让其他数据库请求等待。

乐观锁事务操作

语法：
watch 监听一个key值
unwatch 取消监听

模拟买票：

#创建一个key
127.0.0.1:6379> set ticket 1
### 第一用户购买窗口
127.0.0.1:6379> watch ticket
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> set ticket 0
QUEUED
#提交事务失败，那是因为已经有用户提交了修改事务
127.0.0.1:6379(TX)> exec
(nil)

### 第二个用户购买窗口，且比第一个用户优先提交事务
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> set ticket 0
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
1) OK

五、Redis管理命令

info

#查看
127.0.0.1:6379> info
#查看指定
127.0.0.1:6379> info memory
# Memory
used_memory:1237680
used_memory_human:1.18M
used_memory_rss:8908800
used_memory_rss_human:8.50M
used_memory_peak:1460328
used_memory_peak_human:1.39M
used_memory_peak_perc:84.75%
used_memory_overhead:868720
used_memory_startup:865944
used_memory_dataset:368960
used_memory_dataset_perc:99.25%
allocator_allocated:1571520
allocator_active:1892352
allocator_resident:4296704
total_system_memory:1019797504
total_system_memory_human:972.55M
used_memory_lua:31744
used_memory_vm_eval:31744
used_memory_lua_human:31.00K
used_memory_scripts_eval:0
number_of_cached_scripts:0
number_of_functions:0
number_of_libraries:0
used_memory_vm_functions:32768
used_memory_vm_total:64512
used_memory_vm_total_human:63.00K
used_memory_functions:184
used_memory_scripts:184
used_memory_scripts_human:184B
maxmemory:0
maxmemory_human:0B
maxmemory_policy:noeviction
allocator_frag_ratio:1.20
allocator_frag_bytes:320832
allocator_rss_ratio:2.27
allocator_rss_bytes:2404352
rss_overhead_ratio:2.07
rss_overhead_bytes:4612096
mem_fragmentation_ratio:7.32
mem_fragmentation_bytes:7691792
mem_not_counted_for_evict:0
mem_replication_backlog:0
mem_total_replication_buffers:0
mem_clients_slaves:0
mem_clients_normal:1928
mem_cluster_links:0
mem_aof_buffer:0
mem_allocator:jemalloc-5.3.0
active_defrag_running:0
lazyfree_pending_objects:0
lazyfreed_objects:0
----------------------------------------------------------------------------------------------------
info命令解释:
#服务端信息
# Server
#版本号
redis_version:3.2.12
#redis版本控制安全hash算法
redis_git_sha1:00000000
#redis版本控制脏数据
redis_git_dirty:0
#redis建立id
redis_build_id:3b947b91b7c31389
#运行模式：单机（如果是集群：cluster）
redis_mode:standalone
#redis所在宿主机的操作系统
os:Linux 2.6.32-431.el6.x86_64 x86_64
#架构（64位）
arch_bits:64
#redis事件循环机制
multiplexing_api:epoll
#GCC的版本
gcc_version:4.4.7
#redis进程的pid
process_id:33007
#redis服务器的随机标识符(用于sentinel和集群)
run_id:46b07234cf763cab04d1b31433b94e31b68c6e26
#redis的端口
tcp_port:6379
#redis服务器的运行时间（单位秒）
uptime_in_seconds:318283
#redis服务器的运行时间（单位天）
uptime_in_days:3
#redis内部调度（进行关闭timeout的客户端，删除过期key等等）频率，程序规定serverCron每秒运行
10次
hz:10
#自增的时钟，用于LRU管理,该时钟100ms(hz=10,因此每1000ms/10=100ms执行一次定时任务)更新一次
lru_clock:13601047
#服务端运行命令路径
executable:/application/redis-3.2.12/redis-server
#配置文件路径
config_file:/etc/redis/6379/redis.conf
#客户端信息
# Clients
#已连接客户端的数量(不包括通过slave的数量)
connected_clients:2
##当前连接的客户端当中，最长的输出列表，用client list命令观察omem字段最大值
client_longest_output_list:0
#当前连接的客户端当中，最大输入缓存，用client list命令观察qbuf和qbuf-free两个字段最大值
client_biggest_input_buf:0
#正在等待阻塞命令(BLPOP、BRPOP、BRPOPLPUSH)的客户端的数量
blocked_clients:0
#内存信息
# Memory
#由redis分配器分配的内存总量，以字节为单位
used_memory:845336
#以人类可读的格式返回redis分配的内存总量
used_memory_human:825.52K
#从操作系统的角度，返回redis已分配的内存总量(俗称常驻集大小)。这个值和top命令的输出一致
used_memory_rss:1654784
#以人类可读方式，返回redis已分配的内存总量
used_memory_rss_human:1.58M
#redis的内存消耗峰值(以字节为单位)
used_memory_peak:845336
#以人类可读的格式返回redis的内存消耗峰值
used_memory_peak_human:825.52K
#整个系统内存
total_system_memory:1028517888
#以人类可读的格式，显示整个系统内存
total_system_memory_human:980.87M
#Lua脚本存储占用的内存
used_memory_lua:37888
#以人类可读的格式，显示Lua脚本存储占用的内存
used_memory_lua_human:37.00K
#Redis实例的最大内存配置
maxmemory:0
#以人类可读的格式，显示Redis实例的最大内存配置
maxmemory_human:0B
#当达到maxmemory时的淘汰策略
maxmemory_policy:noeviction
#内存分裂比例（used_memory_rss/ used_memory）
mem_fragmentation_ratio:1.96
#内存分配器
mem_allocator:jemalloc-4.0.3
#持久化信息
# Persistence
#服务器是否正在载入持久化文件
loading:0
#离最近一次成功生成rdb文件，写入命令的个数，即有多少个写入命令没有持久化
rdb_changes_since_last_save:131
#服务器是否正在创建rdb文件
rdb_bgsave_in_progress:0
#最近一次rdb持久化保存时间
rdb_last_save_time:1540009420
#最近一次rdb持久化是否成功
rdb_last_bgsave_status:ok
#最近一次成功生成rdb文件耗时秒数
rdb_last_bgsave_time_sec:-1
#如果服务器正在创建rdb文件，那么这个域记录的就是当前的创建操作已经耗费的秒数
rdb_current_bgsave_time_sec:-1
#是否开启了aof
aof_enabled:0
#标识aof的rewrite操作是否在进行中
aof_rewrite_in_progress:0
#rewrite任务计划，当客户端发送bgrewriteaof指令，如果当前rewrite子进程正在执行，那么将客户
端请求的bgrewriteaof变为计划任务，待aof子进程结束后执行rewrite
aof_rewrite_scheduled:0
#最近一次aof rewrite耗费的时长
aof_last_rewrite_time_sec:-1
#如果rewrite操作正在进行，则记录所使用的时间，单位秒
aof_current_rewrite_time_sec:-1
#上次bgrewriteaof操作的状态
aof_last_bgrewrite_status:ok
#上次aof写入状态
aof_last_write_status:ok
#统计信息
# Stats
#新创建连接个数,如果新创建连接过多，过度地创建和销毁连接对性能有影响，说明短连接严重或连接池
使用有问题，需调研代码的连接设置
total_connections_received:19
#redis处理的命令数
total_commands_processed:299
#redis当前的qps，redis内部较实时的每秒执行的命令数
instantaneous_ops_per_sec:0
#redis网络入口流量字节数
total_net_input_bytes:10773
#redis网络出口流量字节数
total_net_output_bytes:97146
#redis网络入口kps
instantaneous_input_kbps:0.00
#redis网络出口kps
instantaneous_output_kbps:0.00
#拒绝的连接个数，redis连接个数达到maxclients限制，拒绝新连接的个数
rejected_connections:0
#主从完全同步次数
sync_full:0
#主从完全同步成功次数
sync_partial_ok:0
#主从完全同步失败次数
sync_partial_err:0
#运行以来过期的key的数量
expired_keys:5
#过期的比率
evicted_keys:0
#命中次数
keyspace_hits:85
#没命中次数
keyspace_misses:17
#当前使用中的频道数量
pubsub_channels:0
#当前使用的模式的数量
pubsub_patterns:0
#最近一次fork操作阻塞redis进程的耗时数，单位微秒
latest_fork_usec:0
#是否已经缓存了到该地址的连接
migrate_cached_sockets:0
#主从复制信息
# Replication
#角色主库
role:master
#连接slave的个数
connected_slaves:0
#主从同步偏移量,此值如果和上面的offset相同说明主从一致没延迟，与master_replid可被用来标识主
实例复制流中的位置
master_repl_offset:0
#复制积压缓冲区是否开启
repl_backlog_active:0
#复制积压缓冲大小
repl_backlog_size:1048576
#复制缓冲区里偏移量的大小
repl_backlog_first_byte_offset:0
#此值等于 master_repl_offset - repl_backlog_first_byte_offset,该值不会超过
repl_backlog_size的大小
repl_backlog_histlen:0
#CPU信息
# CPU
#将所有redis主进程在内核态所占用的CPU时求和累计起来
used_cpu_sys:203.44
#将所有redis主进程在用户态所占用的CPU时求和累计起来
used_cpu_user:114.57
#将后台进程在内核态所占用的CPU时求和累计起来
used_cpu_sys_children:0.00
#将后台进程在用户态所占用的CPU时求和累计起来
used_cpu_user_children:0.00
#集群信息
# Cluster
#实例是否启用集群模式
cluster_enabled:0
#库相关统计信息
# Keyspace
#db0的key的数量,以及带有生存期的key的数,平均存活时间
db0:keys=17,expires=0,avg_ttl=0
#单独查看某一个信息（例：查看CPU信息）
127.0.0.1:6379> info cpu
# CPU
used_cpu_sys:203.45
used_cpu_user:114.58
used_cpu_sys_children:0.00
used_cpu_user_children:0.00
127.0.0.1:6379> info replication
# Replication
role:master
connected_slaves:0
master_failover_state:no-failover
master_replid:84e1e765b3008a5946a4e5e84718a270b53f19d1
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:0
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:0
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:0
repl_backlog_histlen:0

client

查看redis终端链接信息

#查看客户端连接信息（有几个会话就会看到几条信息）
127.0.0.1:6379> CLIENT LIST
id=19 addr=127.0.0.1:35687 fd=6 name= age=30474 idle=8962 flags=N db=0 sub=0 psub=0 multi=-1 qbuf=0 qbuf-free=0 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=info
id=21 addr=127.0.0.1:35689 fd=7 name= age=3 idle=0 flags=N db=0 sub=0 psub=0 multi=-1 qbuf=0 qbuf-free=32768 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=client
#杀掉某一个会话
127.0.0.1:6379> CLIENT KILL 127.0.0.1:35687

config

查看、修改配置信息

#重置统计状态信息
127.0.0.1:6379> CONFIG RESETSTAT
#查看所有配置信息
127.0.0.1:6379> CONFIG GET *
#查看某个配置信息
127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxmemory
1) "maxmemory"
2) "0"
#动态修改配置信息
127.0.0.1:6379> CONFIG SET maxmemory 60G
OK
#再次查看修改后的配置信息
127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxmemory
1) "maxmemory"
2) "60000000000"

dbsize

查看所有key数量

#查看当前库内有多少个key
127.0.0.1:6379> DBSIZE
(integer) 17
#验证key的数量   //生产实际中不建议直接使用keys *
127.0.0.1:6379> KEYS *
 1) "lidao_fans"
 2) "ticket"
 3) "myhash"
 4) "teacher1"
 5) "name"
 6) "zls_fans"
 7) "bgx_fans"
 8) "mykey"
 9) "bgx"
10) "diffkey"
11) "alex"
12) "KEY"
13) "teacher"
14) "key3"
15) "unionkey"
16) "zls"
17) "wechat"

select

在Redis中也是有库这个概念的，不过不同于MySQL，Redis的库是默认的，并不是我们手动去创建
的，在Redis中一共有16（0-15）个库。在MySQL中进入某一个库，我们需要使用use dbname，在
Redis中，只需要select即可。默认情况下，我们是在0库中进行操作，每个库之间都是隔离的。

#在0库中创建一个key
127.0.0.1:6379> set name test
OK
#查看0库中的所有key
127.0.0.1:6379> KEYS *
1) "name"
#进1库中
127.0.0.1:6379> SELECT 1
OK
#查看所有key
127.0.0.1:6379[1]> KEYS *
(empty list or set)         //由此可见，每个库之间都是隔离的

flushdb、flushall （慎用）

删除单个库全部key 、删除全部库key

#删库跑路专用命令（删除所有库）
127.0.0.1:6379> FLUSHALL
OK
#验证一下是否真的删库了
127.0.0.1:6379> DBSIZE
(integer) 0
127.0.0.1:6379> KEYS *
(empty list or set)
#删除单个库中数据
127.0.0.1:6379> FLUSHDB
OK

monitor

监控使用

#开启两个窗口进行命令实时监控

#在第一个窗口开启监控
127.0.0.1:6379> MONITOR
OK

#在第二个窗口输入命令
127.0.0.1:6379> SELECT 2
OK
127.0.0.1:6379[2]> set name bgx
OK
127.0.0.1:6379[2]> info

#在第一个窗口会实时显示执行的命令
127.0.0.1:6379> MONITOR
OK
1540392396.690268 [0 127.0.0.1:35689] "SELECT" "2"
1540392409.883011 [2 127.0.0.1:35689] "set" "name" "bgx"
1540392543.892889 [2 127.0.0.1:35689] "info"

shutdown

退出服务

#关闭Redis服务
127.0.0.1:6379> SHUTDOWN
not connected>