Redis开发与运维学习笔记---(5)

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Redis开发与运维学习笔记---(5)

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事务

redis中的事务和MySQL中的事务类似，也是为了保证多条命令组合的原子性，为此，redis提供了简单的事务功能以及集成Lua来解决这个问题。下面我们来看redis的这个功能。

在redis中，事务需要使用multi命令和exec两个命令之间，类似于mysql的begin~commit；其中，multi代表事务开始，exec命令代表事务结束，他们之间的命令是原子执行的。

例如：

[root@VM_48_10_centos ~]# redis-cli
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set hello world
QUEUED
127.0.0.1:6379> exists hello
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) OK
2) (integer) 1

我们可以看到，multi之后，所有的命令都返回queued，也就是在队列中，当我们执行exec之后，才出现真正的返回结果。

如果我们执行了一半，发现某条命令出现错误，这个时候要终止，有没有类似MySQL中的RollBack的方法呢？在redis中，使用discard来回滚之前的操作：

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set name zhangsan
QUEUED
127.0.0.1:6379> set name1 lisi
QUEUED
127.0.0.1:6379> discard
OK

事务的错误处理

当在事务中，出现了错误的语句，将会造成事务无法执行，redis事务中的错误分为好几种，分别来介绍：

如下错误为少打了空格之后的报错：

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set name0 zhangsan
QUEUED
127.0.0.1:6379> set name1 lisi
QUEUED
127.0.0.1:6379> setname2 wangwu
(error) ERR unknown command 'setname2'
127.0.0.1:6379> exec
(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.

运行时错误

如果在执行multi中的命令时，命令本身没有问题，但是执行过程中出现逻辑错误，事务又被exec了，这种错误往往需要dba自己手工解决，redis并不支持此类信息的回滚。

watch命令

redis中的watch命令用来确保事务中的key没有被其他客户端修改过，才执行事务，加入在下面的环境中：

------------------------------------------------

session 1 session 2

set key "java"

watch key

multi

append key python

append key jedis

exec

get key

-----------------------------------------------

我们会发现，session1在执行的过程中，session2对key的值做了变更，此时，session1的exec命令会返回nil，也就是执行失败。

Redis的使用场景

可以做的事儿：

1、缓存，缓存机制几乎在所有的大型网站都有使用，合理地使用缓存不仅可以加快数据的访问速度，而且能够有效的降低后端数据源的压力。redis提供了键值过期时间设置，并且也提供了灵活控制最大内存和内存溢出后的淘汰策略。

2、排行榜系统，排行榜系统几乎存在于所有的网站，例如按照热度排名的排行榜，按照发布时间的排行榜，按照各种其他维度计算的排行榜，redis提供了列表和有序集合数据结构，合理地使用这些数据结构可以很方便的构建各种排行榜系统

3、计数器应用，计数器在网站中至关重要，例如视频网站的播放量，电商网站的有效浏览数等等，为了保证数据的实时性，每一次播放和浏览都要做+1的操作，如果并发量很大，则对关系型数据库是一个比较大的挑战，而redis天然支持计数功能，性能也非常好。

4、社交网络，点赞、粉丝、共同好友、推送、下拉刷新等是社交网站的必备功能，，由于社交网站访问量比较大，传统关系型数据库不太适合保存这种类型的数据，redis提供的数据结构可以相对比较容易的实现这些功能。

5、消息队列系统，消息队列系统可以说是一个大型网站的必备系统组件，redis提供了发布订阅功能和阻塞队列的功能，虽然和专业的消息队列比还不够抢单，但是对于一般的消息队列功能基本可以满足。

不可以做什么：

redis不适合作为大数据量应用的首选数据库，redis的数据是存放在内存中的，如果数据量很大，那么成本将会很高。

redis不适合做那些冷数据较多的应用的首选数据库。redis中适合放热数据，不适合放冷数据，大量的冷数据存放在内存中，会造成资源的浪费。