1.1 為什麼要用事務

　　我們知道 Redis 的單個命令是原子性的（比如 get set mget mset），如果涉及到多個命令的時候，需要把多個命令作為一個不可分割的處理序列，就需要用到事務。 例如我們之前說的用 setnx 實現分散式鎖，我們先 set，然後設定對 key 設定 expire，防止 del 發生異常的時候鎖不會被釋放，業務處理完了以後再 del，這三個動作我們就希 望它們作為一組命令執行。 　　Redis 的事務有兩個特點： 1、按進入佇列的順序執行。 2、不會受到其他客戶端的請求的影響。 　　Redis 的事務涉及到四個命令： multi（開啟事務），exec（執行事務），discard（取消事務），watch（監視）。

1.2 事務的用法

　　案例場景：tom 和 mic 各有 1000 元，tom 需要向 mic 轉賬 100 元。tom 的賬戶餘額減少 100 元，mic 的賬戶餘額增加 100 元。

  127.0.0.1:6379> set tom 1000 
  OK
  127.0.0.1:6379> set mic 1000 
  OK
  127.0.0.1:6379> multi 
  OK
  127.0.0.1:6379> decrby tom 100 
  QUEUED 
  127.0.0.1:6379> incrby mic 100 
  QUEUED 
  127.0.0.1:6379> exec
  1) (integer) 900 
  2) (integer) 1100 
  127.0.0.1:6379> get tom 
  "900" 
  127.0.0.1:6379> get mic 
  "1100"

　　通過 multi 的命令開啟事務。事務不能巢狀，多個 multi 命令效果一樣。multi 執行後，客戶端可以繼續向伺服器傳送任意多條命令， 這些命令不會立即被執行， 而是被放到一個佇列中， 當 exec 命令被呼叫時， 所有佇列中的命令才會被執行。 　　通過 exec 的命令執行事務。如果沒有執行 exec，所有的命令都不會被執行。如果中途不想執行事務了，怎麼辦？可以呼叫 discard 可以清空事務佇列，放棄執行。

multi 
set k1 1 
set k2 2 
set k3 3 
discard

1.3 watch 命令

　　在 Redis 中還提供了一個 watch 命令。它可以為 Redis 事務提供 CAS 樂觀鎖行為（Check and Set / Compare andSwap），也就是多個執行緒更新變數的時候， 會跟原值做比較，只有它沒有被其他執行緒修改的情況下，才更新成新的值。 　　我們可以用 watch 監視一個或者多個 key，如果開啟事務之後，至少有一個被監視key 鍵在 exec 執行之前被修改了， 那麼整個事務都會被取消（key 提前過期除外）。 可以用 unwatch 取消。

1.4 事務可能遇到的問題

　　我們把事務執行遇到的問題分成兩種，一種是在執行 exec 之前發生錯誤，一種是在執行 exec 之後發生錯誤。

1.4.1 在執行 exec 之前發生錯誤

　　比如：入隊的命令存在語法錯誤，包括引數數量，引數名等等（編譯器錯誤）。

127.0.0.1:6379> multi 
OK
127.0.0.1:6379> set gupao 666 
QUEUED 
127.0.0.1:6379> hset qingshan 2673 
(error) ERR wrong number of arguments for 'hset' command 
127.0.0.1:6379> exec 
(error) EXECABORT Transaction discarded because

在這種情況下事務會被拒絕執行，也就是佇列中所有的命令都不會得到執行。

1.4.2 在執行 exec 之後發生錯誤

　　比如，型別錯誤，比如對 String 使用了 Hash 的命令，這是一種執行時錯誤。

127.0.0.1:6379> multi 
OK
127.0.0.1:6379> set k1 1 
QUEUED 
127.0.0.1:6379> hset k1 a b
QUEUED 
127.0.0.1:6379> exec 
1) OK 
2) (error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value 
127.0.0.1:6379> get k1 
"1"

　　最後我們發現 set k1 1 的命令是成功的，也就是在這種發生了執行時異常的情況下，只有錯誤的命令沒有被執行，但是其他命令沒有受到影響。 這個顯然不符合我們對原子性的定義，也就是我們沒辦法用 Redis 的這種事務機制來實現原子性，保證資料的一致。