本篇内容主要讲解“如何深入理解Redis事务”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何深入理解Redis事务”吧!
Redis可以看成NoSQL类型的数据库系统, Redis也提供了事务, 但是和传统的关系型数据库的事务既有相似性, 也存在区别.因为Redis的架构基于操作系统的多路复用的IO接口,主处理流程是一个单线程,因此对于一个完整的命令, 其处理都是原子性的, 但是如果需要将多个命令作为一个不可分割的处理序列, 就需要使用事务.
Redis事务有如下一些特点:
事务中的命令序列执行的时候是原子性的,也就是说,其不会被其他客户端的命令中断. 这和传统的数据库的事务的属性是类似的.
尽管Redis事务中的命令序列是原子执行的, 但是事务中的命令序列执行可以部分成功,这种情况下,Redis事务不会执行回滚操作. 这和传统关系型数据库的事务是有区别的.
尽管Redis有RDB和AOF两种数据持久化机制, 但是其设计目标是高效率的cache系统. Redis事务只保证将其命令序列中的操作结果提交到内存中,不保证持久化到磁盘文件. 更进一步的, Redis事务和RDB持久化机制没有任何关系, 因为RDB机制是对内存数据结构的全量的快照.由于AOF机制是一种增量持久化,所以事务中的命令序列会提交到AOF的缓存中.但是AOF机制将其缓存写入磁盘文件是由其配置的实现策略决定的,和Redis事务没有关系.
Redis事务API
从宏观上来讲, Redis事务开始后, 会缓存后续的操作命令及其操作数据,当事务提交时,原子性的执行缓存的命令序列.
从版本2.2开始,Redis提供了一种乐观的锁机制, 配合这种机制,Redis事务提交时, 变成了事务的条件执行. 具体的说,如果乐观锁失败了,事务提交时, 丢弃事务中的命令序列,如果乐观锁成功了, 事务提交时,才会执行其命令序列.当然,也可以不使用乐观锁机制, 在事务提交时, 无条件执行事务的命令序列.
Redis事务涉及到MULTI, EXEC, DISCARD, WATCH和UNWATCH这五个命令:
事务开始的命令是MULTI, 该命令返回OK提示信息. Redis不支持事务嵌套,执行多次MULTI命令和执行一次是相同的效果.嵌套执行MULTI命令时,Redis只是返回错误提示信息.
EXEC是事务的提交命令,事务中的命令序列将被执行(或者不被执行,比如乐观锁失败等).该命令将返回响应数组,其内容对应事务中的命令执行结果.
WATCH命令是开始执行乐观锁,该命令的参数是key(可以有多个), Redis将执行WATCH命令的客户端对象和key进行关联,如果其他客户端修改了这些key,则执行WATCH命令的客户端将被设置乐观锁失败的标志.该命令必须在事务开始前执行,即在执行MULTI命令前执行WATCH命令,否则执行无效,并返回错误提示信息.
UNWATCH命令将取消当前客户端对象的乐观锁key,该客户端对象的事务提交将变成无条件执行.
DISCARD命令将结束事务,并且会丢弃全部的命令序列.
需要注意的是,EXEC命令和DISCARD命令结束事务时,会调用UNWATCH命令,取消该客户端对象上所有的乐观锁key.
无条件提交
如果不使用乐观锁, 则事务为无条件提交.下面是一个事务执行的例子:
multi +OK incr key1 +QUEUED set key2 val2 +QUEUED exec *2 :1 +OK当客户端开始事务后, 后续发送的命令将被Redis缓存起来,Redis向客户端返回响应提示字符串QUEUED.当执行EXEC提交事务时,缓存的命令依次被执行,返回命令序列的执行结果.
事务的错误处理
事务提交命令EXEC有可能会失败, 有三种类型的失败场景:
在事务提交之前,客户端执行的命令缓存失败.比如命令的语法错误(命令参数个数错误, 不支持的命令等等).如果发生这种类型的错误,Redis将向客户端返回包含错误提示信息的响应.
事务提交时,之前缓存的命令有可能执行失败.
由于乐观锁失败,事务提交时,将丢弃之前缓存的所有命令序列.
当发生第一种失败的情况下,客户端在执行事务提交命令EXEC时,将丢弃事务中所有的命令序列.下面是一个例子:
multi +OK incr num1 num2 -ERR wrong number of arguments for 'incr' command set key1 val1 +QUEUED exec -EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.命令incr num1 num2并没有缓存成功, 因为incr命令只允许有一个参数,是个语法错误的命令.Redis无法成功缓存该命令,向客户端发送错误提示响应.接下来的set key1 val1命令缓存成功.最后执行事务提交的时候,因为发生过命令缓存失败,所以事务中的所有命令序列被丢弃.
如果事务中的所有命令序列都缓存成功,在提交事务的时候,缓存的命令中仍可能执行失败.但Redis不会对事务做任何回滚补救操作.下面是一个这样的例子:
multi +OK set key1 val1 +QUEUED lpop key1 +QUEUED incr num1 +QUEUED exec *3 +OK -WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value :1所有的命令序列都缓存成功,但是在提交事务的时候,命令set key1 val1和incr num1执行成功了,Redis保存了其执行结果,但是命令lpop key1执行失败了.
乐观锁机制
Redis事务和乐观锁一起使用时,事务将成为有条件提交.
关于乐观锁,需要注意的是:
WATCH命令必须在MULTI命令之前执行. WATCH命令可以执行多次.
WATCH命令可以指定乐观锁的多个key,如果在事务过程中,任何一个key被其他客户端改变,则当前客户端的乐观锁失败,事务提交时,将丢弃所有命令序列.
多个客户端的WATCH命令可以指定相同的key.
WATCH命令指定乐观锁后,可以接着执行MULTI命令进入事务上下文,也可以在WATCH命令和MULTI命令之间执行其他命令. 具体使用方式取决于场景需求,不在事务中的命令将立即被执行.
如果WATCH命令指定的乐观锁的key,被当前客户端改变,在事务提交时,乐观锁不会失败.
如果WATCH命令指定的乐观锁的key具有超时属性,并且该key在WATCH命令执行后, 在事务提交命令EXEC执行前超时, 则乐观锁不会失败.如果该key被其他客户端对象修改,则乐观锁失败.
一个执行乐观锁机制的事务例子:
rpush list v1 v2 v3 :3 watch list +OK multi +OK lpop list +QUEUED exec *1 $2 v1下面是另一个例子,乐观锁被当前客户端改变, 事务提交成功:
watch num +OK multi +OK incr num +QUEUED exec *1 :2Redis事务和乐观锁配合使用时, 可以构造实现单个Redis命令不能完成的更复杂的逻辑.
Redis事务的源码实现机制
首先,事务开始的MULTI命令执行的函数为multiCommand, 其实现为(multi.c):
void multiCommand(redisClient *c) { if (c->flags & REDIS_MULTI) { addReplyError(c,"MULTI calls can not be nested"); return; } c->flags |= REDIS_MULTI; addReply(c,shared.ok); }该命令只是在当前客户端对象上加上REDIS_MULTI标志, 表示该客户端进入了事务上下文.
客户端进入事务上下文后,后续执行的命令将被缓存. 函数processCommand是Redis处理客户端命令的入口函数, 其实现为(redis.c):
int processCommand(redisClient *c) { if (!strcasecmp(c->argv[0]->ptr,"quit")) { addReply(c,shared.ok); c->flags |= REDIS_CLOSE_AFTER_REPLY; return REDIS_ERR; } c->ccmd = c->lastcmd = lookupCommand(c->argv[0]->ptr); if (!c->cmd) { flagTransaction(c); addReplyErrorFormat(c,"unknown command '%s'", (char*)c->argv[0]->ptr); return REDIS_OK; } else if ((c->cmd->arity > 0 && c->cmd->arity != c->argc) || (c->argc < -c->cmd->arity)) { flagTransaction(c); addReplyErrorFormat(c,"wrong number of arguments for '%s' command", c->cmd->name); return REDIS_OK; } if (server.requirepass && !c->authenticated && c->cmd->proc != authCommand) { flagTransaction(c); addReply(c,shared.noautherr); return REDIS_OK; } if (server.maxmemory) { int retval = freeMemoryIfNeeded(); if (server.current_client == NULL) return REDIS_ERR; if ((c->cmd->flags & REDIS_CMD_DENYOOM) && retval == REDIS_ERR) { flagTransaction(c); addReply(c, shared.oomerr); return REDIS_OK; } } if (((server.stop_writes_on_bgsave_err && server.saveparamslen > 0 && server.lastbgsave_status == REDIS_ERR) || server.aof_last_write_status == REDIS_ERR) && server.masterhost == NULL && (c->cmd->flags & REDIS_CMD_WRITE || c->cmd->proc == pingCommand)) { flagTransaction(c); if (server.aof_last_write_status == REDIS_OK) addReply(c, shared.bgsaveerr); else addReplySds(c, sdscatprintf(sdsempty(), "-MISCONF Errors writing to the AOF file: %s\r\n", strerror(server.aof_last_write_errno))); return REDIS_OK; } if (server.masterhost == NULL && server.repl_min_slaves_to_write && server.repl_min_slaves_max_lag && c->cmd->flags & REDIS_CMD_WRITE && server.repl_good_slaves_count < server.repl_min_slaves_to_write) { flagTransaction(c); addReply(c, shared.noreplicaserr); return REDIS_OK; } if (server.masterhost && server.repl_slave_ro && !(c->flags & REDIS_MASTER) && c->cmd->flags & REDIS_CMD_WRITE) { addReply(c, shared.roslaveerr); return REDIS_OK; } if (c->flags & REDIS_PUBSUB && c->cmd->proc != pingCommand && c->cmd->proc != subscribeCommand && c->cmd->proc != unsubscribeCommand && c->cmd->proc != psubscribeCommand && c->cmd->proc != punsubscribeCommand) { addReplyError(c,"only (P)SUBSCRIBE / (P)UNSUBSCRIBE / QUIT allowed in this context"); return REDIS_OK; } if (server.masterhost && server.repl_state != REDIS_REPL_CONNECTED && server.repl_serve_stale_data == 0 && !(c->cmd->flags & REDIS_CMD_STALE)) { flagTransaction(c); addReply(c, shared.masterdownerr); return REDIS_OK; } if (server.loading && !(c->cmd->flags & REDIS_CMD_LOADING)) { addReply(c, shared.loadingerr); return REDIS_OK; } if (server.lua_timedout && c->cmd->proc != authCommand && c->cmd->proc != replconfCommand && !(c->cmd->proc == shutdownCommand && c->argc == 2 && tolower(((char*)c->argv[1]->ptr)[0]) == 'n') && !(c->cmd->proc == scriptCommand && c->argc == 2 && tolower(((char*)c->argv[1]->ptr)[0]) == 'k')) { flagTransaction(c); addReply(c, shared.slowscripterr); return REDIS_OK; } if (c->flags & REDIS_MULTI && c->cmd->proc != execCommand && c->cmd->proc != discardCommand && c->cmd->proc != multiCommand && c->cmd->proc != watchCommand) { queueMultiCommand(c); addReply(c,shared.queued); } else { call(c,REDIS_CALL_FULL); if (listLength(server.ready_keys)) handleClientsBlockedOnLists(); } return REDIS_OK; }Line145:151当客户端处于事务上下文时, 如果接收的是非事务命令(MULTI, EXEC, WATCH, DISCARD), 则调用queueMultiCommand将命令缓存起来,然后向客户端发送成功响应.
在函数processCommand中, 在缓存命令之前, 如果检查到客户端发送的命令不存在,或者命令参数个数不正确等情况, 会调用函数flagTransaction标命令缓存失败.也就是说,函数processCommand中, 所有调用函数flagTransaction的条件分支,都是返回失败响应.
缓存命令的函数queueMultiCommand的实现为(multi.c):
void queueMultiCommand(redisClient *c) { multiCmd *mc; int j; c->mstate.commands = zrealloc(c->mstate.commands, sizeof(multiCmd)*(c->mstate.count+1)); mc = c->mstate.commands+c->mstate.count; mc->ccmd = c->cmd; mc->argc = c->argc; mc->argv = zmalloc(sizeof(robj*)*c->argc); memcpy(mc->argv,c->argv,sizeof(robj*)*c->argc); for (j = 0; j < c->argc; j++) incrRefCount(mc->argv[j]); c->mstate.count++; }在事务上下文中, 使用multiCmd结构来缓存命令, 该结构定义为(redis.h):
typedef struct multiCmd { robj **argv; int argc; struct redisCommand *cmd; } multiCmd;其中argv字段指向命令的参数内存地址,argc为命令参数个数, cmd为命令描述结构, 包括名字和函数指针等.
命令参数的内存空间已经使用动态分配记录于客户端对象的argv字段了, multiCmd结构的argv字段指向客户端对象redisClient的argv即可.
无法缓存命令时, 调用函数flagTransaction,该函数的实现为(multi.c):
void flagTransaction(redisClient *c) { if (c->flags & REDIS_MULTI) c->flags |= REDIS_DIRTY_EXEC; }该函数在客户端对象中设置REDIS_DIRTY_EXEC标志, 如果设置了这个标志, 事务提交时, 命令序列将被丢弃.
最后,在事务提交时, 函数processCommand中将调用call(c,REDIS_CALL_FULL);, 其实现为(redis.c):
void call(redisClient *c, int flags) { long long dirty, start, duration; int cclient_old_flags = c->flags; if (listLength(server.monitors) && !server.loading && !(c->cmd->flags & (REDIS_CMD_SKIP_MONITOR|REDIS_CMD_ADMIN))) { replicationFeedMonitors(c,server.monitors,c->db->id,c->argv,c->argc); } c->flags &= ~(REDIS_FORCE_AOF|REDIS_FORCE_REPL); redisOpArrayInit(&server.also_propagate); dirty = server.dirty; start = ustime(); c->cmd->proc(c); duration = ustime()-start; dirty = server.dirty-dirty; if (dirty < 0) dirty = 0; if (server.loading && c->flags & REDIS_LUA_CLIENT) flags &= ~(REDIS_CALL_SLOWLOG | REDIS_CALL_STATS); if (c->flags & REDIS_LUA_CLIENT && server.lua_caller) { if (c->flags & REDIS_FORCE_REPL) server.lua_caller->flags |= REDIS_FORCE_REPL; if (c->flags & REDIS_FORCE_AOF) server.lua_caller->flags |= REDIS_FORCE_AOF; } if (flags & REDIS_CALL_SLOWLOG && c->cmd->proc != execCommand) { char *latency_event = (c->cmd->flags & REDIS_CMD_FAST) ? "fast-command" : "command"; latencyAddSampleIfNeeded(latency_event,duration/1000); slowlogPushEntryIfNeeded(c->argv,c->argc,duration); } if (flags & REDIS_CALL_STATS) { c->cmd->microseconds += duration; c->cmd->calls++; } if (flags & REDIS_CALL_PROPAGATE) { int flags = REDIS_PROPAGATE_NONE; if (c->flags & REDIS_FORCE_REPL) flags |= REDIS_PROPAGATE_REPL; if (c->flags & REDIS_FORCE_AOF) flags |= REDIS_PROPAGATE_AOF; if (dirty) flags |= (REDIS_PROPAGATE_REPL | REDIS_PROPAGATE_AOF); if (flags != REDIS_PROPAGATE_NONE) propagate(c->cmd,c->db->id,c->argv,c->argc,flags); } c->flags &= ~(REDIS_FORCE_AOF|REDIS_FORCE_REPL); c->flags |= client_old_flags & (REDIS_FORCE_AOF|REDIS_FORCE_REPL); if (server.also_propagate.numops) { int j; redisOp *rop; for (j = 0; j < server.also_propagate.numops; j++) { rop = &server.also_propagate.ops[j]; propagate(rop->cmd, rop->dbid, rop->argv, rop->argc, rop->target); } redisOpArrayFree(&server.also_propagate); } server.stat_numcommands++; }在函数call中通过执行c->cmd->proc(c);调用具体的命令函数.事务提交命令EXEC对应的执行函数为execCommand, 其实现为(multi.c):
void execCommand(redisClient *c) { int j; robj **orig_argv; int orig_argc; struct redisCommand *orig_cmd; int must_propagate = 0; if (!(c->flags & REDIS_MULTI)) { addReplyError(c,"EXEC without MULTI"); return; } if (c->flags & (REDIS_DIRTY_CAS|REDIS_DIRTY_EXEC)) { addReply(c, c->flags & REDIS_DIRTY_EXEC ? shared.execaborterr : shared.nullmultibulk); discardTransaction(c); goto handle_monitor; } unwatchAllKeys(c); orig_argv = c->argv; orig_argc = c->argc; orig_cmd = c->cmd; addReplyMultiBulkLen(c,c->mstate.count); for (j = 0; j < c->mstate.count; j++) { c->argc = c->mstate.commands[j].argc; c->argv = c->mstate.commands[j].argv; c->ccmd = c->mstate.commands[j].cmd; if (!must_propagate && !(c->cmd->flags & REDIS_CMD_READONLY)) { execCommandPropagateMulti(c); must_propagate = 1; } call(c,REDIS_CALL_FULL); c->mstate.commands[j].argc = c->argc; c->mstate.commands[j].argv = c->argv; c->mstate.commands[j].cmd = c->cmd; } c->argv = orig_argv; c->argc = orig_argc; c->cmd = orig_cmd; discardTransaction(c); if (must_propagate) server.dirty++; handle_monitor: if (listLength(server.monitors) && !server.loading) replicationFeedMonitors(c,server.monitors,c->db->id,c->argv,c->argc); }LINE8:11检查EXEC命令和MULTI命令是否配对使用, 单独执行EXEC命令是没有意义的.
LINE19:24检查客户端对象是否具有REDIS_DIRTY_CAS或者REDIS_DIRTY_EXEC标志, 如果存在,则调用函数discardTransaction丢弃命令序列, 向客户端返回失败响应.
如果没有检查到任何错误,则先执行unwatchAllKeys(c);取消该客户端上所有的乐观锁key.
LINE32:52依次执行缓存的命令序列,这里有两点需要注意的是:
事务可能需要同步到AOF缓存或者replica备份节点中.如果事务中的命令序列都是读操作, 则没有必要向AOF和replica进行同步.如果事务的命令序列中包含写命令,则MULTI, EXEC和相关的写命令会向AOF和replica进行同步.根据LINE41:44的条件判断,执行execCommandPropagateMulti(c);保证MULTI命令同步, LINE59检查EXEC命令是否需要同步, 即MULTI命令和EXEC命令必须保证配对同步.EXEC命令的同步执行在函数的call中LINE62propagate(c->cmd,c->db->id,c->argv,c->argc,flags);, 具体的写入命令由各自的执行函数负责同步.
这里执行命令序列时, 通过执行call(c,REDIS_CALL_FULL);所以call函数是递归调用.
所以,综上所述, Redis事务其本质就是,以不可中断的方式依次执行缓存的命令序列,将结果保存到内存cache中.
事务提交时, 丢弃命令序列会调用函数discardTransaction, 其实现为(multi.c):
void discardTransaction(redisClient *c) { freeClientMultiState(c); initClientMultiState(c); c->flags &= ~(REDIS_MULTI|REDIS_DIRTY_CAS|REDIS_DIRTY_EXEC); unwatchAllKeys(c); }该函数调用freeClientMultiState释放multiCmd对象内存.调用initClientMultiState复位客户端对象的缓存命令管理结构.调用unwatchAllKeys取消该客户端的乐观锁.
WATCH命令执行乐观锁, 其对应的执行函数为watchCommand, 其实现为(multi.c):
void watchCommand(redisClient *c) { int j; if (c->flags & REDIS_MULTI) { addReplyError(c,"WATCH inside MULTI is not allowed"); return; } for (j = 1; j < c->argc; j++) watchForKey(c,c->argv[j]); addReply(c,shared.ok); }进而调用函数watchForKey, 其实现为(multi.c):
void watchForKey(redisClient *c, robj *key) { list *clients = NULL; listIter li; listNode *ln; watchedKey *wk; listRewind(c->watched_keys,&li); while((ln = listNext(&li))) { wk = listNodeValue(ln); if (wk->db == c->db && equalStringObjects(key,wk->key)) return; } clients = dictFetchValue(c->db->watched_keys,key); if (!clients) { clients = listCreate(); dictAdd(c->db->watched_keys,key,clients); incrRefCount(key); } listAddNodeTail(clients,c); wk = zmalloc(sizeof(*wk)); wk->keykey = key; wk->db = c->db; incrRefCount(key); listAddNodeTail(c->watched_keys,wk); }关于乐观锁的key, 既保存于其客户端对象的watched_keys链表中, 也保存于全局数据库对象的watched_keys哈希表中.
LINE10:14检查客户端对象的链表中是否已经存在该key, 如果已经存在, 则直接返回.LINE16在全局数据库中返回该key对应的客户端对象链表, 如果链表不存在, 说明其他客户端没有使用该key作为乐观锁, 如果链表存在, 说明其他客户端已经使用该key作为乐观锁. LINE22将当前客户端对象记录于该key对应的链表中. LINE28将该key记录于当前客户端的key链表中.
当前客户端执行乐观锁以后, 其他客户端的写入命令可能修改该key值.所有具有写操作属性的命令都会执行函数signalModifiedKey, 其实现为(db.c):
void signalModifiedKey(redisDb *db, robj *key) { touchWatchedKey(db,key); }函数touchWatchedKey的实现为(multi.c):
void touchWatchedKey(redisDb *db, robj *key) { list *clients; listIter li; listNode *ln; if (dictSize(db->watched_keys) == 0) return; clients = dictFetchValue(db->watched_keys, key); if (!clients) return; listRewind(clients,&li); while((ln = listNext(&li))) { redisClient *c = listNodeValue(ln); c->flags |= REDIS_DIRTY_CAS; } }语句if (dictSize(db->watched_keys) == 0) return;检查全局数据库中的哈希表watched_keys是否为空, 如果为空,说明没有任何客户端执行WATCH命令, 直接返回.如果该哈希表不为空, 取回该key对应的客户端链表结构,并把该链表中的每个客户端对象设置REDIS_DIRTY_CAS标志. 前面在EXEC的执行命令中,进行过条件判断, 如果客户端对象具有这个标志, 则丢弃事务中的命令序列.
在执行EXEC, DISCARD, UNWATCH命令以及在客户端结束连接的时候,都会取消乐观锁, 最终都会执行函数unwatchAllKeys, 其实现为(multi.c):
void unwatchAllKeys(redisClient *c) { listIter li; listNode *ln; if (listLength(c->watched_keys) == 0) return; listRewind(c->watched_keys,&li); while((ln = listNext(&li))) { list *clients; watchedKey *wk; wk = listNodeValue(ln); clients = dictFetchValue(wk->db->watched_keys, wk->key); redisAssertWithInfo(c,NULL,clients != NULL); listDelNode(clients,listSearchKey(clients,c)); if (listLength(clients) == 0) dictDelete(wk->db->watched_keys, wk->key); listDelNode(c->watched_keys,ln); decrRefCount(wk->key); zfree(wk); } }语句if (listLength(c->watched_keys) == 0) return;判断如果当前客户端对象的watched_keys链表为空,说明当前客户端没有执行WATCH命令,直接返回.如果该链表非空, 则依次遍历该链表中的key, 并从该链表中删除key, 同时,获得全局数据库中的哈希表watched_keys中该key对应的客户端链表, 删除当前客户端对象.
到此，相信大家对“如何深入理解Redis事务”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
