【redis基础】事务|管道|发布订阅

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目录

事务

概念

作用

数据库事务vs redis事务

常用指令

情况1:正常执行

情况2:放弃事务

情况3:全体连坐

情况4:冤头债主

情况5:watch监控

总结

管道

面试题引出及问题由来

概念

案例演示

总结

发布订阅

概念

​编辑

常用命令

总结


事务

概念

所谓事务,即多条指令要么全部执行,要么全不执行,事务可以一次执行多个命令,本质上是一组命令的集合,一个事务的所有命令都会序列化,按顺序的串行化执行而不允许其他命令的插入,不允许加塞。

作用

将众多指令存放于一个队列中,一次性、按顺序、排他性的执行一系列指令

数据库事务vs redis事务

【redis基础】事务|管道|发布订阅_第1张图片

常用指令

事务的常用指令如下:
【redis基础】事务|管道|发布订阅_第2张图片

 我们对具体的指令进行详细介绍和使用:

情况1:正常执行

MULTI     // 事务开始
set ...
EXEC      // 执行

【redis基础】事务|管道|发布订阅_第3张图片

情况2:放弃事务

MULTI     // 事务开始
set ...
DISCARD   // 放弃事务

【redis基础】事务|管道|发布订阅_第4张图片

情况3:全体连坐

如果事务中的指令有一条存在语法错误,那么所有的指令全部不执行

MULTI     // 事务开始
set k1    // 语法编译不成功
EXEC      // 执行

【redis基础】事务|管道|发布订阅_第5张图片

情况4:冤头债主

在一组事务中,指令语法本身不存在错误,但是不符合指令语法的具体规范,再最后的exec时报错,此时只有报错的指令不执行,其他指令全部执行

MULTI     // 事务开始
incr k1   // 语法编译成功,但运行失败
EXEC      // 执行

【redis基础】事务|管道|发布订阅_第6张图片

情况5:watch监控

先明确几个概念:

 乐观锁: 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

悲观锁: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。

CAS:与JUC的CAS类似

【redis基础】事务|管道|发布订阅_第7张图片

在redis中,watch来提供CAS的功能,其详细指令如下:

watch

正常情况:

  • 初始化 键值(k1 和 balance 两个key),先监控再开启multi,保证两key变动在同一事务内

  • watch k1 //加锁

    multi //开启事务

    set k1 ninini //第一次修改k1的value

    set k1 owowowo //第二次修改k1的value

由于是在一个事务内修改k1,k1即使加了watch锁,仍然操作成功

【redis基础】事务|管道|发布订阅_第8张图片

加塞情况:

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

【redis基础】事务|管道|发布订阅_第9张图片

unwatch

放弃监控

【redis基础】事务|管道|发布订阅_第10张图片

小结:

  • 一旦执行了 exec 之前加的watch监控锁都会被取消掉
  • 当客户端连接丢失的时候(比如退出连接),所有东西都会被取消监视

总结

开启
以 MULTI 开始一个事务
入队
将多个命令入队到事务中,接到这些命令并不会立即执行,而是放到等待执行的事务队列里面
执行
由EXEC命令触发事务

管道

面试题引出及问题由来

问题由来

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),问题笔记最下方

【redis基础】事务|管道|发布订阅_第11张图片

 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

概念

管道(pipeline)可以一次性发送多条命令给服务端,服务端依次处理完完毕后,通过一条响应一次性将结果返回通过减少客户端与redis的通信次数来实现降低往返延时时间。pipeline实现的原理是队列,先进先出特性就保证数据的顺序性。管道是为了解决RTT往返回时,仅仅将命令打包一次进行发送,对整个Redis执行不造成任何影响(一句话说,pipeline是对批处理的优化措施,类似Redis的原生批处理命令(mset /mget))

【redis基础】事务|管道|发布订阅_第12张图片

案例演示

【redis基础】事务|管道|发布订阅_第13张图片

总结

Pipeline 与原生批量

  1. 原生批量命令是原子性(如:mset,mget),pipeline是非原子性
  2. 原生批量命令一次只能执行一种命令,pipeline支持批量执行不同命令
  3. 原生批命令是服务端实现,而pipeline需要服务端与客户端共同完成

Pipeline 与事务对比

  1. 事务具有原子性,管道不具有原子性
  2. 管道一次性将多条命令发送到服务器,事务是一条一条发的,事务只有在接收到exec命令后才会执行,管道不会
  3. 执行事务时会阻塞其他命令的执行,而执行管道中的命令时不会

Pipeline 注意事项

  1. pipeline缓冲的指令只是会依次执行,不保证原子性,如果执行中指令发生异常,将会继续执行后续的指令
  2. 使用pipeline组装的命令个数不能太多,不然数据量过大客户端阻塞的时间可能过久,同时服务器也被迫回复一个队列答复,占用很多内存

发布订阅

概念

  • 是一种消息通信模式:
    • 发送者(PUBLISH)发送消息
    • 订阅者(SUBSCRIBE)接收消息,可以实现进程间的消息传递
  • Redis可以实现消息中间件MQ的功能,通过发布订阅实现消息的引导和分流
  • 功能
    • Redis客户端可以订阅任意数量的频道,类似我们微信关注多个公众号

【redis基础】事务|管道|发布订阅_第14张图片

发布/订阅其实是一个轻量的队列,只不过数据不会被持久化,一般用来处理实时性较高的异步消息

【redis基础】事务|管道|发布订阅_第15张图片

常用命令

SUBSCRIBE channel [channel]   // 订阅多个频道
PUBLISH channel message       // 对一个频道发布信息
PSUBSCRIBE pattern [pattern...]  // 按照模式批量订阅,订阅一个或多个符合给定模式(支持*号?号之类的)的频道
PUSUB CHANNELS                // 由活跃频道组成的列表
PUSUB NUMSUB channel [channel...]   // 某个频道有几个订阅者
PUBSUB NUMPAT   // 只统计使用PUBSCRIBE 命令执行的,返回客户端订阅的唯一模式的数量
UNSUBSCRIBE channel [channel...]    // 取消订阅
PUNSUBSCRIBE pattern [pattern...]   // 退订所有给定模式的频道

总结

优点

  • Redis可以实现消息中间件MQ的功能,通过发布订阅实现消息的引导和分流。(但不建议用,专业的事交给专业的工具MQ、kafka、RabbitMQ)

缺点

  • 发布的消息在Redis系统中不能持久化,因此,必须先执行订阅,再等待消息发布。如果先发布了消息,那么该消息由于没有订阅者,消息将被直接丢弃
  • 消息只管发送对于发布者而言消息是即发即失的,不管接收,也没有ACK机制,无法保证消息的消费成功。
  • 以上的缺点导致Redis的Pub/Sub模式就像个小玩具,在生产环境中几乎无用武之地,为此,Redis5.0版本新增了stream数据结构,不但支持多播,还支持数据持久化,相比Pub/Sub更加的强大

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