Redis
作为一个内存型数据库,同样支持传统数据库的事务特性。这篇文章会从源代码角度来分析Redis
中事务的实现原理。
What
Redis
事务提供了一种将多个命令请求打包,然后一次性、按照顺序地执行多个命令的机制,并且在事务执行的期间,服务器不会中断事务而去执行其他不在事务中的命令请求,它会把事务中所有的命令都执行完毕才会去执行其他的命令。
How
Redis
中提供了multi
、discard
、exec
、watch
、unwatch
这几个命令来实现事务的功能。
Redis
的事务始于multi
命令,之后跟着要在事务中执行的命令,终于exec
命令或者discard
命令。加入事务中的所有命令会原子的执行,中间不会穿插执行其他没有加入事务的命令。
multi
、exec
和discard
multi
命令告诉Redis
客户端要开始一个事物,然后Redis
会返回一个OK
,接下来所有的命令Redis
都不会立即执行,只会返回QUEUED
结果,直到遇到了exec
命令才会去执行之前的所有的命令,或者遇到了discard
命令,会抛弃执行之前加入事务的命令。
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127.0.0.1:6379> get name
(nil)
127.0.0.1:6379> get gender
(nil)
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set name Slogen
QUEUED
127.0.0.1:6379> set gender male
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) OK
2) OK
127.0.0.1:6379> mget name gender
1) “Slogen”
2) “male”
|
watch
watch
命令是Redis
提供的一个乐观锁,可以在exec
执行之前,监视任意数量的数据库key
,并在exec
命令执行的时候,检测被监视的key
是否至少有一个已经被修改,如果是的话,服务器将拒绝执行事务,并向客户端返回代表事务执行失败的空回复。
首先在client1
执行下列命令:
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127.0.0.1:6379> get name
(nil)
127.0.0.1:6379> watch name
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set name slogen
QUEUED
127.0.0.1:6379> set gender male
QUEUED
127.0.0.1:6379> get name
QUEUED
|
这个时候client
还没有执行exec
命令,接下来在client2
下执行下面命令修改name
:
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|
127.0.0.1:6379> set name rio
OK
127.0.0.1:6379> get name
“rio”
|
接下来在client1
下执行exec
命令:
1
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4
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127.0.0.1:6379> exec
(nil)
127.0.0.1:6379> get name
“rio”
|
从执行结果可以看到,在client1
中执行exec
命令的时候,Redis
会检测到name
字段已经被其他客户端修改了,所以拒绝执行事务中所有的命令,直接返回nil
表示执行失败。这个时候获取到的name
的值还是在client2
中设置的rio
。
Why
multi
Redis
的事务始于multi
命令,那么就从multi
命令的源代码开始分析。
当Redis
接收到客户端发送过来的命令之后会执行multiCommand()
这个方法,这个方法在multi.c
文件中。
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void multiCommand(client *c) {
// 1. 如果检测到flags里面已经包含了CLIENT_MULTI
// 表示对应client已经处于事务的上下文中,返回错误
if (c->flags & CLIENT_MULTI) {
addReplyError(c,“MULTI calls can not be nested”);
return;
}
// 2. 开启flags的CLIENT_MULTI标识
c->flags |= CLIENT_MULTI;
// 3. 返回ok,告诉客户端已经成功开启事务
addReply(c,shared.ok);
}
|
从源代码中可以看到,multiCommand()
主要完成下面三件事:
- 检测发送
multi
命令的client
是否已经处于事务中,如果是则直接返回错误。从这里可以看到,Redis
不支持事务嵌套执行。 - 给对应
client
的flags
标志位中增加MULTI_CLIENT
标志,表示已经进入事务中。 - 返回
OK
告诉客户端已经成功开启事务。
从前面的文章中可以知道,Redis
接收到所有的Client
发送过来的命令后都会执行到processCommand()
这个方法中,在processCommand()
中有下面这部分代码:
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int processCommand(client *c) {
// 其他省略代码
/* Exec the command */
// 事物在这里执行
if (c->flags & CLIENT_MULTI &&
c->cmd->proc != execCommand && c->cmd->proc != discardCommand &&
c->cmd->proc != multiCommand && c->cmd->proc != watchCommand)
{
// 把命令加入队列
queueMultiCommand(c);
addReply(c,shared.queued); // 给客户端返回QUEUED
} else {
call(c,CMD_CALL_FULL);
c->woff = server.master_repl_offset;
if (listLength(server.ready_keys))
handleClientsBlockedOnLists();
}
return C_OK;
}
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在processCommand()
执行实际的命令之前会先判断对应的client
是否已经处于事务的上下文中,如果是的话,且需要执行的命令不是exec
、discard
、multi
和watch
这四个命令中的任何一个,则调用queueMultiCommand()
方法把需要执行的命令加入队列中,否则的话调用call()
直接执行命令。
queueMultiCommand()
Redis
调用queueMultiCommand()
方法把加入事务的命令加入Redis
队列中,实现如下:
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void queueMultiCommand(client *c) {
multiCmd *mc;
int j;
// 分配(c->mstate.count+1)个内存地址,commands指向首地址
// 并把新加入的命令放置在最后面
c->mstate.commands = zrealloc(c->mstate.commands,
sizeof(multiCmd)*(c->mstate.count+1));
mc = c->mstate.commands+c->mstate.count;
mc->cmd = 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++;
}
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queueMultiCommand()方法主要是把要加入事务的命令封装在multiCmd结构的变量,然后放置到client->mstate.commands数组中去,multiCmd的定义如下:
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typedef struct multiCmd {
robj **argv; // 命令的参数数组
int argc; // 命令的参数个数
struct redisCommand *cmd; // 要执行的命令
} multiCmd;
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而mstate
字段定义为:
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typedef struct client {
// 其他省略代码
multiState mstate; /* MULTI/EXEC state */
} client;
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multiState
的结构为:
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typedef struct multiState {
multiCmd *commands; /* Array of MULTI commands */
int count; /* Total number of MULTI commands */
int minreplicas; /* MINREPLICAS for synchronous replication */
time_t minreplicas_timeout; /* MINREPLICAS timeout as unixtime. */
} multiState;
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commands
:multiCmd
类型的数组,存放着事务中所有的要执行的命令count
:当前事务中所有已经存放的命令的个数
另外两个字段当前版本中(3.2.28)没用上。
假设当前事务队列中已经存在set name slogen
和lpush num 20
这两个命令的时候,client
中的mstate
的数据如下:
这个时候再往事务中添加get name
这个命令的时候结构图如下:
错误命令:
CLIENT_DIRTY_EXEC
那么有个问题,比如我往事务中添加的命令是个不存在的命令,或者命令使用方式,比如命令参数不对,这个时候这个命令会被加入事务吗?
前面说了,Redis
接收到的所有的命令都是执行到processCommand()
这个方法,在实际执行对应的命令前,processCommand()
方法都会对将要执行的命令进行一系列的检查,代码如下:
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int processCommand(client *c) {
// 其他省略代码
// 找到那么对应的redisCommand数据
c->cmd = c->lastcmd = lookupCommand(c->argv[0]->ptr);
if (!c->cmd) {
// 没有找到命令
flagTransaction(c);
addReplyErrorFormat(c,“unknown command ‘%s'”,
(char*)c->argv[0]->ptr);
return C_OK;
} else if ((c->cmd->arity > 0 && c->cmd->arity != c->argc) ||
(c->argc < –c->cmd->arity)) {
// 命令参数不对
flagTransaction(c);
addReplyErrorFormat(c,“wrong number of arguments for ‘%s’ command”,
c->cmd->name);
return C_OK;
}
/* Check if the user is authenticated */
// 对应的命令是否需要认证
if (server.requirepass && !c->authenticated && c->cmd->proc != authCommand)
{
flagTransaction(c);
addReply(c,shared.noautherr);
return C_OK;
}
// 其他省略代码
// 对要执行的命令进行其他的检测,检测失败的话
// 都会调用flagTransaction()函数
}
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从上面代码可以看到,processCommand()
在对要执行的命令进行的一系列检查的时候如果有任何一项检测失败都会调用flagTransaction()
函数然后返回对应的信息给客户端,flagTransaction()
实现如下:
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void flagTransaction(client *c) {
if (c->flags & CLIENT_MULTI)
// 如果flags包含CLIENT_MULTI标志位,表示已经处于事务上下文中
// 则给对应的client的flags开启CLIENT_DIRTY_EXEC标志位
c->flags |= CLIENT_DIRTY_EXEC;
}
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flagTransaction()
方法会检测对应的client
是否处于事务的上下文中,如果是的话就给对应的client
的flags
字段开启CLIENT_DIRTY_EXEC
标志位。
也就是说,如果命令在加入事务的时候由于各种原因,比如命令不存在,或者对应的命令参数不正确,则对应的命令不会被添加到mstate.commands
数组中,且同时给对应的client
的flags
字段开启CLIENT_DIRTY_EXEC
标志位。
watch
命令
当client
处于事务的上下文中时,watch
命令属于可以被立即执行的几个命令之一,watch
命令对应的代码为watchCommand()
函数,实现如下:
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void watchCommand(client *c) {
int j;
if (c->flags & CLIENT_MULTI) {
// 如果执行watch命令的client处于事务的上下文中则直接返回
addReplyError(c,“WATCH inside MULTI is not allowed”);
return;
}
for (j = 1; j < c->argc; j++)
// 对传入的每个要watch的可以调用watchForKey()
watchForKey(c,c->argv[j]);
addReply(c,shared.ok);
}
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watchCommand()
方法会首先判断执行watch
的命令是否已经处于事务的上下文中,如果是的话则直接报错返回,说明在Redis
事务中不能调用watch
命令。
接下来对于watch
命令传入的所有的key
,依次调用watchForKey()
方法,定义如下:
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void watchForKey(client *c, robj *key) {
list *clients = NULL;
listIter li;
listNode *ln;
watchedKey *wk;
/* Check if we are already watching for this key */
listRewind(c->watched_keys,&li);
// 1. 先检查对应的key是否已经存在于watch列表中
while((ln = listNext(&li))) {
wk = listNodeValue(ln);
if (wk->db == c->db && equalStringObjects(key,wk->key))
// 对应的key已经存在,直接返回
return; /* Key already watched */
}
/* This key is not already watched in this DB. Let’s add it */
// 2. 根据key的名字查找所有watch了这个key的client对象
// 如果还没有任何一个client在watch这个key,则把对应的client
// 添加到redisDb->watched_keys列表中,键是对应的key
clients = dictFetchValue(c->db->watched_keys,key);
if (!clients) {
clients = listCreate();
// 添加到redisSb->watched_keys保存,键为key
dictAdd(c->db->watched_keys,key,clients);
incrRefCount(key);
}
listAddNodeTail(clients,c);
/* Add the new key to the list of keys watched by this client */
// 3. 构造watchedKey对象,并添加到client->watched_keys列表的最后
wk = zmalloc(sizeof(*wk));
wk->key = key;
wk->db = c->db;
incrRefCount(key);
listAddNodeTail(c->watched_keys,wk);
}
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watchForKey()
方法会做下面几件事:
- 判断对应的
key
是否已经存在于client->watched_keys
列表中,如果已经存在则直接返回。client->watched_keys
保存着对应的client
对象所有的要监视的key
。 - 如果不存在,则去
client->db->watched_keys
中查找所有的已经监视了这个key
的client
对象。client->db->watched_keys
以dict
的结构保存了所有的监视这个key
的client
列表。 - 如果第二步中的列表存在,则把执行
watch
命令的client
添加到这个列表的尾部,如果不存在,表示还没有任何一个client
监视这个key
,则新建一个列表,添加到client->db->watched_keys
中,然后把执行watch
命令的client
添加到新生成的列表的尾部。 - 把传入的
key
封装成一个watchedKey
结构的变量,添加到client->watched_key
列表的最后面。
假设当前client->db->watched_keys
的监测情况如下图所示:
而client->watched_keys
的监测情况如下:
这个时候client_A
执行watch key1 key2 key3
这个命令,执行完命令之后client->db->watched_keys
结果为
而client->watched_keys
结果为
对于key1
,目前还没有client
对key1
进行监视,所以这个时候client_A
会新建一个列表,把自己添加到这个列表中然后把映射关系添加到client->db->watched_keys
中去,之后会把key1
添加到client->watched_keys
列表的最后。
对于key2
,由于已经存在于watched_keys
列表中,所以会直接返回不做任何处理。
对于key3
,由于client->db->watched_keys
中已经有client_B
和client_C
在监视它,所以会直接把client_A
添加到监视列表的末尾之后再把key3
添加到client_A
的监视列表中去。
修改数据:
CLIENT_DIRTY_CAS
watch
命令的作用就是用在事务中检测被监视的key
是否被其他的client
修改了,如果已经被修改,则阻止事务的执行,那么这个功能是怎么实现的呢?
这里以set
命令为例进行分析。
假设client_A
执行了watch name
这个命令然后执行multi
命令开启了事务但是还没有执行exec
命令,这个时候client_B
执行了set name slogen
这个命令,整个过程如下:
时间 | client_A | client_B |
---|---|---|
T1 |
watch name |
|
T2 |
multi |
|
T3 |
get name |
|
T4 |
set name slogen |
|
T5 |
exec |
在T4
的时候client_B
执行了set
命令修改了name
,Redis
收到set
命令之后会执行setCommand
方法,实现如下:
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void setCommand(client *c) {
// 其他省略代码
setGenericCommand(c,flags,c->argv[1],c->argv[2],expire,unit,NULL,NULL);
}
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在setCommand()
最后会调用setGenericCommand()
方法,改方法实现如下:
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void setGenericCommand(client *c, int flags, robj *key, robj *val, robj *expire, int unit, robj *ok_reply, robj *abort_reply) {
// 其他省略代码
setKey(c->db,key,val);
// 其他省略代码
}
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在setGenericCommand()
方法中会调用setKey()
这个方法,接着看下setKey()
这个方法:
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void setKey(redisDb *db, robj *key, robj *val) {
if (lookupKeyWrite(db,key) == NULL) {
dbAdd(db,key,val);
} else {
dbOverwrite(db,key,val);
}
incrRefCount(val);
removeExpire(db,key);
// 通知修改了key
signalModifiedKey(db,key);
}
|
在setKey()
方法最后会调用signaleModifiedKey()
通知redis
数据库中有数据被修改,signaleModifiedKey()
方法实现如下:
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void signalModifiedKey(redisDb *db, robj *key) {
touchWatchedKey(db,key);
}
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可以看到signalModifiedKey()
也仅仅是调用touchWatchedKey()
方法,代码如下:
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void touchWatchedKey(redisDb *db, robj *key) {
list *clients;
listIter li;
listNode *ln;
if (dictSize(db->watched_keys) == 0) return;
// 1. 从redisDb->watched_keys中找到对应的client列表
clients = dictFetchValue(db->watched_keys, key);
if (!clients) return;
/* Mark all the clients watching this key as CLIENT_DIRTY_CAS */
/* Check if we are already watching for this key */
listRewind(clients,&li);
while((ln = listNext(&li))) {
// 2.依次遍历client列表,给每个client的flags字段
// 开启CLIENT_DIRTY_CAS标识位
client *c = listNodeValue(ln);
c->flags |= CLIENT_DIRTY_CAS;
}
}
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touchWatchedKey()
方法会做下面两件事:
- 从
redisDb->watched_keys
中找到监视这个key
的client列表。前面在分析watch
命令的时候说过,如果有client
执行了watch keys
命令,那么redis
会以键值对的形式把(key,client)
的对应关系保存在redisDb->watched_key
这个字段里面。 - 对于第一步中找到的每个
client
对象,都会给这个client
的flags
字段开启CLIENT_DIRTY_CAS
标志位。
在Redis
里面所有会修改数据库内容的命令最后都会调用signalModifiedKey()
这个方法,而在signalModifiedKey()
会给所有的监视这个key
的client
增加CLIENT_DIRTY_CAS
标志位。
exec
命令
exec
命令用来执行事务,对应的代码为execCommand()
这个方法,实现如下:
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void execCommand(client *c) {
int j;
robj **orig_argv;
int orig_argc;
struct redisCommand *orig_cmd;
int must_propagate = 0; /* Need to propagate MULTI/EXEC to AOF / slaves? */
// 1. 判断对应的client是否属于事务中
if (!(c->flags & CLIENT_MULTI)) {
addReplyError(c,“EXEC without MULTI”);
return;
}
/**
* 2. 检查是否需要执行事务,在下面两种情况下不会执行事务
* 1) 有被watch的key被其他的客户端修改了,对应于CLIENT_DIRTY_CAS标志位被开启
* ,这个时候会返回一个nil,表示没有执行事务
* 2) 有命令在加入事务队列的时候发生错误,对应于CLIENT_DIRTY_EXEC标志位被开启
* ,这个时候会返回一个execaborterr错误
*/
if (c->flags & (CLIENT_DIRTY_CAS|CLIENT_DIRTY_EXEC)) {
addReply(c, c->flags & CLIENT_DIRTY_EXEC ? shared.execaborterr :
shared.nullmultibulk);
// 取消所有的事务
discardTransaction(c);
goto handle_monitor;
}
/* Exec all the queued commands */
// 3. unwatch所有被这个client watch的key
unwatchAllKeys(c); /* Unwatch ASAP otherwise we’ll waste CPU cycles */
orig_argv = c->argv;
orig_argc = c->argc;
orig_cmd = c->cmd;
addReplyMultiBulkLen(c,c->mstate.count);
// 4. 依次执行事务队列中所有的命令
for (j = 0; j < c->mstate.count; j++) {
c->argc = c->mstate.commands[j].argc;
c->argv = c->mstate.commands[j].argv;
c->cmd = c->mstate.commands[j].cmd;
/* Propagate a MULTI request once we encounter the first write op.
* This way we’ll deliver the MULTI/…./EXEC block as a whole and
* both the AOF and the replication link will have the same consistency
* and atomicity guarantees. */
if (!must_propagate && !(c->cmd->flags & CMD_READONLY)) {
execCommandPropagateMulti(c);
must_propagate = 1;
}
call(c,CMD_CALL_FULL);
/* Commands may alter argc/argv, restore mstate. */
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;
// 5. 重置这个client对应的事务相关的所有的数据
discardTransaction(c);
/* Make sure the EXEC command will be propagated as well if MULTI
* was already propagated. */
if (must_propagate) server.dirty++;
handle_monitor:
if (listLength(server.monitors) && !server.loading)
replicationFeedMonitors(c,server.monitors,c->db->id,c->argv,c->argc);
}
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execCommand()
方法会做下面几件事:
- 判断对应的
client
是否已经处于事务中,如果不是,则直接返回错误。 - 判断时候需要执行事务中的命令。在下面两种情况下不会执行事务而是返回错误。
- 有被监视的
key
被其他的客户端修改了,对应于CLIENT_DIRTY_CAS
标志位被开启,这个时候会返回一个nil
,表示没有执行事务。 - 有命令在加入事务队列的时候发生错误,对应于CLIENT_DIRTY_EXEC标志位被开启,这个时候会返回一个
execaborterr
错误。
- 有被监视的
unwatch
所有被这个client
监视的key
。- 依次执行事务队列中所有的命令。
- 重置这个
client
对应的事务相关的所有的数据。
discard
使用discard
命令可以取消一个事务,对应的方法为discardCommand()
,实现如下:
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void discardCommand(client *c) {
// 1. 检查对应的client是否处于事务中
if (!(c->flags & CLIENT_MULTI)) {
addReplyError(c,“DISCARD without MULTI”);
return;
}
// 2. 取消事务
discardTransaction(c);
addReply(c,shared.ok);
}
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discardCommand()
方法首先判断对应的client
是否处于事务中,如果不是则直接返回错误,否则的话会调用discardTransaction()
方法取消事务,该方法实现如下:
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void discardTransaction(client *c) {
// 1. 释放所有跟MULTI/EXEC状态相关的资源
freeClientMultiState(c);
// 2. 初始化相应的状态
initClientMultiState(c);
// 3. 取消对应client的3个标志位
c->flags &= ~(CLIENT_MULTI|CLIENT_DIRTY_CAS|CLIENT_DIRTY_EXEC);
// 4.unwatch所有已经被watch的key
unwatchAllKeys(c);
}
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Other
Atomic
:原子性
原子性是指一个事务(transaction
)中的所有操作,要么全部完成,要么全部不完成,不会结束在中间某个环节。
对于Redis
的事务来说,事务队列中的命令要么全部执行完成,要么一个都不执行,因此Redis
的事务是具有原子性的。
注意Redis
不提供事务回滚机制。
Consistency
:一致性
事务的一致性是指事务的执行结果必须是使事务从一个一致性状态变到另一个一致性状态,无论事务是否执行成功。
- 命令加入事务队列失败(参数个数不对?命令不存在?),整个事务不会执行。所以事务的一致性不会被影响。
- 使用了
watch
命令监视的key
只事务期间被其他客户端修改,整个事务不会执行。也不会影响事务的一致性。 - 命令执行错误。如果事务执行过程中有一个活多个命令错误执行失败,服务器也不会中断事务的执行,会继续执行事务中剩下的命令,并且已经执行的命令不会受任何影响。出错的命令将不会执行,也就不会对数据库做出修改,因此这种情况下事物的一致性也不会受到影响。
- 服务器宕机。服务器宕机的情况下的一致性可以根据服务器使用的持久化方式来分析。
- 无持久化模式下,事务是一致的。这种情况下重启之后的数据库没有任何数据,因此总是一致的。
RDB
模式下,事务也是一致的。服务器宕机重启之后可以根据RDB
文件来恢复数据,从而将数据库还原到一个一致的状态。如果找不到可以使用的RDB
文件,那么重启之后数据库是空白的,那也是一致的。AOF
模式下,事务也是一致的。服务器宕机重启之后可以根据AOF
文件来恢复数据,从而将数据库还原到一个一直的状态。如果找不到可以使用的AOF
文件,那么重启之后数据库是空白的,那么也是一致的。
Isolation
:隔离性
Redis 是单进程程序,并且它保证在执行事务时,不会对事务进行中断,事务可以运行直到执行完所有事务队列中的命令为止。因此,Redis 的事务是总是带有隔离性的。
Durability
:持久性
Redis
事务并没有提供任何的持久性功能,所以事务的持久性是由Redis
本身所使用的持久化方式来决定的。
- 在单纯的内存模式下,事务肯定是不持久的。
- 在
RDB
模式下,服务器可能在事务执行之后RDB
文件更新之前的这段时间失败,所以RDB
模式下的Redis
事务也是不持久的。 - 在
AOF
的always
模式下,事务的每条命令在执行成功之后,都会立即调用fsync
或fdatasync
将事务数据写入到AOF
文件。但是,这种保存是由后台线程进行的,主线程不会阻塞直到保存成功,所以从命令执行成功到数据保存到硬盘之间,还是有一段非常小的间隔,所以这种模式下的事务也是不持久的。 - 其他
AOF
模式也和always
模式类似,所以它们都是不持久的。
结论:Redis
的事务满足原子性、一致性和隔离性,但是不满足持久性。。
Reference
Redis
源码(3.2.28)- 《Redis设计与实现》