被问懵了，不能回滚的 Redis 事务还能用吗？
前言
事务是关系型数据库的特征之一，那么作为 Nosql 的代表 Redis 中有事务吗？如果有，那么 Redis 当中的事务又是否具备关系型数据库的 ACID 四大特性呢？
Redis 有事务吗
这个答案可能会令很多人感到意外，Redis 当中是存在“事务”的。这里我把 Redis 的事务带了引号，原因在后面分析。
Redis 当中的单个命令都是原子操作，但是如果我们需要把多个命令组合操作又需要保证数据的一致性时，就可以考试使用 Redis 提供的事务（或者使用前面介绍的 Lua 脚本）。
Redis 当中，通过下面 4 个命令来实现事务：
multi：开启事务 exec：执行事务 discard：取消事务 watch：监视
Redis 的事务主要分为以下 3 步：
执行命令 multi 开启一个事务。 开启事务之后执行的命令都会被放入一个队列，如果成功之后会固定返回 QUEUED。 执行命令 exec 提交事务之后，Redis 会依次执行队列里面的命令，并依次返回所有命令结果（如果想要放弃事务，可以执行 discard 命令）。
接下来让我们依次执行以下命令来体会一下 Redis 当中的事务：
multi //开启事务
set name lonely_wolf //设置 name，此时 Redis 会将命令放入队列
set age 18 //设值 age，此时 Redis 会将命令放入队列
get name //获取 name，此时 Redis 会将命令放入队列
exec //提交事务，此时会依次执行队列里的命令，并依次返回结果
执行完成之后得到如下效果：
Redis 事务实现原理
Redis 中每个客户端都有记录当前客户端的事务状态 multiState，下面就是一个客户端 client 的数据结构定义：
typedef struct client {
uint64_t id;//客户端唯一 id
multiState mstate; //MULTI 和 EXEC 状态(即事务状态)
//...省略其他属性
} client;
multiState 数据结构定义如下：
typedef struct multiState {
multiCmd *commands;//存储命令的 FIFO 队列
int count;//命令总数
//...省略了其他属性
} multiState;
multiCmd 是一个队列，用来接收并存储开启事务之后发送的命令，其数据结构定义如下：
typedef struct multiCmd {
robj **argv;//用来存储参数的数组
int argc;//参数的数量
struct redisCommand *cmd;//命令指针
} multiCmd;
我们以上面事务的示例截图中事务为例，可以得到如下所示的一个简图：
Redis 事务 ACID 特性
传统的关系型数据库中，一个事务一般都具有 ACID 特性。那么现在就让我们来分析一下 Redis 是否也满足这 ACID 四大特性。
A - 原子性
在讨论事务的原子性之前，我们先来看 2 个例子。
模拟事务在执行命令前发生异常。依次执行以下命令：
multi //开启事务
set name lonely_wolf //设置 name，此时 Redis 会将命令放入队列
get //执行一个不完成的命令，此时会报错
exec //在发生异常后提交事务
最终得到了如下图所示的结果，我们可以看到，当命令入队的时候报错时，事务已经被取消了：
模拟事务在执行命令前发生异常。依次执行以下命令：
flushall //为了防止影响，先清空数据库
multi //开启事务
set name lonely_wolf //设置 name，此时 Redis 会将命令放入队列
incr name //这个命令只能用于 value 为整数的字符串对象，此时执行会报错
exec //提交事务，此时在执行第一条命令成功，执行第二条命令失败
get name //获取 name 的值
最终得到了如下图所示的结果，我们可以看到，当执行事务报错的时候，之前已经成功的命令并没有被回滚，也就是说在执行事务的时候某一个命令失败了，并不会影响其他命令的执行，即 Redis 的事务并不会回滚：
Redis 中的事务为什么不会滚
这个问题的答案在 Redis 官网中给出了明确的解释：
总结起来主要就是 3 个原因：
Redis 作者认为发生事务回滚的原因大部分都是程序错误导致，这种情况一般发生在开发和测试阶段，而生产环境很少出现。 对于逻辑性错误，比如本来应该把一个数加 1 ，但是程序逻辑写成了加 2，那么这种错误也是无法通过事务回滚来进行解决的。 Redis 追求的是简单高效，而传统事务的实现相对比较复杂，这和 Redis 的设计思想相违背。
C - 一致性
一致性指的就是事务执行前后的数据符合数据库的定义和要求。这一点 Redis 中的事务是符合要求的，上面讲述原子性的时候已经提到，不论是发生语法错误还是运行时错误，错误的命令均不会被执行。
I - 隔离性
事务中的所有命令都会按顺序执行，在执行 Redis 事务的过程中，另一个客户端发出的请求不可能被服务，这保证了命令是作为单独的独立操作执行的。所以 Redis 当中的事务是符合隔离性要求的。
D - 持久性
如果 Redis 当中没有被开启持久化，那么就是纯内存运行的，一旦重启，所有数据都会丢失，此时可以认为 Redis 不具备事务的持久性；而如果 Redis 开启了持久化，那么可以认为 Redis 在特定条件下是具备持久性的。
watch 命令
上面我们讲述 Redis 中事务时，提到的的常用命令还有一个 watch 命令，这个又是做什么用的呢？我们还是先来看一个例子。
首先打开一个客户端一，依次执行以下命令：
flushall //清空数据库
multi //开启事务
get name //获取 name，此时正常返回 nil
set name lonely_wolf //设置 name
get name //获取 name，此时正常应该返回 lonely_wolf
得到如下效果图：
这时候我们先不执行事务，打开另一个客户端二，来执行一个命令 set name zhangsan：
客户端二执行成功了，这时候再返回到客户端一执行 exec 命令：
可以发现，第一句话返回了 zhangsan。也就是说，name 这个 key 值在入队之后到 exec 之前发生了变化，一旦发生这种情况，可能会引起很严重的问题，所以在关系型数据库可以通过锁来解决这种问题，那么 Redis 当中试如何解决的呢？
是的，在 Redis 当中就是通过 watch 命令来处理这种场景的。
watch 命令的作用
watch 命令可以为 Redis 事务提供 CAS 乐观锁行为，它可以在 exec 命令执行之前，监视任意 key 值的变化，也就是说当多个线程更新同一个 key 值的时候，会跟原值做比较，一旦发现它被修改过，则拒绝执行命令，并且会返回 nil 给客户端。下面还是让我们通过一个示例来演示一下。
打开一个客户端一，依次执行如下命令：
flushall //清空数据库
watch name //监视 name
multi //开启事务
set name lonely_wolf //设置 name
set age 18 // 设置 age
get name //获取 name
get age //获取 age
执行之后得到如下效果图：
这时候再打开一个客户端二，执行 set name zhangsan命令：
然后再回到客户端一执行 exec命令。这时候会发现直接返回了 nil，也就是事务中所有的命令都没有被执行（即：只要检测到一个 key 值被修改过，那么整个事务都不会被执行）：
watch 原理分析
下面是一个 Redis 服务的数据结构定义：
typedef struct redisDb {
dict *watched_keys; //被 watch 命令监视的 key
int id; //Database ID
//...省略了其他属性
} redisDb;
可以看到，redisDb 中的 watched_keys 存储了一个字典，这个字典当中的 key 存的就是被监视的 key ，然后字典的值存的就是客户端 id。然后每个客户端还有一个标记属性 CLIENT_DIRTY_CAS，一旦我们执行了一些如 set，sadd 等能修改 key 值对应 value 的命令，那么客户端的 CLIENT_DIRTY_CAS 标记属性将会被修改，后面执行事务提交命令 exec 时发现客户端的标记属性被修改过（乐观锁的体现），则会拒绝执行事务。
总结
本文主要介绍了 Redis 当中的事务机制，在介绍事务实现原理的同时从传统关系型数据库的 ACID 四大特性对比分析了 Redis 当中的事务，并最终了解到了 Redis 的事务似乎并不是那么“完美”。