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Redis-事物
阅读量:6193 次
发布时间:2019-06-21

本文共 7953 字,大约阅读时间需要 26 分钟。

hot3.png

Redis 通过 、 、 和 四个命令来实现事务功能, 本章首先讨论使用 、 和 三个命令实现的一般事务, 然后再来讨论带有 的事务的实现。

因为事务的安全性也非常重要, 所以本章最后通过常见的 ACID 性质对 Redis 事务的安全性进行了说明。

事物

事务提供了一种“将多个命令打包, 然后一次性、按顺序地执行”的机制, 并且事务在执行的期间不会主动中断 —— 服务器在执行完事务中的所有命令之后, 才会继续处理其他客户端的其他命令。

以下是一个事务的例子, 它先以 开始一个事务, 然后将多个命令入队到事务中, 最后由 命令触发事务, 一并执行事务中的所有命令:

redis 127.0.0.1:6379> multiOKredis 127.0.0.1:6379> set msg 'hello world'QUEUEDredis 127.0.0.1:6379> get msgQUEUEDredis 127.0.0.1:6379> sadd tag 'java' 'c++' 'C#'QUEUEDredis 127.0.0.1:6379> smembers tagQUEUEDredis 127.0.0.1:6379> exec1) OK2) "hello world"3) (integer) 34) 1) "c++"   2) "C#"   3) "java"redis 127.0.0.1:6379>

一个事务从开始到执行会经历以下三个阶段:

1.开始事务。
2.命令入队。
3.执行事务。
下文将分别介绍事务的这三个阶段。

开始事物

命令的执行标记着事务的开始:

redis 127.0.0.1:6379> multiOK

这个命令唯一做的就是, 将客户端的 REDIS_MULTI 选项打开, 让客户端从非事务状态切换到事务状态。

 

命令入队

当客户端处于非事务状态下时, 所有发送给服务器端的命令都会立即被服务器执行:

redis 127.0.0.1:6379> set msg 'hello world'OKredis 127.0.0.1:6379> get msg"hello world"

但是, 当客户端进入事务状态之后, 服务器在收到来自客户端的命令时, 不会立即执行命令, 而是将这些命令全部放进一个事务队列里, 然后返回 QUEUED , 表示命令已入队:

redis 127.0.0.1:6379> set msg 'hello world'QUEUEDredis 127.0.0.1:6379> get msgQUEUED

以下流程图展示了这一行为:

 

 

事务队列是一个数组, 每个数组项是都包含三个属性:

1.要执行的命令(cmd)。
2.命令的参数(argv)。
3.参数的个数(argc)。
举个例子, 如果客户端执行以下命令:

redis 127.0.0.1:6379> multiOKredis 127.0.0.1:6379> set msg 'hello world'QUEUEDredis 127.0.0.1:6379> get msgQUEUEDredis 127.0.0.1:6379> sadd tag 'java' 'c++' 'C#'QUEUEDredis 127.0.0.1:6379> smembers tagQUEUED

那么程序将为客户端创建以下事务队列:

数字索引 cmd argv argc
0 set ["msg","hello world"] 2
1 get ["msg"] 1
2 sadd ["tag","java","c++","C#"] 4
3 smembers ["tag"] 1

执行事物

前面说到, 当客户端进入事务状态之后, 客户端发送的命令就会被放进事务队列里。

但其实并不是所有的命令都会被放进事务队列, 其中的例外就是 、 、 和 这四个命令 —— 当这四个命令从客户端发送到服务器时, 它们会像客户端处于非事务状态一样, 直接被服务器执行:

 

如果客户端正处于事务状态, 那么当 命令执行时, 服务器根据客户端所保存的事务队列, 以先进先出(FIFO)的方式执行事务队列中的命令: 最先入队的命令最先执行, 而最后入队的命令最后执行。
比如说,对于以下事务队列:

 

数字索引 cmd argv argc
0 set ["msg","hello world"] 2
1 get ["msg"] 1
2 sadd ["tag","java","c++","C#"] 4
3 smembers ["tag"] 1

程序会首先执行 命令, 然后执行 命令, 再然后执行 命令, 最后执行 命令。

执行事务中的命令所得的结果会以 FIFO 的顺序保存到一个回复队列中。
比如说,对于上面给出的事务队列,程序将为队列中的命令创建如下回复队列:

数字索引 回复类型 回复内容
0 status code reply OK
1 bulk reply "hello world"
2 integer reply 3
3 multi-bulk reply ["java","c++","C#"]

当事务队列里的所有命令被执行完之后, 命令会将回复队列作为自己的执行结果返回给客户端, 客户端从事务状态返回到非事务状态, 至此, 事务执行完毕。

事务的整个执行过程可以用以下伪代码表示:

def execute_transaction():    # 创建空白的回复队列    reply_queue = []    # 取出事务队列里的所有命令、参数和参数数量    for cmd, argv, argc in client.transaction_queue:        # 执行命令,并取得命令的返回值        reply = execute_redis_command(cmd, argv, argc)        # 将返回值追加到回复队列末尾        reply_queue.append(reply)    # 清除客户端的事务状态    clear_transaction_state(client)    # 清空事务队列    clear_transaction_queue(client)    # 将事务的执行结果返回给客户端    send_reply_to_client(client, reply_queue)

在事务和非事务状态下执行命令

无论在事务状态下, 还是在非事务状态下, Redis 命令都由同一个函数执行, 所以它们共享很多服务器的一般设置, 比如 AOF 的配置、RDB 的配置,以及内存限制,等等。

不过事务中的命令和普通命令在执行上还是有一点区别的,其中最重要的两点是:
1.非事务状态下的命令以单个命令为单位执行,前一个命令和后一个命令的客户端不一定是同一个;
而事务状态则是以一个事务为单位,执行事务队列中的所有命令:除非当前事务执行完毕,否则服务器不会中断事务,也不会执行其他客户端的其他命令。

2.在非事务状态下,执行命令所得的结果会立即被返回给客户端;

而事务则是将所有命令的结果集合到回复队列,再作为 命令的结果返回给客户端。

事务状态下的 DISCARD 、 MULTI 和 WATCH 命令

除了 之外, 服务器在客户端处于事务状态时, 不加入到事务队列而直接执行的另外三个命令是 、 和 。

命令用于取消一个事务, 它清空客户端的整个事务队列, 然后将客户端从事务状态调整回非事务状态, 最后返回字符串 OK
给客户端, 说明事务已被取消。
Redis 的事务是不可嵌套的, 当客户端已经处于事务状态, 而客户端又再向服务器发送 时, 服务器只是简单地向客户端发送一个错误, 然后继续等待其他命令的入队。 命令的发送不会造成整个事务失败, 也不会修改事务队列中已有的数据。
只能在客户端进入事务状态之前执行, 在事务状态下发送 命令会引发一个错误, 但它不会造成整个事务失败, 也不会修改事务队列中已有的数据(和前面处理 的情况一样)。

带 WATCH 的事务

命令用于在事务开始之前监视任意数量的键: 当调用 命令执行事务时, 如果任意一个被监视的键已经被其他客户端修改了, 那么整个事务不再执行, 直接返回失败。

以下示例展示了一个执行失败的事务例子:

redis 127.0.0.1:6379> watch nameOKredis 127.0.0.1:6379> multiOKredis 127.0.0.1:6379> set name 'cheng'QUEUEDredis 127.0.0.1:6379> exec(nil)redis 127.0.0.1:6379>

以下执行序列展示了上面的例子是如何失败的:

时间 客户端A 客户端B
t1 watch name  
t2 multi  
t3 set name 'cheng'  
t4   set name 'zhao'
t5 exec  

在时间 T4 ,客户端 B 修改了 name 键的值, 当客户端 A 在 T5 执行 时,Redis 会发现 name 这个被监视的键已经被修改, 因此客户端 A 的事务不会被执行,而是直接返回失败。

下文就来介绍 的实现机制,并且看看事务系统是如何检查某个被监视的键是否被修改,从而保证事务的安全性的。

WATCH 命令的实现

在每个代表数据库的 redis.h/redisDb 结构类型中, 都保存了一个 watched_keys 字典, 字典的键是这个数据库被监视的键, 而字典的值则是一个链表, 链表中保存了所有监视这个键的客户端。

比如说,以下字典就展示了一个 watched_keys 字典的例子:

 

其中, 键 key1 正在被 client2 、 client5 和 client1 三个客户端监视, 其他一些键也分别被其他别的客户端监视着。

WATCH 命令的作用, 就是将当前客户端和要监视的键在 watched_keys 中进行关联。
举个例子, 如果当前客户端为 client10086 , 那么当客户端执行 WATCH key1 key2 时, 前面展示的 watched_keys 将被修改成这个样子:

 

通过 watched_keys 字典, 如果程序想检查某个键是否被监视, 那么它只要检查字典中是否存在这个键即可; 如果程序要获取监视某个键的所有客户端, 那么只要取出键的值(一个链表), 然后对链表进行遍历即可。

WATCH 的触发

在任何对数据库键空间(key space)进行修改的命令成功执行之后 (比如 、 、 、 、 、 ,诸如此类), multi.c/touchWatchedKey函数都会被调用 —— 它检查数据库的 watched_keys 字典, 看是否有客户端在监视已经被命令修改的键, 如果有的话, 程序将所有监视这个/这些被修改键的客户端的 REDIS_DIRTY_CAS

选项打开:

 

当客户端发送 EXEC 命令、触发事务执行时, 服务器会对客户端的状态进行检查:

  • 如果客户端的 REDIS_DIRTY_CAS 选项已经被打开,那么说明被客户端监视的键至少有一个已经被修改了,事务的安全性已经被破坏。服务器会放弃执行这个事务,直接向客户端返回空回复,表示事务执行失败。
  • 如果 REDIS_DIRTY_CAS 选项没有被打开,那么说明所有监视键都安全,服务器正式执行事务。
    可以用一段伪代码来表示这个检查:
def check_safety_before_execute_trasaction():    if client.state & REDIS_DIRTY_CAS:        # 安全性已破坏,清除事务状态        clear_transaction_state(client)        # 清空事务队列        clear_transaction_queue(client)        # 返回空回复给客户端        send_empty_reply(client)    else:        # 安全性完好,执行事务        execute_transaction()

举个例子,假设数据库的 watched_keys 字典如下图所示:

 

如果某个客户端对 key1 进行了修改(比如执行 DEL key1 ), 那么所有监视 key1 的客户端, 包括 client2 、 client5 和 client1 的 REDIS_DIRTY_CAS 选项都会被打开, 当客户端 client2 、 client5 和 client1 执行 EXEC 的时候, 它们的事务都会以失败告终。

最后,当一个客户端结束它的事务时,无论事务是成功执行,还是失败, watched_keys 字典中和这个客户端相关的资料都会被清除。

事务的 ACID 性质

在传统的关系式数据库中,常常用 来检验事务功能的安全性。

Redis 事务保证了其中的一致性(C)和隔离性(I),但并不保证原子性(A)和持久性(D)。
以下四小节是关于这四个性质的详细讨论。

原子性(Atomicity)

单个 Redis 命令的执行是原子性的,但 Redis 没有在事务上增加任何维持原子性的机制,所以 Redis 事务的执行并不是原子性的。如果一个事务队列中的所有命令都被成功地执行,那么称这个事务执行成功。

另一方面,如果 Redis 服务器进程在执行事务的过程中被停止 —— 比如接到 KILL 信号、宿主机器停机,等等,那么事务执行失败。当事务失败时,Redis 也不会进行任何的重试或者回滚动作。

一致性(Consistency)

Redis 的一致性问题可以分为三部分来讨论:入队错误、执行错误、Redis 进程被终结。

入队错误

在命令入队的过程中,如果客户端向服务器发送了错误的命令,比如命令的参数数量不对,等等, 那么服务器将向客户端返回一个出错信息, 并且将客户端的事务状态设为 REDIS_DIRTY_EXEC 。

当客户端执行 命令时, Redis 会拒绝执行状态为 REDIS_DIRTY_EXEC的事务, 并返回失败信息。

redis 127.0.0.1:6379> MULTIOKredis 127.0.0.1:6379> set key(error) ERR wrong number of arguments for 'set' commandredis 127.0.0.1:6379> EXISTS keyQUEUEDredis 127.0.0.1:6379> EXEC(error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.

因此,带有不正确入队命令的事务不会被执行,也不会影响数据库的一致性。

执行错误

如果命令在事务执行的过程中发生错误,比如说,对一个不同类型的 key 执行了错误的操作, 那么 Redis 只会将错误包含在事务的结果中, 这不会引起事务中断或整个失败,不会影响已执行事务命令的结果,也不会影响后面要执行的事务命令, 所以它对事务的一致性也没有影响。

Redis 进程被终结

如果 Redis 服务器进程在执行事务的过程中被其他进程终结,或者被管理员强制杀死,那么根据 Redis 所使用的持久化模式,可能有以下情况出现:

  • 内存模式:如果 Redis 没有采取任何持久化机制,那么重启之后的数据库总是空白的,所以数据总是一致的。
  • RDB 模式:在执行事务时,Redis 不会中断事务去执行保存 RDB 的工作,只有在事务执行之后,保存 RDB 的工作才有可能开始。所以当 RDB 模式下的 Redis 服务器进程在事务中途被杀死时,事务内执行的命令,不管成功了多少,都不会被保存到 RDB 文件里。恢复数据库需要使用现有的 RDB 文件,而这个 RDB 文件的数据保存的是最近一次的数据库快照(snapshot),所以它的数据可能不是最新的,但只要 RDB 文件本身没有因为其他问题而出错,那么还原后的数据库就是一致的。
  • AOF 模式:因为保存 AOF 文件的工作在后台线程进行,所以即使是在事务执行的中途,保存 AOF 文件的工作也可以继续进行,因此,根据事务语句是否被写入并保存到 AOF 文件,有以下两种情况发生:
    1)如果事务语句未写入到 AOF 文件,或 AOF 未被 SYNC 调用保存到磁盘,那么当进程被杀死之后,Redis 可以根据最近一次成功保存到磁盘的 AOF 文件来还原数据库,只要 AOF 文件本身没有因为其他问题而出错,那么还原后的数据库总是一致的,但其中的数据不一定是最新的。
    2)如果事务的部分语句被写入到 AOF 文件,并且 AOF 文件被成功保存,那么不完整的事务执行信息就会遗留在 AOF 文件里,当重启 Redis 时,程序会检测到 AOF 文件并不完整,Redis 会退出,并报告错误。需要使用 redis-check-aof 工具将部分成功的事务命令移除之后,才能再次启动服务器。还原之后的数据总是一致的,而且数据也是最新的(直到事务执行之前为止)。

隔离性(Isolation)

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。

持久性(Durability)

因为事务不过是用队列包裹起了一组 Redis 命令,并没有提供任何额外的持久性功能,所以事务的持久性由 Redis 所使用的持久化模式决定:

  • 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“总是 SYNC ”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“总是 SYNC ”模式类似,所以它们都是不持久的。

总结

  • 事务提供了一种将多个命令打包,然后一次性、有序地执行的机制。
  • 事务在执行过程中不会被中断,所有事务命令执行完之后,事务才能结束。
  • 多个命令会被入队到事务队列中,然后按先进先出(FIFO)的顺序执行。
  • 带 WATCH 命令的事务会将客户端和被监视的键在数据库的 watched_keys 字典中进行关联,当键被修改时,程序会将所有监视被修改键的客户端的 REDIS_DIRTY_CAS 选项打开。
  • 只有在客户端的 REDIS_DIRTY_CAS 选项未被打开时,才能执行事务,否则事务直接返回失败。
  • Redis 的事务保证了 ACID 中的一致性(C)和隔离性(I),但并不保证原子性(A)和持久性(D)。

 

转载于:https://my.oschina.net/u/2935389/blog/3034594

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