In learning knowledge, one should be good at thinking, thinking, and thinking again.

                                                                                               —-Albert Einstein

引言

Lua脚本的原子性和事务的ACID特性想必大家都很熟悉，本篇文章将从性能表现和原理帮助我们快速理解他们

基本概念

1. Redis Lua 脚本

• 从 2.6 版本起，Redis 开始支持 Lua 脚本。开发者能够将一系列 Redis 命令封装于一个 Lua 脚本内，Redis 会以原子方式执行该脚本。在脚本执行的过程中，不会执行其他客户端的命令，即脚本中的所有操作要么全部成功，要么全部失败。常见的我们会基于Lua脚本实现限流器，或者很多游戏脚本也用Lua实现

2. Redis 事务

• Redis 的事务通过 MULTI、EXEC、DISCARD 和 WATCH 等命令来实现。当使用 MULTI 开启事务后，后续的命令会被放入队列，直到调用 EXEC 时，队列中的命令才会依次执行。WATCH 命令可用于实现乐观锁，以确保事务执行时被监视的键未被其他客户端修改。需要特别注意的是，Redis 的事务不支持回滚，这与数据库事务可回滚的特性有所不同。

3. Redis Pipeline

• Pipeline 是一种客户端优化技术，它允许客户端将多个命令一次性发送给 Redis 服务器，服务器处理完这些命令后再一次性将结果返回给客户端。这样做可以有效减少客户端与服务器之间的网络往返次数，从而提高性能。Pipeline类似于批处理方式，优化了与Redis服务器沟通的次数

性能表现

1. Lua 脚本

• Lua 脚本将多个操作封装在一个脚本中，减少了客户端与服务器之间的网络往返次数，并且脚本在服务器端执行，减少了命令解析的次数，通常在处理复杂逻辑时性能更优。

2. 事务

• 事务也能减少网络往返次数，因为多个命令可以一次性发送。但事务中的每个命令都需要在服务器端进行解析和执行，在处理大量命令时可能会有一定性能开销。

3. Pipeline

• Pipeline 主要通过减少网络往返时间来提高性能。对于大量独立的命令，使用 Pipeline 可以显著提高执行效率。但由于命令之间没有原子性保证，在需要保证数据一致性的场景下可能不适用。

三者的特性和开销也就决定了他们将适用于不同的场景

使用场景(实战错误处理)

1. Lua 脚本

• 适用于需要实现复杂业务逻辑、保证操作原子性的场景，如分布式锁、限流、库存扣减等。通过 Lua 脚本可以将多个操作封装在一起，避免了多次网络交互和并发问题。

• Lua 脚本具有原子性，在脚本执行过程中，不会被其他客户端的命令打断。若脚本执行过程中出现错误，整个脚本的执行会停止，并且没有回滚机制，已执行的部分操作不会被撤销。

  redis.call('set', 'key1', 'value1')
  redis.call('incr', 'key1')  -- 这里会报错，因为 key1 是字符串
  redis.call('set', 'key2', 'value2')

2. 事务

• 适用于简单的批量操作，需要保证一组命令原子执行的场景，如同时更新多个相关的键值对。同时，WATCH 命令可以用于实现乐观锁，处理并发更新的情况。

• Redis 事务保证了命令执行的原子性，执行过程不会被其他客户端的命令插入。如果某个命令出错，其他命令仍会继续执行，同样没有回滚机制。不过，若在命令入队时出现语法错误（执行之前），整个事务会失败。

  MULTI
  SET key1 value1
  INCR key1  -- 对字符串执行 INCR 会在执行时出错
  EXEC

3. Pipeline

• 适用于需要批量执行大量独立命令的场景，如批量插入数据、批量查询数据等。通过 Pipeline 可以提高操作效率，减少网络延迟的影响。

• Pipeline 不保证原子性，它只是将多个命令批量发送，服务器按顺序执行这些命令，且这些命令之间相互独立。一个命令执行失败不会影响其他命令的执行

  public static void main(String[] args) {// 创建 Jedis 实例并连接到 Redis 服务器try (Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379)) {// 创建 Pipeline 对象Pipeline pipeline = jedis.pipelined();// 向 Pipeline 中添加命令pipeline.set("key1", "value1");Response<String> getResponse = pipeline.get("nonexistent_key");Response<Long> incrResponse = pipeline.incr("counter");// 执行 Pipeline 中的所有命令List<Object> results = pipeline.syncAndReturnAll();// 打印执行结果System.out.println(results);// 也可以通过 Response 对象单独获取每个命令的结果System.out.println("Get result: " + getResponse.get());System.out.println("Incr result: " + incrResponse.get());}
  }