当前位置: 首页 > news >正文

【系统架构设计 每日一问】三 Redis支持事务么,Redis的事务如何保证

实际上,关于Redis事务的说法“Redis 的事务只能保证隔离性和一致性(I 和 C),无法保证原子性和持久性(A 和 D)”并不完全准确。下面我将分别解释Redis事务的四个特性:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability)。

1. 原子性(Atomicity)

Redis的事务通过MULTIEXECDISCARD等命令实现,它们确保了一个事务中的所有命令要么全部执行,要么全部不执行。这是通过Redis将事务中的命令先放入队列,然后在EXEC命令执行时统一执行这些命令来实现的。如果在EXEC执行前遇到错误(如命令不存在或语法错误),则整个事务会被取消,所有命令都不会执行,这体现了原子性。

2. 一致性(Consistency)

Redis的事务在执行过程中会保持数据的一致性。这意味着事务执行前后,数据库从一个一致的状态转换到另一个一致的状态。如果事务执行过程中发生错误,Redis会回滚事务(尽管Redis不直接支持传统意义上的事务回滚,但通过不执行有错误的命令来间接实现),从而保持数据的一致性。

3. 隔离性(Isolation)

Redis的隔离性主要体现在它使用单线程来处理命令,这避免了多线程环境下的并发问题。在Redis中,事务的执行是串行的,即一个事务在执行过程中不会被其他事务的命令打断。此外,Redis还提供了WATCH命令来实现乐观锁,进一步增强了事务的隔离性。Redis使用单个线程来处理网络I/O和键值对读写操作,这确实保证了操作的原子性和顺序性,但在处理并发事务时,仍然需要一种机制来确保数据的一致性和隔离性。这就是WATCH命令的作用所在。以下是详细解释:

Redis的单线程模型

Redis的单线程模型主要是指其网络I/O和键值对读写操作是由一个主线程来完成的。这种设计简化了数据结构的操作,避免了多线程编程中的竞态条件和锁开销,从而提高了性能。然而,单线程模型并不意味着Redis不能处理并发请求,它通过IO多路复用技术(如epoll)来高效地处理多个客户端的连接和请求。

WATCH命令的必要性

尽管Redis是单线程的,但在处理并发事务时仍然可能遇到数据不一致的问题。这是因为Redis允许多个客户端同时连接到服务器,并可能对相同的键值对进行操作。如果两个或多个客户端几乎同时开始一个事务,并尝试修改同一个键值对,那么按照Redis的单线程执行顺序,后一个事务可能会基于前一个事务未提交的数据进行修改,从而导致数据不一致。

为了解决这个问题,Redis提供了WATCH命令。WATCH命令的作用是在事务执行之前,监视一个或多个键。如果在WATCH之后、EXEC之前,这些键中的任何一个被其他命令修改了(无论是被当前客户端还是其他客户端修改),那么当前客户端的事务将被打断,EXEC命令会执行一个空事务,并返回nil回复表示事务执行失败

WATCH命令的作用

  • 实现乐观锁:WATCH命令通过监视键的变化来实现乐观锁机制。这种机制假设在事务执行期间,不会有其他客户端修改被监视的键。如果发生了修改,则放弃事务,从而避免数据不一致的问题。
  • 保证事务的一致性:在并发环境下,多个客户端可能同时尝试修改同一个键值对。通过WATCH命令,Redis可以确保在事务执行期间,被监视的键没有被其他客户端修改,从而保证事务的一致性。
    避免脏读和不可重复读:在数据库事务中,脏读和不可重复读是常见的问题。通过WATCH命令,Redis可以避免在事务执行期间读取到被其他事务修改过的数据,从而避免脏读和不可重复读的问题。

使用场景

WATCH命令通常用于实现分布式锁、排他性访问等并发场景下的数据一致性问题。通过监视键的变化,可以确保在事务执行期间数据的一致性,从而提高系统的并发能力和稳定性。

4. 持久性(Durability)

Redis的持久性并不完全由事务本身保证,而是依赖于Redis的持久化机制。Redis提供了两种持久化方式:RDB(Redis Database)和AOF(Append Only File)。

  • RDB:通过定期将内存中的数据快照保存到磁盘上来实现持久化。但是,RDB在事务执行期间不会执行,因此它不能保证事务中只执行了一部分的数据会被持久化。
  • AOF:通过记录每个写命令到文件中,并在系统重启时重新执行这些命令来恢复数据。如果开启了AOF并且配置了合适的fsync策略,那么Redis可以在一定程度上保证事务的持久性。但是,如果Redis在EXEC命令执行后、数据写入磁盘前崩溃,那么已经提交的事务可能会部分丢失。

因此,说Redis的事务“无法保证持久性”是不准确的。实际上,Redis的持久性取决于其持久化机制的配置和使用情况。

综上所述,Redis的事务能够保证原子性、一致性和隔离性,而持久性则依赖于Redis的持久化机制。所以,原问题中的说法需要被纠正。

相关文章:

【系统架构设计 每日一问】三 Redis支持事务么,Redis的事务如何保证

实际上,关于Redis事务的说法“Redis 的事务只能保证隔离性和一致性(I 和 C),无法保证原子性和持久性(A 和 D)”并不完全准确。下面我将分别解释Redis事务的四个特性:原子性(Atomicit…...

【中项】系统集成项目管理工程师-第4章 信息系统架构-4.3应用架构

前言:系统集成项目管理工程师专业,现分享一些教材知识点。觉得文章还不错的喜欢点赞收藏的同时帮忙点点关注。 软考同样是国家人社部和工信部组织的国家级考试,全称为“全国计算机与软件专业技术资格(水平)考试”&…...

DasViewer打开Revit输出的fbx格式的模型,为啥一团黑?

答:这个应该是没有读取到贴图文件。贴图文件和obj文件需要在同级目录下面。 DasViewer是由大势智慧自主研发的免费的实景三维模型浏览器,采用多细节层次模型逐步自适应加载技术,让用户在极低的电脑配置下,也能流畅的加载较大规模实景三维模型,提供方便快捷的数据浏览操作。 免…...

【05】LLaMA-Factory微调大模型——初尝微调模型

上文【04】LLaMA-Factory微调大模型——数据准备介绍了如何准备指令监督微调数据,为后续的微调模型提供高质量、格式规范的数据支撑。本文将正式进入模型微调阶段,构建法律垂直应用大模型。 一、硬件依赖 LLaMA-Factory框架对硬件和软件的依赖可见以下…...

Training for Stable Diffusion

1.Training for Stable Diffusion 笔记来源: 1.Denoising Diffusion Probabilistic Models 2.最大似然估计(Maximum likelihood estimation) 3.Understanding Maximum Likelihood Estimation 4.How to Solve ‘CUDA out of memory’ in PyTorch 5.pytorch-stable-d…...

初学51单片机之指针基础与串口通信应用

开始之前推荐一个电路学习软件,这个软件笔者也刚接触。名字是Circuit有在线版本和不在线版本,这是笔者在B站看视频翻到的。 Paul Falstadhttps://www.falstad.com/这是地址。 离线版本在网站内点这个进去 根据你的系统下载你需要的版本红线的是windows…...

【启明智显分享】甲醛检测仪HMI方案:ESP32-S3方案4.3寸触摸串口屏,RS485、WIFI/蓝牙可选

今年,“串串房”一词频繁引发广大网友关注。“串串房”,也被称为“陷阱房”“贩子房”——炒房客以低价收购旧房子或者毛坯房,用极度节省成本的方式对房子进行装修,之后作为精修房高价租售,因甲醛等有害物质含量极高&a…...

Linux 驱动学习笔记

1、驱动程序分为几类? • 内核驱动程序(Kernel Drivers):这些是运行在操作系统内核空间的驱动程序,用于直接访问和控制硬件设备。它们提供了与硬件交互的底层功能,如处理中断、访问寄存器、数据传输等。 •…...

ip地址设置了重启又改变了怎么回事

在数字世界的浩瀚星海中,IP地址就如同每个设备的“身份证”,确保它们在网络中准确无误地定位与通信。然而,当我们精心为设备配置好IP地址后,却时常遭遇一个令人费解的现象:一旦设备重启,原本设定的IP地址竟…...

layui table 浮动操作内容收缩,展开

layui table 隐藏浮动操作内容 fixed: right, style:, title: 操作,align:left, minWidth: 450, toolbar:#id分析: 浮动一块新增一个class layui-table-fixed-r 可以隐藏整块内容进行,新增一个按钮点击时间,然后进行收缩和展开 $(‘.layui-…...

Ubuntu24.04 NFS 服务配置

1、NFS 介绍 NFS 是 Network FileSystem 的缩写,顾名思义就是网络文件存储系统,它允许网络中的计算机之间通过 TCP/IP 网络共享资源。通过 NFS,我们本地 NFS 的客户端应用可以透明地读写位于服务端 NFS 服务器上的文件,就像访问本…...

vue3使用html2canvas

安装 yarn add html2canvas 代码 <template><div class"container" ref"container"><div class"left"><img :src"logo" alt"" class"logo"><h2>Contractors pass/承包商通行证&l…...

OpenCV分水岭算法watershed函数的使用

操作系统&#xff1a;ubuntu22.04 OpenCV版本&#xff1a;OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言&#xff1a;C11 描述 我们将学会使用基于标记的分水岭算法来进行图像分割。我们将看到&#xff1a;watershed()函数的用法。 任何灰度图像都可以被视为一个地形表…...

laravel为Model设置全局作用域

如果一个项目中存在这么一个sql条件在任何情况下或大多数情况都会被使用&#xff0c;同时很容易被开发者遗忘&#xff0c;那么就非常适用于今天要提到的这个功能&#xff0c;Eloquent\Model的全局作用域。 首先看一个示例&#xff0c;有个数据表&#xff0c;结构如下&#xff1…...

Leetcode之string

目录 前言1. 字符串相加2. 仅仅反转字母3. 字符串中的第一个唯一字符4. 字符串最后一个单词的长度5. 验证回文串6. 反转字符串Ⅱ7. 反转字符串的单词Ⅲ8. 字符串相乘9. 打印日期 前言 本篇整理了一些关于string类题目的练习, 希望能够学以巩固. 博客主页: 酷酷学!!! 点击关注…...

OS:处理机进程调度

1.BackGround&#xff1a;为什么要进行进程调度&#xff1f; 在多进程环境下&#xff0c;内存中存在着多个进程&#xff0c;其数目往往多于处理机核心数目。这就要求系统可以按照某种算法&#xff0c;动态的将处理机CPU资源分配给处于就绪状态的进程。调度算法的实质其实是一种…...

【车辆轨迹处理】python实现轨迹点的聚类(一)——DBSCAN算法

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、单辆车轨迹的聚类与分析1.引入库2.聚类3.聚类评价 二、整个数据集多辆车聚类1.聚类2.整体评价 前言 空间聚类是基于一定的相似性度量对空间大数据集进行分组…...

Apache Kylin

Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎&#xff0c;提供 SQL 查询接口及多维分析&#xff08;OLAP&#xff09;能力以支持超大规模数据集。它能在亚秒级的时间内提供 PB 级数据的查询能力&#xff0c;非常适合大数据分析和报表系统。 ### 入门指南 #### 1. 环境准备 首先…...

为何Vue3比Vue2快

Proxy响应式 PatchFlag 编译模板时&#xff0c;动态节点做标记标记&#xff0c;分为不同的类型&#xff0c;如TEXT PROPSdiff算法时&#xff0c;可以区分静态节点&#xff0c;以及不同类型的动态节点 <div>Hello World</div> <span>{{ msg }}</span>…...

人工智能与社交变革:探索Facebook如何领导智能化社交平台

在过去十年中&#xff0c;人工智能&#xff08;AI&#xff09;技术迅猛发展&#xff0c;彻底改变了我们与数字世界互动的方式。Facebook作为全球最大的社交媒体平台之一&#xff0c;充分利用AI技术&#xff0c;不断推动社交平台的智能化&#xff0c;提升用户体验。本文将深入探…...

多云管理“拦路虎”:深入解析网络互联、身份同步与成本可视化的技术复杂度​

一、引言&#xff1a;多云环境的技术复杂性本质​​ 企业采用多云策略已从技术选型升维至生存刚需。当业务系统分散部署在多个云平台时&#xff0c;​​基础设施的技术债呈现指数级积累​​。网络连接、身份认证、成本管理这三大核心挑战相互嵌套&#xff1a;跨云网络构建数据…...

国防科技大学计算机基础课程笔记02信息编码

1.机内码和国标码 国标码就是我们非常熟悉的这个GB2312,但是因为都是16进制&#xff0c;因此这个了16进制的数据既可以翻译成为这个机器码&#xff0c;也可以翻译成为这个国标码&#xff0c;所以这个时候很容易会出现这个歧义的情况&#xff1b; 因此&#xff0c;我们的这个国…...

装饰模式(Decorator Pattern)重构java邮件发奖系统实战

前言 现在我们有个如下的需求&#xff0c;设计一个邮件发奖的小系统&#xff0c; 需求 1.数据验证 → 2. 敏感信息加密 → 3. 日志记录 → 4. 实际发送邮件 装饰器模式&#xff08;Decorator Pattern&#xff09;允许向一个现有的对象添加新的功能&#xff0c;同时又不改变其…...

【kafka】Golang实现分布式Masscan任务调度系统

要求&#xff1a; 输出两个程序&#xff0c;一个命令行程序&#xff08;命令行参数用flag&#xff09;和一个服务端程序。 命令行程序支持通过命令行参数配置下发IP或IP段、端口、扫描带宽&#xff0c;然后将消息推送到kafka里面。 服务端程序&#xff1a; 从kafka消费者接收…...

论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(二)

HoST框架核心实现方法详解 - 论文深度解读(第二部分) 《Learning Humanoid Standing-up Control across Diverse Postures》 系列文章: 论文深度解读 + 算法与代码分析(二) 作者机构: 上海AI Lab, 上海交通大学, 香港大学, 浙江大学, 香港中文大学 论文主题: 人形机器人…...

通过Wrangler CLI在worker中创建数据库和表

官方使用文档&#xff1a;Getting started Cloudflare D1 docs 创建数据库 在命令行中执行完成之后&#xff0c;会在本地和远程创建数据库&#xff1a; npx wranglerlatest d1 create prod-d1-tutorial 在cf中就可以看到数据库&#xff1a; 现在&#xff0c;您的Cloudfla…...

零基础设计模式——行为型模式 - 责任链模式

第四部分&#xff1a;行为型模式 - 责任链模式 (Chain of Responsibility Pattern) 欢迎来到行为型模式的学习&#xff01;行为型模式关注对象之间的职责分配、算法封装和对象间的交互。我们将学习的第一个行为型模式是责任链模式。 核心思想&#xff1a;使多个对象都有机会处…...

工业自动化时代的精准装配革新:迁移科技3D视觉系统如何重塑机器人定位装配

AI3D视觉的工业赋能者 迁移科技成立于2017年&#xff0c;作为行业领先的3D工业相机及视觉系统供应商&#xff0c;累计完成数亿元融资。其核心技术覆盖硬件设计、算法优化及软件集成&#xff0c;通过稳定、易用、高回报的AI3D视觉系统&#xff0c;为汽车、新能源、金属制造等行…...

【开发技术】.Net使用FFmpeg视频特定帧上绘制内容

目录 一、目的 二、解决方案 2.1 什么是FFmpeg 2.2 FFmpeg主要功能 2.3 使用Xabe.FFmpeg调用FFmpeg功能 2.4 使用 FFmpeg 的 drawbox 滤镜来绘制 ROI 三、总结 一、目的 当前市场上有很多目标检测智能识别的相关算法&#xff0c;当前调用一个医疗行业的AI识别算法后返回…...

rnn判断string中第一次出现a的下标

# coding:utf8 import torch import torch.nn as nn import numpy as np import random import json""" 基于pytorch的网络编写 实现一个RNN网络完成多分类任务 判断字符 a 第一次出现在字符串中的位置 """class TorchModel(nn.Module):def __in…...