想用Redis来提升事务性能，结果发现事务里操作Redis还真有讲究呢

根据多位开发者在技术社区如CSDN、知乎、Stack Overflow上的经验分享和讨论整理）

“想用Redis来提升事务性能，结果发现事务里操作Redis还真有讲究呢”，这大概是不少程序员在项目中引入Redis后，尤其是在涉及数据库事务的场景下，会发出的感慨，初衷很简单：数据库事务（比如MySQL的）比较耗时，尤其是当多个操作需要保证一致性时，为了缓解数据库的压力，很自然地会想到把一些中间状态、频繁读取的缓存、或者非核心的校验数据放到Redis里，心想这下性能肯定能提升一大截，但真把Redis嵌入到传统数据库事务的流程里，一不小心就会掉进坑里。

最大的一个讲究,就是Redis的事务和关系型数据库的事务根本不是一回事，这个认知上的差异是很多问题的根源，像MySQL这类数据库的事务，强调的是ACID特性，特别是原子性（Atomicity）和隔离性（Isolation），一个事务里的所有操作，要么全部成功，要么全部失败，并且在事务执行过程中，数据处于一种隔离状态，不会被其他事务干扰。

但Redis的事务,通过MULTI和EXEC命令实现，更像是一个打包的批量操作，当你输入MULTI后，后续的命令并不会立即执行，而是被放进一个队列里，当你输入EXEC时，Redis会一次性、按顺序地执行队列中的所有命令，这个过程保证了两点：一是这些命令会连续执行，期间不会被其他客户端的命令插队（隔离性）；二是这些命令要么都执行，要么都不执行（原子性），听起来好像差不多？但关键在于，Redis事务的原子性指的是“这些命令被成功执行”，它不具备回滚（rollback）能力，如果在EXEC之后，发现某个命令执行失败了（比如对字符串执行了集合的操作），Redis不会自动撤销之前已经执行成功的命令，它只是继续执行队列中的下一个命令，这和MySQL事务中一旦出错就自动回滚所有修改的机制有天壤之别。

这就引出了一个非常现实的场景：如何保证Redis操作和数据库操作的一致性？ 在一个下单业务中，我们既要扣减MySQL中的商品库存，又要清空Redis中该用户的购物车缓存，理想的状况是，这两个操作要么都成功，要么都失败，但如果用常规思路，先执行MySQL事务，提交成功后，再在代码里执行Redis命令，就可能出现问题：假设MySQL事务成功提交了，但在紧接着执行DEL user_cart:123这个Redis命令时，网络突然抖动了一下，命令执行失败，结果就是，数据库里库存已经扣了，订单也生了，但用户Redis里的购物车却没清空，下次用户一看，购物车里的东西还在，可能就会再次下单，导致超卖。

反过来也不行,如果先操作Redis，成功后再去提交MySQL事务，万一MySQL事务提交失败了呢？Redis里的数据已经被修改了，无法自动回滚，这就造成了数据不一致。

为了解决这个“讲究”，大家想出了各种办法，一个常见的模式是“先DB，后Redis，但容忍短暂不一致”，也就是先完成数据库的事务提交，确保核心数据落盘，再异步地去更新或删除Redis中的相关缓存，给缓存数据设置一个较短的过期时间（TTL），这样即使异步任务失败了，过一段时间缓存自动失效，下次查询时也会从数据库拉取最新数据并重新填充缓存，这是一种最终一致性的思路，用一点点时间上的延迟来换取系统的可用性和简单性。

另一种更复杂的模式是,尝试将Redis操作也纳入到数据库的事务管理中来，使用类似“事务消息表”或“二阶段提交”的变种方案，在数据库事务中，不仅修改业务数据，还向一张特定的消息表插入一条记录，这条记录的内容就是“需要执行的Redis命令”，提交数据库事务后，由一个独立的作业（比如定时任务）来扫描这张消息表，取出已提交的事务对应的Redis命令，再发送给Redis执行，这样，只有数据库事务成功提交的记录，其对应的Redis操作才会被执行，在一定程度上保证了顺序和关联性，但这无疑增加了系统的复杂性。

还有一点讲究是事务内的Redis操作无法读取到事务外的中间结果，在MySQL事务里，你更新了一行数据，在同一个事务内后续的查询能立刻读到这个更新后的值，但在Redis的MULTI和EXEC事务块内部，所有命令都是被缓存的，在EXEC之前，这些命令都不会真正执行，在一个MULTI事务块内，你无法用一个命令的结果作为另一个命令的输入进行条件判断，除非使用Lua脚本，Redis的Lua脚本在执行时是原子性的，并且脚本中可以包含逻辑判断，能够读取到实时的数据值，这比单纯的事务命令队列更灵活，常被用于实现复杂的原子操作，比如秒杀扣库存。

回到开头那句话,在事务里操作Redis确实很有讲究，它不是一个简单的“用了就能提速”的银弹，你需要清楚地理解两种事务模型的本质区别，根据业务对一致性的要求级别，选择是接受最终一致性，还是设计更复杂的强一致性方案，每一个环节的疏忽，都可能让提升性能的利器，变成制造数据混乱的根源，这其中的权衡和设计，正是分布式系统开发的挑战与魅力所在。