Redis采用了乐观锁方式进行事务控制，它使用watch命令监视给定的key，当exec（提交事务）的时候,如果监视的key从调用watch后发生过变化，则整个事务会失败。也可以调用watch多次监视多个key。注意watch的key是对整个连接有效的，如果连接断开，监视和事务都会被自动清除。当然exec，discard，unwatch命令都会清除连接中的所有监视。
Redis保证一个事务中的所有命令要么都执行，要么都不执行(原子性)。如果在发送EXEC命令前客户端断线了，则Redis会清空事务队列，事务中的所有命令都不会执行。而一旦客户端发送了EXEC命令，所有的命令就都会被执行，即使此后客户端断线也没关系，因为Redis中已经记录了所有要执行的命令。
常用指令：
- multi 开启事务
- exec 提交事务
- discard 取消事务
- watch 监控，如果监控的值发生变化，则提交事务时会失败
- unwatch 去掉监控
模拟转账操作
开启事务后所有操作都会进入到一个队列中，提交时一起执行
模拟取消事务
redis事务太简单，没有回滚，而只有取消。
当队列中有语句出现错误时，事务会自动取消
乐观锁使用演示
乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，期间该数据可以随便被其他人读取，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。
版本号机制是乐观锁最常用的方式，就是在表中增加一个版本号的字段，更新前先查一遍获取版本号，再作为更新语句的where条件进行更新，如果数据在获取版本号之后，在更新之前已经改变了，那就会更新失败，因为最后更新了0条数据，java后台拿到更新数如果为0，则说明更新失败，出现了并发问题，然后做具体的处理。
1.添加测试数据语句
开启监控，开启事务，执行语句
2.另起一个redis对数据进行修改
3.返回第一个数据库提交事务
这里我们可以看到执行事务失败。a变成了666
三、乐观锁秒杀抢票练习
public class SecondsKillDemo02 {
//定义抢票逻辑
public static void KillTicket() {
//1.连接
Jedis jedis = JedisDataSource.getConnection();
//2.监控reids中指定的key
String a = jedis.get("a");
if (a == null || Integer.valueOf(a) == 0)
throw new RuntimeException("没票了");
jedis.watch("a", "b");
//3.开启事务执行业务
Transaction multi = jedis.multi();
try {
multi.decr("a");
multi.incrBy("b", 100);
//4.提交事务
multi.discard();
System.out.println("ok");
} catch (Exception e) {
multi.exec();
} finally {
//5.取消监控
jedis.unwatch();
//6.释放
jedis.close();
}
}
public static void main(String[] args) {
//1.定义初始数据
Jedis jedis = JedisDataSource.getConnection();
jedis.set("a", "1");
jedis.set("b", "0");
//2.创建多个线程，在线程中执行抢票
Thread t1 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
KillTicket();
}
});
Thread t2 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
KillTicket();
}
});
t1.start();
t2.start();
}
}
