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Redis 是目前比較流行的一款 Key-Value 數(shù)據(jù)庫，它支持豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，比如 Strings，Hashes，Lists，Sets 和 Sorted Sets 等，在很多場景中它都可以替換為傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，Redis 支持事務(wù)處理，可以用來處理復(fù)雜的業(yè)務(wù)環(huán)境中的一系列操作，有效地保持一致性。它和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫唯一不同的就是 Redis事務(wù)處理會是原子特性，也就是操作要么全部執(zhí)行成功，要么全部不執(zhí)行，不會出現(xiàn)部分成功、部分失敗的情況。
但是單實例的 Redis 可能對于性能請求高的場景來說就不夠了，所以為了高可用和性能，把 Redis實現(xiàn)了集群的化，那么 Redis 集群如何實現(xiàn)事務(wù)處理呢？
答案是通過 Redlock 算法來實現(xiàn)的。Redlock 算法采用競爭機制，首先在任意一個 master 節(jié)點上創(chuàng)建一個 lock，然后嘗試在其它 master 節(jié)點上創(chuàng)建一個 unlock，最后如果能在所有 master 節(jié)點中創(chuàng)建成功，就表示整個事務(wù)已經(jīng)獲得鎖定，可以安全的執(zhí)行。如果在任意一個節(jié)點上創(chuàng)建失敗，則說明此操作被其它事務(wù)占用，就需要結(jié)束這個事務(wù)。
下面是一段通過Redlock 實現(xiàn)事務(wù)處理的簡單示例：
“`javascript
// 引入Redlock
const Redlock = require(‘redlock’);
// 建立n個Redis客戶端，作為Redlock的參數(shù)
const client1 = redis.createClient({..});
const client2 = redis.createClient({..});
const client3 = redis.createClient({..});
// 將客戶端傳入Redlock
const redlock = new Redlock([client1, client2, client3]);
// 傳入資源鎖名和超時時間
const lockObj = {
name: ‘redlock’,
ttl: 1000
};
// 嘗試加鎖
redlock.lock(lockObj, (err, lock) => {
// 加鎖成功，繼續(xù)執(zhí)行下面的操作
// doSomething
// 處理完成，釋放lock
lock.unlock();
});
從上面的示例可以看出，Redis 集群實現(xiàn)事務(wù)處理只需要使用 Redlock 算法就可以實現(xiàn)，這樣的方式可以有效解決復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景中的一致性問題，而且 Redis 也支持松散的鎖定機制，也可以實現(xiàn)事務(wù)的部分提交和失敗重試。
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