在Redis中，事务是以multi/exec/discard进行的， 其中multi表示事务的开始， exec表示事务的执行，discard表示丢弃事务。
127.0.0.1:> multi # 事务的开始
OK
127.0.0.1:> set 1 # 添加命令
QUEUED
127.0.0.1:> set 2
QUEUED
127.0.0.1:> exec # 执行事务
) OK
) OK
127.0.0.1:> get
""
127.0.0.1:> get
""
127.0.0.1:>
127.0.0.1:> multi # 事务的开始
OK
127.0.0.1:> set 3 # 添加命令
QUEUED
127.0.0.1:> set
QUEUED
127.0.0.1:> discard #丢弃事务
OK
127.0.0.1:> exec # 此时在执行exec命令会报错。
(error) ERR EXEC without MULTI
127.0.0.1:>
上面演示了一个完整的事务过程，所有的指令在 exec 之前不执行，而是缓存在服务器的一个事务队列中，服务器一旦收到 exec 指令，才开执行整个事务队列，执行完毕后一次性返回所有指令的运行结果。因为 Redis 的单线程特性，它不用担心自己在执行队列的时候被其它指令打断，可以保证他们能得到的“原子性”执行。另外QUEUED没什么特别的意味，就像OK一样，他只是申明命令已经放入缓存队列中了。
redis原子性？
在mysql中事务会有一个原子执行，如果在事务中一个命令执行时发生错误，其他命令也不会得到执行，但是在redis中是否存在这样的设置？
127.0.0.1:> multi # 事务的开始
OK
127.0.0.1:> set 's'
QUEUED
127.0.0.1:> INCR
QUEUED
127.0.0.1:> set 'ss'
QUEUED
127.0.0.1:> exec
) OK
) (error) ERR value is not an integer or out of range # 因为键为1的值为字符串，不能对其自增，因此报错。
) OK
127.0.0.1:> mget 2 # 键值对2 ‘ss'还是设置成功。
) "s"
) "ss"
从上面我们可以看出，即使在Redis事务中存在错误的命令，也不会妨碍后面的命令执行。
redis中管道
在上面 Redis 事务例子中，在发送每个指令到事务缓存队列时都要经过一次网络读写，当一个事务内部的指令较多时，需要的网络 IO 时间也会线性增长。所以通常 Redis 的客户端在执行事务时都会结合 pipeline 一起使用，这样可以将多次 IO 操作压缩为单次 IO 操作。来增加性能。
import redis
re = redis.Redis('localhost', , db =)
p = re.pipeline(transaction=True)
p.multi()
p.set('test_1', 'test——1')
p.set('test_2', 'test_2')
p.execute()
# redis 客户端中查询结构
127.0.0.1:> get test_1
"test\xe2\x80\x94\xe2\x80\x941"
127.0.0.1:> get test_2
"test_2"
127.0.0.1:>
watch命令
假如有多个客户端会并发进行操作。我们可以通过 Redis 的分布式锁来避免冲突，这是一个很好的解决方案。但是分布式锁是一种悲观锁，那是不是可以使用乐观锁的方式来解决冲突呢？
有这样一种情况，假如多个用户进行并发操作时，需要将值取出然后操作再回写到对应键的值上，这可能会导致最终的值不是正确的值。这里一种解决办法是分布式锁（悲观所），另一种就是Watch(乐观锁)。
watch命令会在事务开始之前看住 1 个或多个指定变量，当服务器收到了 exec 指令要顺序执行缓存的事务队列时，Redis 会检查关键变量自 watch 之后，是否被修改了 (包括当前事务所在的客户端)。如果关键变量被人动过了，exec 指令就会返回 null 回复告知客户端事务执行失败，这个时候客户端一般会选择重试。（watch必须再事务之前执行，不能再事务中执行）
127.0.0.1:> set 'test'
OK
127.0.0.1:> watch test
OK
127.0.0.1:> INCR test # watch之后改变test的值
(integer)
127.0.0.1:> multi # 开始事务
OK
127.0.0.1:> INCR test # 改变test的值
QUEUED
127.0.0.1:> exec # 执行事务
(nil) # 返回空值，事务执行失败。 127.0.0.1:> set 'test_2' # 设置test-
OK
127.0.0.1:> watch test_2 # 监听test_2
OK
127.0.0.1:> multi
OK
127.0.0.1:> INCR test_2 #修改test_2的值
QUEUED
127.0.0.1:> exec # 执行成功
) (integer)
在py客户端中对于一个值的修改我们可以采用这样形式
import redis def modify_test(client, key):
while True:
client.watch(key)
value = int(client.get(key))
value += # 修改值
pipe = client.pipeline(transaction=True)
pipe.multi()
pipe.set(key, value)
try:
pipe.execute()
break # 修改成功
except redis.WatchError:
continue # 值已经被修改，执行失败
return int(client.get(key)) # 重新获取值 client = redis.StrictRedis()
key = "test"
client.setnx(key, ) # setnx 做初始化
print (modify_test(client, key))