Redis集群实现事务处理（redis集群事务实现）
Redis 是目前比较流行的一款 Key-Value 数据库，它支持丰富的数据结构，比如 Strings，Hashes，Lists，Sets 和 Sorted Sets 等，在很多场景中它都可以替换为传统的关系型数据库，Redis 支持事务处理，可以用来处理复杂的业务环境中的一系列操作，有效地保持一致性。它和关系型数据库唯一不同的就是 Redis事务处理会是原子特性，也就是操作要么全部执行成功，要么全部不执行，不会出现部分成功、部分失败的情况。
但是单实例的 Redis 可能对于性能请求高的场景来说就不够了，所以为了高可用和性能，把 Redis实现了集群的化，那么 Redis 集群如何实现事务处理呢？
答案是通过 Redlock 算法来实现的。Redlock 算法采用竞争机制，首先在任意一个 master 节点上创建一个 lock，然后尝试在其它 master 节点上创建一个 unlock，最后如果能在所有 master 节点中创建成功，就表示整个事务已经获得锁定，可以安全的执行。如果在任意一个节点上创建失败，则说明此操作被其它事务占用，就需要结束这个事务。
下面是一段通过Redlock 实现事务处理的简单示例：
“`javascript
// 引入Redlock
const Redlock = require(‘redlock’);
// 建立n个Redis客户端，作为Redlock的参数
const client1 = redis.createClient({..});
const client2 = redis.createClient({..});
const client3 = redis.createClient({..});
// 将客户端传入Redlock
const redlock = new Redlock([client1, client2, client3]);
// 传入资源锁名和超时时间
const lockObj = {
name: ‘redlock’,
ttl: 1000
};
// 尝试加锁
redlock.lock(lockObj, (err, lock) => {
// 加锁成功，继续执行下面的操作
// doSomething
// 处理完成，释放lock
lock.unlock();
});
从上面的示例可以看出，Redis 集群实现事务处理只需要使用 Redlock 算法就可以实现，这样的方式可以有效解决复杂的业务场景中的一致性问题，而且 Redis 也支持松散的锁定机制，也可以实现事务的部分提交和失败重试。
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