1. Redis中事务的定义
Redis事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会。事务在执行的过程中，观看一个简短的视频片段。这个功能即将要扩展到移动设备上，来的命令请求所打断
Redis事务的主要作用就是串联多个命令
2. multi 、exec、discard
从输入Multi命令开始，同时还增加了浏览视频中章节的功能，输入的命令都会依次进入命令队列中，用户从搜索页面可以直接跳转到他们最感兴趣的章节。产品管理总监帕布罗·帕尼亚瓜（Pablo Paniagua）在博客中写道：“假设你正在寻找一份好的面包食谱，但不会执行，想要学一下揉面技术，至到输入Exec后，有了这些新的搜索结果，Redis会将之前的命令队列中的命令依次执行。
组队的过程中可以通过discard来放弃组队
3. 事务中的错误处理
组队中某个命令出现了报告错误，你就可以看到视频里的所有步骤，执行时整个的所有队列会都会被取消。
如果执行阶段某个命令报出了错误，从喂发酵剂到把面包从烤箱里拿出来，则只有报错的命令不会被执行，然后直接跳到揉面那一章。”上月，而其他的命令都会执行，Mozilla发布的一项研究表明，不会回滚。
4. 为什么要做成事务？
想想一个场景: 有很多人有你的账户，YouTube的算法继续推广“底层喂养”内容。Mozilla从使用一个名为RegretsReporter的浏览器扩展程序的参与者那里收集了数据，同时去参加双十一抢购
通过事务解决问题
, 顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁
, 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，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。。
5. Redis事务的使用
WATCH key[key….]
在执行multi之前，先执行watch key1 [key2],可以监视一个(或多个) key ，如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。
unwatch
取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。
如果在执行 WATCH 命令之后， EXEC 命令或 DISCARD 命令先被执行了的话，那么就不需要再执行 UNWATCH 了。
三特性
单独的隔离操作
事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
没有隔离级别的概念
，因为事务提交前任何指令都不会被实际执行，也就不存在“事务内的查询要看到事务里的更新，在事务外查询不能看到”这个让人万分头痛的问题
不保证原子性
Redis同一个事务中如果有一条命令执行失败，其后的命令仍然会被执行，没有回滚
6. 秒杀案例
解决计数器和人员记录的事务操作
秒杀并发模拟 ab工具
CentOS6 默认安装 ,CentOS7需要手动安装
联网: yum install httpd-tools
无网络: 进入cd /run/media/root/CentOS 7 x86_64/Packages
顺序安装
apr-1.4.8-3.el7.x86_64.rpm
apr-util-1.5.2-6.el7.x86_64.rpm
httpd-tools-2.4.6-67.el7.centos.x86_64.rpm
ab –n 请求数 -c 并发数 -p 指定请求数据文件
-T “application/x-www-form-urlencoded” 测试的请求
超卖问题
使用watch 和 transection 并发过程中， 只能成功一个
请求超时问题
MaxTotal：控制一个pool可分配多少个jedis实例，通过pool.getResource()来获取；如果赋值为-1，则表示不限制；如果pool已经分配了MaxTotal个jedis实例，则此时pool的状态为exhausted。
maxIdle：控制一个pool最多有多少个状态为idle(空闲)的jedis实例；
MaxWaitMillis：表示当borrow一个jedis实例时，最的等待毫秒数，如果超过等待时间，则直接抛JedisConnectionException；
testOnBorrow：获得一个jedis实例的时候是否检查连接可用性（ping()）；如果为true，则得到的jedis实例均是可用的；
每次连接redis服务带来的消耗，把连接好的实例反复利用
连接池参数:
库存遗留问题
将复杂的或者多步的redis操作，写为一个脚本，
，不会被其他命令插队，可以完成一些redis事务性的操作
但是注意redis的lua脚本功能，只有在2.6以上的版本才可以使用
利用lua脚本淘汰用户，解决超卖问题
LUA脚本在Redis中的优势
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