Redisson中为什么用lua脚本不用事务
一文详解事务和lua脚本的区别
核心问题： 为什么 Redisson 在实现分布式锁、信号量等复杂对象时，倾向于使用 Lua 脚本，而不是 Redis 内建的事务 (MULTI/EXEC)？
结论概览： Lua 脚本为 Redisson 提供了更强的原子性保证、更复杂的服务器端逻辑处理能力，以及更低的通信开销，这使得实现健壮且高效的分布式对象成为可能。
Lua 脚本的执行具有原子性，这意味着：
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阻塞性： 一旦一个 Lua 脚本开始执行，Redis 服务器会阻塞所有其他客户端的命令（除了 SCRIPT KILL 和 SHUTDOWN NOSAVE 等少数命令），直到该脚本执行完毕。
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隔离性： 在脚本执行期间，它所操作的数据就像被“冻结”了一样，不会受到来自其他并发命令的影响。脚本看到的是它开始执行那一刻的数据快照（对于它读取的键）。
详细解释：
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Redis 事务 (MULTI/EXEC) 的特点与局限性：
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工作原理： 使用
MULTI开始一个事务块，后续命令进入队列，直到遇到EXEC命令才会被服务器依次执行。WATCH命令用于监视某些键，如果在EXEC执行前这些键被修改，事务将被打断 (EXEC 返回 Null Reply)。 -
原子性： Redis 事务的原子性指的是执行原子性。一旦
EXEC被触发，队列中的所有命令要么全部被服务器接受并执行，要么一个都不执行（如果 WATCH 的键被修改）。但它不是严格的事务原子性：如果队列中的命令本身有错误（如对字符串键执行列表操作），这些错误会在执行阶段才被发现，错误命令会失败，但队列中的其他命令仍然会执行（取决于错误类型和 Redis 版本，但与传统数据库的严格 ACID 原子性不同）。 -
逻辑能力弱： 事务块内的命令是简单的顺序执行。无法根据前一个命令的执行结果来决定后续命令的行为（没有 if/else 分支）。复杂的逻辑判断必须在客户端完成，这意味着需要多次网络往返。
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通信开销： 执行一个包含复杂逻辑的事务可能需要：
WATCH->GET(客户端获取状态) -> (客户端根据状态判断) ->MULTI->SET/INCR/...->EXEC。至少需要 3-4 次网络往返，效率较低。 -
WATCH 的限制
WATCH只能检测键 是否被修改，不能执行更精细的条件判断（例如，“如果键的值小于某个数”）。如果 WATCH 失败，客户端需要重试整个操作流程，增加了客户端的复杂性和潜在的竞争。
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Redis Lua 脚本的特点与优势：
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工作原理： 使用
EVAL script numkeys key [key ...] arg [arg ...]将整个 Lua 脚本发送到 Redis 服务器执行。脚本在服务器端运行。 -
强原子性： Lua 脚本的执行是完全原子性的。一个脚本在执行期间，不会被任何其他命令打断。脚本要么完整执行成功，要么在出错时停止，所有操作是原子的（从外部看，就像一个命令）。
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逻辑能力强： Lua 是一种功能完整的脚本语言，支持条件判断 (
if/else)、循环 (for/while)、变量、函数调用等。这使得可以在服务器端实现复杂的业务逻辑，根据实时获取的键值进行判断和操作，无需客户端多次介入。 -
通信开销低： 整个复杂操作的逻辑都封装在一个脚本中。客户端只需要发送一次
EVAL命令（或使用SCRIPT LOAD预加载脚本后发送EVALSHA），就可以执行整个操作。通常只需要一次网络往返（除了第一次加载脚本）。 -
性能优势： 减少了客户端与服务器之间的频繁通信，降低了延迟，提高了吞吐量。
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脚本缓存： Redis 会缓存执行过的脚本，后续可以使用脚本的 SHA1 哈希值来快速执行，进一步节省带宽。
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服务器端执行： 逻辑在靠近数据的地方执行，避免了数据在客户端与服务器之间来回传输进行判断。
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Redisson 的需求与 Lua 脚本的契合：
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Redisson 实现了分布式锁、信号量、队列、Map、Set 等复杂的分布式数据结构。
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这些结构的很多操作（如获取锁、释放锁、向容量受限的队列添加元素）都需要原子地执行一系列命令，并且包含复杂的条件判断（例如：锁是否存在？是我的锁吗？重入次数是多少？队列满了吗？有等待的线程吗？）。
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使用事务难以实现这些复杂且带条件的原子操作，或者实现起来需要非常多的客户端逻辑和重试机制，性能和健壮性都不理想。
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使用 Lua 脚本则完美契合了这些需求：可以将获取锁、判断锁状态、设置过期时间、增加重入次数等一系列操作封装在一个 Lua 脚本中，在服务器端原子地执行。释放锁、公平锁的排队机制、信号量的增减等同样可以高效且原子地通过 Lua 脚本实现。
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总结原因：
Redisson 选择 Lua 脚本而非 Redis 事务，主要是因为 Lua 脚本提供了：
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更强大的原子性保证：确保复杂的多步操作作为一个单一的、不可分割的命令执行。
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更灵活的服务器端逻辑处理能力：可以在服务器端根据命令结果进行复杂的条件判断和分支操作。
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显著降低的网络通信开销：将多步操作打包成一次请求，减少了网络延迟和往返次数。