Redis 原子操作三剑客：Lua脚本 vs 事务 vs Pipeline 深度解析
📌 前言
当你在Redis中实现分布式锁、限流、库存扣减时，是否真正理解Lua脚本的原子性？是否混淆了Redis事务与传统数据库事务的区别？本文带你穿透迷雾，揭秘Redis三大核心机制的本质差异！
🛠 三剑客核心差异速览
| 特性 | Lua脚本 | 事务 | Pipeline |
|---|---|---|---|
| 原子性 | ✅ 全执行/全失败 | ✅ 命令队列原子执行 | ❌ 无原子性保证 |
| 错误处理 | 中断不回滚 | 语法错误全失败 | 独立执行互不影响 |
| 网络开销 | 单次RTT | 2次RTT | 1次RTT |
| 适用场景 | 复杂原子操作 | 简单批量操作 | 批量独立操作 |
🔥 原子性保证 & 错误处理
1. Lua脚本：优雅的原子刺客
import redis
r = redis.Redis()
script = """
redis.call('set', 'key1', 'value1')
redis.call('incr', 'key1') # 对字符串执行INCR会报错
redis.call('set', 'key2', 'value2')
"""
try:
r.eval(script, 0)
except redis.exceptions.ResponseError as e:
print(f"脚本执行中断！已生效操作：key1={r.get('key1')}") # 输出：b'value1'2. 事务：耿直的执行者
pipe = r.pipeline(transaction=True)
try:
pipe.multi()
pipe.set('key1', 'value1')
pipe.incr('key1') # 语法正确，执行时报错
pipe.set('key2', 'value2')
pipe.execute()
except redis.exceptions.ResponseError as e:
print(f"事务执行异常！当前key1: {r.get('key1')}") # 输出：b'value1'3. Pipeline：闪电快递员
pipe = r.pipeline(transaction=False)
pipe.set('p_key1', 'p_value1')
pipe.incr('p_key1') # 对字符串执行INCR
pipe.get('non_exist_key')
results = pipe.execute()
print(f"批量执行结果：{results}")
# 输出：[True, ResponseError(...), None]⚡ 性能三棱镜
| 机制 | 优势场景 | 性能瓶颈 |
|---|---|---|
| Lua脚本 | 复杂业务逻辑（如分布式锁续期） | 脚本复杂度影响执行时间 |
| 事务 | 简单原子操作（如批量更新配置） | 命令队列解析耗时 |
| Pipeline | 海量独立操作（如日志批量写入） | 单次传输数据包大小限制 |
🎯 黄金使用法则
- Lua脚本： 需要原子性的复杂操作（库存扣减、限流）
- 事务+WATCH： 简单原子操作+乐观锁（账户余额修改）
- Pipeline： 海量独立命令（数据预热、日志批量处理）
💣 血泪经验
- 所有机制都不支持回滚！重要操作务必预验数据类型
- Lua脚本中避免长时间阻塞操作（会阻塞整个Redis）
- Pipeline单次打包命令不宜超过1MB（防止网络阻塞）