redis是單執行緒的，所以在redis中所有命令都是原子操作。而當要多條redis命令同時執行而不被打斷時，則需要使用redis的事務了。
商品放到redis上面,每一次都在redis裡面執行操作,操作之前先watch(key), watch的作用就是檢測這個key,如果這key的事務被修改則不會執行,監控一直持續到exec命令,在這兩個命令之間還有乙個命令multi 在這個命令之後對redis進行更改（事務中的命令是在exec之後才執行的，所以在multi命令後可以修改watch監控的鍵值）
multi命令
用於開啟乙個事務，它總是返回ok。multi執行之後,客戶端可以繼續向伺服器傳送任意多條命令， 這些命令不會立即被執行，而是被放到乙個佇列中，當 exec命令被呼叫時， 所有佇列中的命令才會被執行。
exec命令
負責觸發並執行事務中的所有命令：
如果客戶端成功開啟事務後執行exec，那麼事務中的所有命令都會被執行。
如果客戶端在使用multi開啟了事務後，卻因為斷線而沒有成功執行exec,那麼事務中的所有命令都不會被執行。
需要特別注意的是：即使事務中有某條/某些命令執行失敗了，事務佇列中的其他命令仍然會繼續執行——redis不會停止執行事務中的命令，而不會像我們通常使用的關係型資料庫一樣進行回滾。
discard命令
當執行 discard 命令時， 事務會被放棄， 事務佇列會被清空，並且客戶端會從事務狀態中退出。
watch 命令
可以為redis事務提供 check-and-set （cas）行為。被watch的鍵會被監視，並會發覺這些鍵是否被改動過了。 如果有至少乙個被監視的鍵在 exec 執行之前被修改了， 那麼整個事務都會被取消， exec 返回nil-reply來表示事務已經失敗。
基於jedis
jedis.watch(productkey);//保證一致性
transaction tx = jedis.multi();//開啟事務
tx.incrby(productkey, -1);//扣減庫存
listlist = tx.exec();//執行事務
mq.send(order);//發出訂單
rsemaphore semaphore = redissonclient.getsemaphore("sec_kill" + skuid + "");
boolean b = semaphore.tryacquire();
//setnxex(user) //控制頻率，規定時間內只能秒乙個
2.伺服器流量 -> 限流就是對伺服器流量的限制 伺服器的吞吐能力,一般是指伺服器在單位時間內能夠處理的請求的數量
按秒,計算伺服器每秒的請求數量是否達到最大值(max個請求).如果超過該值,則拒絕請求->但是這樣的999ms–>1ms之間伺服器很有可能會處理到兩倍的請求,所以伺服器在這個時候會出錯,所以我們不能用時間來進行判斷
桶就一直是在接受請求,桶的眼就是伺服器處理請求,桶下面的眼多大取決於伺服器的處理能力,
long timestamp = getnowtime();
int capacity = 10000;// 桶的容量，即最大承載值
int rate = 1;//水漏出的速度，即伺服器的處理請求的能力
int water = 100;//當前水量，即當前的即時請求壓力
//當前請求執行緒進入漏桶方法，true則不被拒絕，false則說明當前伺服器負載水量不足，則被拒絕
令牌桶演算法的原理是系統會以乙個恆定的速度往桶裡放入令牌，而如果請求需要被處理，則需要先從桶裡獲取乙個令牌，當桶裡沒有令牌可取時，則拒絕服務。
int capacity; // 桶的容量
int rate ;//令牌放入速度
int tokens;//當前水量
借助Redis做秒殺和限流的思考
最近群裡聊起秒殺和限流，我自己沒有做過類似應用，但是工作中遇到過更大的資料和併發。於是提出了乙個簡單的模型 var count rds.inc key if count 1000 throw 已搶光！借助redis單執行緒模型，它的inc是安全的，確保每次加一，然後返回加一後的結果。如果原來是234...
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