redisson事务

### Redisson中的事务机制

Redisson提供了两种类型的事务支持：乐观锁事务和悲观锁事务。这两种模式允许开发者根据具体的应用场景选择最适合的方式。

#### 乐观锁事务

乐观锁事务适用于读多写少的情况，在这种情况下，冲突发生的概率较低。当执行一系列命令并最终提交时，如果检测到在此期间其他客户端修改了相同的数据，则整个事务回滚[^1]。

RLock lock = redissonClient.getLock("lock");
try {
    RTransaction tx = redissonClient.createTransaction(
        RetryStrategy.DEFAULT, 
        "transaction-id", 
        TimeUnit.SECONDS.toMillis(60), 
        null);
    
    RBucket<String> bucket = tx.getBucket("bucket");
    bucket.setAsync("world");

    // 提交前获取桶内的值
    String valueBeforeCommit = bucket.get();
    
    // 执行提交操作
    tx.commit();

} catch (Exception e) {
    // 处理异常情况下的回滚逻辑
    tx.rollback();
}

#### 悲观锁事务

对于那些可能频繁发生并发更新的业务场景来说，悲观锁更加合适。它通过加锁来防止其他会话在同一时间访问相同的资源，从而避免数据不一致的问题[^3]。

RMap<String, String> map = redissonClient.getMap("test-map");
// 获取map对象对应的事务实例
RTransaction transaction = redissonClient.createTransaction(
    RetryStrategy.DEFAULT,
    "txId",
    TimeUnit.MINUTES.toMillis(5),
    null);

RMap<String, String> mapTx = transaction.getMap("test-map");
mapTx.put("key", "value");

// 尝试提交事务；如果有任何错误则抛出异常，并且回滚所有更改
transaction.commit();

需要注意的是，由于Redis本身的操作是单线程模型，因此即使是在分布式环境中也能保证原子性和一致性[^4]。但是这并不意味着所有的复杂业务流程都可以依赖于简单的Redis命令组合来实现可靠的事务处理。某些特定条件下仍需借助外部补偿机制或其他手段确保业务层面的一致性[^5]。