redis linux 安装及jedis连接测试

一。安装配置

1：下载redis
下载地址 http://code.google.com/p/redis/downloads/list 推荐下载redis-1.2.6.tar.gz,之前这个版本同事已经有成功安装运行的经验，redis-2.0.4.tar.gz 这个版本我安装后无法操作缓存数据，具体原因后续再说

2：安装redis
下载后解压 tar zxvf redis-1.2.6.tar.gz 到任意目录，例如/usr/local/redis-1.2.6

解压后，进入redis目录
cd /usr/local/redis-1.2.6
make

拷贝文件
cp redis.conf /etc/ 这个文件时redis启动的配置文件
cp redis-benchmark redis-cli redis-server /usr/bin/ #这个倒是很有用，这样就不用再执行时加上./了，而且可以在任何地方执行

设置内存分配策略（可选，根据服务器的实际情况进行设置）
/proc/sys/vm/overcommit_memory
可选值：0、1、2。
0， 表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用；如果有足够的可用内存，内存申请允许；否则，内存申请失败，并把错误返回给应用进程。
1， 表示内核允许分配所有的物理内存，而不管当前的内存状态如何。
2， 表示内核允许分配超过所有物理内存和交换空间总和的内存

值
得注意的一点是，redis在dump数据的时候，会fork出一个子进程，理论上child进程所占用的内存和parent是一样的，比如parent
占用的内存为8G，这个时候也要同样分配8G的内存给child,如果内存无法负担，往往会造成redis服务器的down机或者IO负载过高，效率下
降。所以这里比较优化的内存分配策略应该设置为 1（表示内核允许分配所有的物理内存，而不管当前的内存状态如何）

开启redis端口，修改防火墙配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables

加入端口配置
-A RH-Firewall-1-INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 6379 -j ACCEPT

重新加载规则
service iptables restart

3：启动redis服务
[root@Architect redis-1.2.6]# pwd
/usr/local/redis-1.2.6
[root@Architect redis-1.2.6]# redis-server /etc/redis.conf

查看进程，确认redis已经启动

[root@Architect redis-1.2.6]# ps -ef | grep redis
root 401 29222 0 18:06 pts/3 00:00:00 grep redis
root 29258 1 0 16:23 ? 00:00:00 redis-server /etc/redis.conf

如果这里启动redis服务失败，一般情况下是因为redis.conf文件有问题，建议检查或找个可用的配置文件进行覆盖，避免少走弯路，这里建议，修改redis.conf，设置redis进程为后台守护进程

# By default Redis does not run as a daemon. Use 'yes' if you need it.
# Note that Redis will write a pid file in /var/run/redis.pid when daemonized.
daemonize yes

4：测试redis
[root@Architect redis-1.2.6]# redis-cli
redis> set name songbin
OK
redis> get name
"songbin"

5：关闭redis服务
redis-cli shutdown

redis服务关闭后，缓存数据会自动dump到硬盘上，硬盘地址为redis.conf中的配置项dbfilename dump.rdb所设定
强制备份数据到磁盘，使用如下命令

redis-cli save 或者 redis-cli -p 6380 save（指定端口）

二.jedis连接(maven项目)

<spring.redis.version>1.5.2.RELEASE</spring.redis.version>

<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>${jedis.version}</version>
</dependency>

redis.properties

redis.pool.maxActive= 1000
redis.pool.maxIdle= 20
redis.pool.maxWait= 3000
redis.ip= 192.168.1.110
redis.port= 6379

package redis;

import net.sf.json.JSONObject;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

import java.util.*;

/**
* Created by Administrator on 2016/6/14.
*/

public class RedisClient {

public static JedisPool jedisPool; // 池化管理jedis链接池

static {

//读取相关的配置
ResourceBundle resourceBundle = ResourceBundle.getBundle("redis");
int maxActive = Integer.parseInt(resourceBundle.getString("redis.pool.maxActive"));
int maxIdle = Integer.parseInt(resourceBundle.getString("redis.pool.maxIdle"));
int maxWait = Integer.parseInt(resourceBundle.getString("redis.pool.maxWait"));

String ip = resourceBundle.getString("redis.ip");
int port = Integer.parseInt(resourceBundle.getString("redis.port"));

JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
//设置最大连接数
config.setMaxTotal(maxActive);
//设置最大空闲数
config.setMaxIdle(maxIdle);
//设置超时时间
config.setMaxWaitMillis(maxWait);
//初始化连接池
jedisPool = new JedisPool(config, ip, port);
}

/**
* 向缓存中设置字符串内容
*
* @param key   key
* @param value value
* @return
* @throws Exception
*/
public static boolean set(String key, String value) throws Exception {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
jedis.set(key, value);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
} finally {
jedisPool.returnResource(jedis);
}
}

/**
* 向缓存中设置对象
*
* @param key
* @param value
* @return
*/
public static boolean set(String key, Object value) {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
jedis.set(key.getBytes(), SerializeUtil.serialize(value));
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
} finally {
jedisPool.returnResource(jedis);
}
}

/**
* 删除缓存中得对象，根据key
*
* @param key
* @return
*/
public static boolean del(String key) {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
jedis.del(key);
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
} finally {
jedisPool.returnResource(jedis);
}
}

/**
* 根据key 获取内容
*
* @param key
* @return
*/
public static Object get(String key) {

Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
byte[] value = jedis.get(key.getBytes());
return SerializeUtil.unserialize(value);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
} finally {
jedisPool.returnResource(jedis);
}
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
//        //测试存储字符串
//        RedisClient.set("hello", "world");
//        System.out.println(RedisClient.get("hello"));
//        //测试存储对象
//        People people = new People();// 存放对象时 必须实现序列化
//        people.setName("wamhf");
//        people.setAge(26);
//        RedisClient.set("name1", people);
//        People p = (People) RedisClient.get("name1");
//        System.out.println(p.getAge() + "-------" + p.getName());
//        //测试存储List
//        List list = new ArrayList();
//        list.add("111");
//        list.add("222");
//        list.add("333");
//        RedisClient.set("list", list);
//        List list1 = (List) RedisClient.get("list");
//        for (Object o : list1) {
//            System.out.println(o.toString());
//        }
//        //测试存储Set
//        Set set = new HashSet<>();
//        set.add("a");
//        set.add(1);
//        RedisClient.set("set", set);
//        Set s = (Set) RedisClient.get("set");
//        for (Object o : s) {
//            System.out.println(o.toString());
//        }
//        System.out.println("---------------------验证set去重---------------------");
//        Set set1 = new HashSet<>();
//        set1.add("a");
//        set1.add(1);
//        RedisClient.set("set", set1);
//        Set s1 = (Set) RedisClient.get("set");
//        for (Object o : s1) {
//            System.out.println(o.toString());
//        }

RedisClient redisClient = new RedisClient();
redisClient.test();
}

public void test() {
Jedis redis = jedisPool.getResource();
/* -----------------------------------------------------------------------------------------------------------  */
// KEY操作

//KEYS
Set keys = redis.keys("*");//列出所有的key，查找特定的key如：redis.keys("foo")
Iterator t1 = keys.iterator();
while (t1.hasNext()) {
Object obj1 = t1.next();
System.out.println(obj1);
}

//DEL 移除给定的一个或多个key。如果key不存在，则忽略该命令。
//        redis.del("set");

//TTL 返回给定key的剩余生存时间(time to live)(以秒为单位)
System.out.println(redis.ttl("hello"));

//PERSIST key 移除给定key的生存时间。
redis.persist("foo");

//EXISTS 检查给定key是否存在。
redis.exists("foo");

//MOVE key db  将当前数据库(默认为0)的key移动到给定的数据库db当中。如果当前数据库(源数据库)和给定数据库(目标数据库)有相同名字的给定key，或者key不存在于当前数据库，那么MOVE没有任何效果。
redis.move("foo", 1);//将foo这个key，移动到数据库1

//RENAME key newkey  将key改名为newkey。当key和newkey相同或者key不存在时，返回一个错误。当newkey已经存在时，RENAME命令将覆盖旧值。
redis.rename("foo", "foonew");

//TYPE key 返回key所储存的值的类型。
System.out.println(redis.type("foo"));//none(key不存在),string(字符串),list(列表),set(集合),zset(有序集),hash(哈希表)

//EXPIRE key seconds 为给定key设置生存时间。当key过期时，它会被自动删除。
redis.expire("foo", 5);//5秒过期
//EXPIREAT EXPIREAT的作用和EXPIRE一样，都用于为key设置生存时间。不同在于EXPIREAT命令接受的时间参数是UNIX时间戳(unix timestamp)。

//一般SORT用法 最简单的SORT使用方法是SORT key。
redis.lpush("sort", "1");
redis.lpush("sort", "4");
redis.lpush("sort", "6");
redis.lpush("sort", "3");
redis.lpush("sort", "0");

List list = redis.sort("sort");//默认是升序
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
System.out.println(list.get(i));
}

/* -----------------------------------------------------------------------------------------------------------  */
// STRING 操作

//SET key value将字符串值value关联到key。
redis.set("name", "wangjun1");
redis.set("id", "123456");
redis.set("address", "guangzhou");

//SETEX key seconds value将值value关联到key，并将key的生存时间设为seconds(以秒为单位)。
redis.setex("foo", 5, "haha");

//MSET key value [key value ...]同时设置一个或多个key-value对。
redis.mset("haha", "111", "xixi", "222");

//redis.flushAll();清空所有的key
System.out.println(redis.dbSize());//dbSize是多少个key的个数

//APPEND key value如果key已经存在并且是一个字符串，APPEND命令将value追加到key原来的值之后。
redis.append("foo", "00");//如果key已经存在并且是一个字符串，APPEND命令将value追加到key原来的值之后。

//GET key 返回key所关联的字符串值
redis.get("foo");

//MGET key [key ...] 返回所有(一个或多个)给定key的值
List list1 = redis.mget("haha", "xixi");
for (int i = 0; i < list1.size(); i++) {
System.out.println(list1.get(i));
}

//DECR key将key中储存的数字值减一。
//DECRBY key decrement将key所储存的值减去减量decrement。
//INCR key 将key中储存的数字值增一。
//INCRBY key increment 将key所储存的值加上增量increment。

/* -----------------------------------------------------------------------------------------------------------  */
// Hash 操作

//HSET key field value将哈希表key中的域field的值设为value。
redis.hset("website", "google", "www.google.cn");
redis.hset("website", "baidu", "www.baidu.com");
redis.hset("website", "sina", "www.sina.com");

//HMSET key field value [field value ...] 同时将多个field - value(域-值)对设置到哈希表key中。
Map map = new HashMap();
map.put("cardid", "123456");
map.put("username", "jzkangta");
redis.hmset("hash", map);

//HGET key field返回哈希表key中给定域field的值。
System.out.println(redis.hget("hash", "username"));

//HMGET key field [field ...]返回哈希表key中，一个或多个给定域的值。
List list2 = redis.hmget("website", "google", "baidu", "sina");
for (int i = 0; i < list2.size(); i++) {
System.out.println(list2.get(i));
}

//HGETALL key返回哈希表key中，所有的域和值。
Map<String, String> map1 = redis.hgetAll("hash");
for (Map.Entry entry : map1.entrySet()) {
System.out.print(entry.getKey() + ":" + entry.getValue() + "\t");
}

//HDEL key field [field ...]删除哈希表key中的一个或多个指定域。
//HLEN key 返回哈希表key中域的数量。
//HEXISTS key field查看哈希表key中，给定域field是否存在。
//HINCRBY key field increment为哈希表key中的域field的值加上增量increment。
//HKEYS key返回哈希表key中的所有域。
//HVALS key返回哈希表key中的所有值。

/* -----------------------------------------------------------------------------------------------------------  */
//  LIST 操作
//LPUSH key value [value ...]将值value插入到列表key的表头。
redis.lpush("list", "abc");
redis.lpush("list", "xzc");
redis.lpush("list", "erf");
redis.lpush("list", "bnh");

//LRANGE key start stop返回列表key中指定区间内的元素，区间以偏移量start和stop指定。下标(index)参数start和stop都以0为底，也就是说，以0表示列表的第一个元素，以1表示列表的第二个元素，以此类推。你也可以使用负数下标，以-1表示列表的最后一个元素，-2表示列表的倒数第二个元素，以此类推。
List list3 = redis.lrange("list", 0, -1);
for (int i = 0; i < list3.size(); i++) {
System.out.println(list3.get(i));
}

//LLEN key返回列表key的长度。
//LREM key count value根据参数count的值，移除列表中与参数value相等的元素。

/* -----------------------------------------------------------------------------------------------------------  */
//  SET 操作
//SADD key member [member ...]将member元素加入到集合key当中。
redis.sadd("testSet", "s1");
redis.sadd("testSet", "s2");
redis.sadd("testSet", "s3");
redis.sadd("testSet", "s4");
redis.sadd("testSet", "s5");

//SREM key member移除集合中的member元素。
redis.srem("testSet", "s5");

//SMEMBERS key返回集合key中的所有成员。
Set set = redis.smembers("testSet");
Iterator t2 = set.iterator();
while (t2.hasNext()) {
Object obj1 = t2.next();
System.out.println(obj1);
}

//SISMEMBER key member判断member元素是否是集合key的成员。是（true），否则（false）
System.out.println(redis.sismember("testSet", "s4"));

//SCARD key返回集合key的基数(集合中元素的数量)。
//SMOVE source destination member将member元素从source集合移动到destination集合。

//SINTER key [key ...]返回一个集合的全部成员，该集合是所有给定集合的交集。
//SINTERSTORE destination key [key ...]此命令等同于SINTER，但它将结果保存到destination集合，而不是简单地返回结果集
//SUNION key [key ...]返回一个集合的全部成员，该集合是所有给定集合的并集。
//SUNIONSTORE destination key [key ...]此命令等同于SUNION，但它将结果保存到destination集合，而不是简单地返回结果集。
//SDIFF key [key ...]返回一个集合的全部成员，该集合是所有给定集合的差集 。
//SDIFFSTORE destination key [key ...]此命令等同于SDIFF，但它将结果保存到destination集合，而不是简单地返回结果集。

}

}

package redis;

import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.ObjectInputStream;
import java.io.ObjectOutputStream;

/**
* Created by Administrator on 2016/6/14.
*/
public class SerializeUtil {
public static byte[] serialize(Object object) {
ObjectOutputStream oos = null;
ByteArrayOutputStream baos = null;
try {
// 序列化
baos = new ByteArrayOutputStream();
oos = new ObjectOutputStream(baos);
oos.writeObject(object);
byte[] bytes = baos.toByteArray();
return bytes;
} catch (Exception e) {

}
return null;
}

public static Object unserialize(byte[] bytes) {
ByteArrayInputStream bais = null;
try {
// 反序列化
bais = new ByteArrayInputStream(bytes);
ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(bais);
return ois.readObject();
} catch (Exception e) {

}
return null;
}
}

package redis;

import java.io.Serializable;

/**
* Created by Administrator on 2016/6/14.
*/
public class People implements Serializable {
private String name;
private int age;

public String getName() {
return name;
}

public void setName(String name) {
this.name = name;
}

public int getAge() {
return age;
}

public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
}

三.redis 五种数据类型的使用场景

String

1、String
常用命令：
除了get、set、incr、decr mget等操作外，Redis还提供了下面一些操作：
获取字符串长度
往字符串append内容
设置和获取字符串的某一段内容
设置及获取字符串的某一位（bit）
批量设置一系列字符串的内容

应用场景：
String是最常用的一种数据类型，普通的key/value存储都可以归为此类，value其实不仅是String，
也可以是数字：比如想知道什么时候封锁一个IP地址(访问超过几次)。INCRBY命令让这些变得很容易，通过原子递增保持计数。

实现方式：
m,decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int。

Hash

常用命令：
hget,hset,hgetall 等。
应用场景：
我们简单举个实例来描述下Hash的应用场景，比如我们要存储一个用户信息对象数据，包含以下信息：
用户ID，为查找的key，
存储的value用户对象包含姓名name，年龄age，生日birthday 等信息，
如果用普通的key/value结构来存储，主要有以下2种存储方式：
第一种方式将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储，
如：set u001 "李三,18,20010101"
这种方式的缺点是，增加了序列化/反序列化的开销，并且在需要修改其中一项信息时，需要把整个对象取回，并且修改操作需要对并发进行保护，引入CAS等复杂问题。
第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对儿，用用户ID+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值，
如：mset user:001:name "李三 "user:001:age18 user:001:birthday "20010101"
虽然省去了序列化开销和并发问题，但是用户ID为重复存储，如果存在大量这样的数据，内存浪费还是非常可观的。
那么Redis提供的Hash很好的解决了这个问题，Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap，
并提供了直接存取这个Map成员的接口，
如：hmset user:001 name "李三" age 18 birthday "20010101"
也就是说，Key仍然是用户ID,value是一个Map，这个Map的key是成员的属性名，value是属性值，
这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过
key(用户ID) + field(属性标签) 操作对应属性数据了，既不需要重复存储数据，也不会带来序列化和并发修改控制的问题。很好的解决了问题。

这里同时需要注意，Redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的属性数据,但是如果内部Map的成员很多，那么涉及到遍历整个内部Map的操作，由于Redis单线程模型的缘故，这个遍历操作可能会比较耗时，而另其它客户端的请求完全不响应，这点需要格外注意。
实现方式：
上面已经说到Redis Hash对应Value内部实际就是一个HashMap，实际这里会有2种不同实现，这个Hash的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的HashMap结构，对应的value redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht。

List

常用命令：
lpush,rpush,lpop,rpop,lrange,BLPOP(阻塞版)等。

应用场景：
Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一。
我们可以轻松地实现最新消息排行等功能。
Lists的另一个应用就是消息队列，可以利用Lists的PUSH操作，将任务存在Lists中，然后工作线程再用POP操作将任务取出进行执行。

实现方式：
Redis list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。

RPOPLPUSH source destination

命令 RPOPLPUSH 在一个原子时间内，执行以下两个动作：
将列表 source 中的最后一个元素(尾元素)弹出，并返回给客户端。
将 source 弹出的元素插入到列表 destination ，作为 destination 列表的的头元素。
如果 source 和 destination 相同，则列表中的表尾元素被移动到表头，并返回该元素，可以把这种特殊情况视作列表的旋转(rotation)操作。
一个典型的例子就是服务器的监控程序：它们需要在尽可能短的时间内，并行地检查一组网站，确保它们的可访问性。
redis.lpush "downstream_ips", "192.168.0.10"
redis.lpush "downstream_ips", "192.168.0.11"
redis.lpush "downstream_ips", "192.168.0.12"
redis.lpush "downstream_ips", "192.168.0.13"
Then:
next_ip = redis.rpoplpush "downstream_ips", "downstream_ips"

BLPOP

假设现在有 job 、 command 和 request 三个列表，其中 job 不存在， command 和 request 都持有非空列表。考虑以下命令：
BLPOP job command request 30 #阻塞30秒，0的话就是无限期阻塞,job列表为空,被跳过,紧接着command 列表的第一个元素被弹出。
1) "command" # 弹出元素所属的列表
2) "update system..." # 弹出元素所属的值
为什么要阻塞版本的pop呢，主要是为了避免轮询。举个简单的例子如果我们用list来实现一个工作队列。执行任务的thread可以调用阻塞版本的pop去获取任务这样就可以避免轮询去检查是否有任务存在。当任务来时候工作线程可以立即返回，也可以避免轮询带来的延迟。

Set

4、Set

常用命令：
sadd,srem,spop,sdiff ,smembers,sunion 等。

应用场景：
Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。
比如在微博应用中，每个人的好友存在一个集合（set）中，这样求两个人的共同好友的操作，可能就只需要用求交集命令即可。
Redis还为集合提供了求交集、并集、差集等操作，可以非常方便的实

实现方式：
set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

Sort Set

5、Sorted set

常用命令：
zadd,zrange,zrem,zcard等

使用场景：
以某个条件为权重，比如按顶的次数排序.
ZREVRANGE命令可以用来按照得分来获取前100名的用户，ZRANK可以用来获取用户排名，非常直接而且操作容易。
Redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。
比如:twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储，这样获取时就是自动按时间排好序的。
比如:全班同学成绩的SortedSets，value可以是同学的学号，而score就可以是其考试得分，这样数据插入集合的，就已经进行了天然的排序。
另外还可以用Sorted Sets来做带权重的队列，比如普通消息的score为1，重要消息的score为2，然后工作线程可以选择按score的倒序来获取工作任务。让重要的任务优先执行。

需要精准设定过期时间的应用
比如你可以把上面说到的sorted set的score值设置成过期时间的时间戳，那么就可以简单地通过过期时间排序，定时清除过期数据了，不仅是清除Redis中的过期数据，你完全可以把Redis里这个过期时间当成是对数据库中数据的索引，用Redis来找出哪些数据需要过期删除，然后再精准地从数据库中删除相应的记录。

实现方式：
Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap里放的是成员到score的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。

消息订阅

6、 Pub/Sub

Pub/Sub 从字面上理解就是发布（Publish）与订阅（Subscribe），在Redis中，你可以设定对某一个key值进行消息发布及消息订阅，
当一个key值上进行了消息发布后，所有订阅它的客户端都会收到相应的消息。这一功能最明显的用法就是用作实时消息系统，比如普通的即时聊天，群聊等功能。

客户端1：subscribe rain
客户端2：PUBLISH rain "my love!!!"
(integer) 2 代表有几个客户端订阅了这个消息

Transaction

7、Transactions

谁说NoSQL都不支持事务，虽然Redis的Transactions提供的并不是严格的ACID的事务（比如一串用EXEC提交执行的命令，在执行中服务器宕机，那么会有一部分命令执行了，剩下的没执行），但是这个Transactions还是提供了基本的命令打包执行的功能（在服务器不出问题的情况下，可以保证一连串的命令是顺序在一起执行的，中间有会有其它客户端命令插进来执行）。
Redis还提供了一个Watch功能，你可以对一个key进行Watch，然后再执行Transactions，在这过程中，如果这个Watched的值进行了修改，那么这个Transactions会发现并拒绝执行。
Session 1
(1)第1步
redis 127.0.0.1:6379> get age
"10"
redis 127.0.0.1:6379> watch age
OK
redis 127.0.0.1:6379> multi
OK
redis 127.0.0.1:6379>

Session 2
(2)第2步
redis 127.0.0.1:6379> set age 30
OK
redis 127.0.0.1:6379> get age
"30"
redis 127.0.0.1:6379>

Session 1
(3)第3步
redis 127.0.0.1:6379> set age 20
QUEUED
redis 127.0.0.1:6379> exec
(nil)
redis 127.0.0.1:6379> get age
"30"
redis 127.0.0.1:6379>

第一步，Session 1 还没有来得及对age的值进行修改
　　第二步，Session 2 已经将age的值设为30
　　第三步，Session 1 希望将age的值设为20，但结果一执行返回是nil，说明执行失败，之后我们再取一下age的值是30，这是由于Session 1中对age加了乐观锁导致的。