watch指令 ， 类似乐观锁 ， 事务提交时 ， 如果key的值已被别的客户端改变 ， 比如某个list已被别的客户端push/pop过了 ， 整个事务队列都不会被执行 。 （当然也可以用Redis实现分布式锁来保证安全性 ， 属于悲观锁）
通过watch命令在事务执行之前监控了多个keys ， 倘若在watch之后有任何key的值发生变化 ， exec命令执行的事务都将被放弃 ， 同时返回Null应答以通知调用者事务执行失败 。
悲观锁
悲观锁(PessimisticLock) ， 顾名思义 ， 就是很悲观 ， 每次去拿数据的时候都认为别人会修改 ， 所以每次在拿数据的时候都会上锁 ， 这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁 。 传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制 ， 比如行锁 ， 表锁等 ， 读锁 ， 写锁等 ， 都是在做操作之前先上锁
乐观锁
乐观锁(OptimisticLock) ， 顾名思义 ， 就是很乐观 ， 每次去拿数据的时候都认为别人不会修改 ， 所以不会上锁 ， 但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据 ， 可以使用版本号等机制 。 乐观锁适用于多读的应用类型 ， 这样可以提高吞吐量 。 乐观锁策略：提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新
WATCH命令的实现原理在代表数据库的server.h/redisDb结构类型中 ， 都保存了一个watched_keys字典 ， 字典的键是这个数据库被监视的键 ， 而字典的值是一个链表 ， 链表中保存了所有监视这个键的客户端 ， 如下图 。
举个例子 ， 如果当前客户端为client99 ， 那么当客户端执行WATCHkey2key3时 ， 前面展示的watched_keys将被修改成这个样子：
在任何对数据库键空间（keyspace）进行修改的命令成功执行之后（比如FLUSHDB、SET、DEL、LPUSH、SADD ， 诸如此类） ， multi.c/touchWatchedKey函数都会被调用——它会去watched_keys字典 ， 看是否有客户端在监视已经被命令修改的键 ， 如果有的话 ， 程序将所有监视这个/这些被修改键的客户端的REDIS_DIRTY_CAS选项打开：

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