概述
在 Redis 中使用 watch 命令可以决定事务是执行还是回滚。
一般而言，可以在 multi 命令之前使用 watch 命令监控某些键值对，然后使用 multi 命令开启事务，执行各类对数据结构进行操作的命令，这个时候这些命令就会进入队列。
当 Redis 使用 exec 命令执行事务的时候，它首先会去比对被 watch 命令所监控的键值对，
如果没有发生变化，那么它会执行事务队列中的命令，提交事务；
如果发生变化，那么它不会执行任何事务中的命令，而去事务回滚。
无论事务是否回滚 ， Redis 都会去取消执行事务前的 watch 命令
Redis watch流程
流程如下：
Redis 参考了多线程中使用的 CAS （比较与交换， Compare And Swap ） 去执行的。在
数据高并发环境的操作中，我们把这样的一个机制称为乐观锁.
ABA问题
先简要论述其操作的过程:
当一条线程去执行某些业务逻辑，但是这些业务务逻辑操作的数据可能被其他线程共享了，这样会引发多线程中数据不一致的情况。为了克服这个问题，首先，在线程开始时读取这些多线程共享的数据，并将其保存到当前进程的副本中，我们称为旧值（ old value), watch 命令就是这样的一个功能 。
然后，开启线程业务逻辑，由 multi 命令提供这一功能。在执行更新前，比较当前线程副本保存的旧值和当前线程共享的值是否一致，如果不一致，那么该数据己经被其他线程操作过，此次更新失败。为了保持一致，线程就不去更新任何值，而将事务回滚：否则就认为它没有被其他线程操作过，执行对应的业务逻辑， exec 命令就是执行“类似”这样的一个功能 。
注意，“类似”这个字眼，因为不完全是，原因是 CAS 原理会产生 ABA 问题。所谓ABA 问题来自于 CAS 原理的一个设计缺陷，它可能引发 ABA 问题
在处理复杂运算的时候，被线程 2 修改的 X 的值有可能导致线程1的运算出错，而最后线程 2 将 X 的值修改为原来的旧值 A，那么到了线程 1运算结束的时间顺序 T6，它将j检测 X 的值是否发生变化，就会拿旧值 A 和 当前的 X 的值 A 比对 ， 结果是一致的， 于是提交事务，然后在复杂计算的过程中 X 被线程 2 修改过了，这会导致线程1的运算出错。
在这个过程中，对于线程 2 而言 ， X 的值的变化为 A->B->A，所以 CAS 原理的这个设计缺陷被形象地称为“ABA 问题”。
仅仅记录一个旧值去比较是不足够的，还要通过其他方法避免 ABA 问题。常见的方法
如 Hibernate 对缓存的持久对象（ PO ）加入字段段 version 值，当每次操作一次该 PO，则version=version+ 1 ， 这样采用 CAS 原理探测 version 宇段 ， 就能在多线程的环境中，排除ABA 问题，从而保证数据的一致性。
Redis 在执行事务的过程中 ， 并不会阻塞其他连接的并发，而只是通过 比较 watch 监控的键值对去保证数据的一致性 ， 所 以 Redis 多个事务完全可 以在非阻塞的多线程环境中井发执行，而且 Redis 的机制是不会产生 ABA 问题的， 这样就有利于在保证数据一致的基础上 ， 提高高并发系统的数据读／写性能。
使用watch成功提交的事务的案例
127.0.0.1:6379> FLUSHDB OK 127.0.0.1:6379> SET key1 value1 OK 127.0.0.1:6379> WATCH key1 OK 127.0.0.1:6379> MULTI OK 127.0.0.1:6379> SET key2 value2 QUEUED 127.0.0.1:6379> EXEC 1) OK 127.0.0.1:6379>
这里我们使用了 watch 命令设置了 一个 key1 的监控 ， 然后开启事务设置 key2 ， 直至exec 命令去执行事务. 如果在当前会话中修改key1的值，也是可以成功的。
使用watch回滚的事务的案例
客户端一
127.0.0.1:6379> FLUSHDB OK 127.0.0.1:6379> 127.0.0.1:6379> SET key1 value1 OK 127.0.0.1:6379> WATCH key1 OK 127.0.0.1:6379> MULTI OK 127.0.0.1:6379> set key2 value2 QUEUED # 在这一步暂停下，打开第二个客户端去修改key1的值，然后再exec 127.0.0.1:6379> exec (nil) 127.0.0.1:6379>
客户端二：
然后回到客户端1 执行exec
注意 T2 和 T6 时刻命令的说明，数据已经被回滚了，并没有执行事务。
