首先来看下面的例子：
... print conn.incr('notrans:')
... time.sleep(.1)
... conn.incr('notrans:', -1)
...
>>> if 1:
... for i in xrange(3):
... threading.Thread(target=notrans).start()
... time.sleep(.5)
...
1
2
3
这里启动了三个线程来模拟并发的情况，在没有事务的情况下，三个线程都可以在其他线程 Decrement 同时去执行 Increment。这不是我们的用意，并且在一些真实的情况下，这是会带来大麻烦的。下面我们在同样的操作上加上事务：
... pipeline = conn.pipeline()
... pipeline.incr('trans:')
... time.sleep(.1)
... pipeline.incr('trans:', -1)
... print pipeline.execute()[0]
...
>>> if 1:
... for i in xrange(3):
... threading.Thread(target=trans).start()
... time.sleep(.5)
...
1
1
1
可以看出，当采用事务提交时，每个线程都能保证在完成全部工作前不被其它的线程打扰。Redis-py 的 pipeline() 的奥秘在于，它在命令集的前后增加了 MULTI 和 EXEC。
MULTI 标记一个事务块的开始，随后的指令将在执行EXEC时作为一个原子执行。
Redis 里还包含另一组命令：WATCH 和 MULTI/EXEC 或 WATCH 和 UNWATCH/DISCARD
WATCH：标记所有指定的 key 被监视起来，在事务中有条件的执行（乐观锁）。当我们使用 WATCH 来监视 keys 时，如果在这期间有其它的 client 尝试对这些 keys 执行了修改等操作，那么在我们尝试调用 EXEC 时，Redis会执行失败并抛出错误提示。这样可以确保在执行重要的命令时所操作的数据不被他人修改。
UNWATCH/DISCARD 的用意则是取消监视，这两个命令不同之处在于：UNWATCH 仅刷新一个事务中已被监视的所有 key（也就是在 MULTI 之前）；而 DISCARD 刷新一个事务中所有在排队等待的指令，并且将连接状态恢复到正常（如果已使用 WATCH，DISCARD 将释放所有被 WATCH 的 key），也就是在 EXEC 之前。
下面是一个购买商品的例子（摘录自《Redis in Action》）：
buyer = "users:%s"%buyerid
seller = "users:%s"%sellerid
item = "%s.%s"%(itemid, sellerid)
inventory = "inventory:%s"%buyerid
end = time.time() + 10
pipe = conn.pipeline()
while time.time() < end:
try:
pipe.watch("market:", buyer)
price = pipe.zscore("market:", item)
funds = int(pipe.hget(buyer, "funds"))
if price != lprice or price > funds:
pipe.unwatch()
return None
pipe.multi()
pipe.hincrby(seller, "funds", int(price))
pipe.hincrby(buyer, "funds", int(-price))
pipe.sadd(inventory, itemid)
pipe.zrem("market:", item)
pipe.execute()
return True
except redis.exceptions.WatchError:
pass
return False
上述实现中，我们监视了 market，即市场，包含所有可以购买的商品，我们监视他以确保在完成交易之前，用户想要购买的商品没有被其他人抢走。同时还监视了购买者的信息，以避免在交易完成前用户就把腰包里的 money 花掉了。之后交易正式开始！下图展示了整个交易过程：
