1. 概述
Redis作为一款高速缓存和数据存储系统，在分布式系统中广受欢迎。但是，当需要进行分布式事务处理时，Redis的可靠性存在较大争议，本文将从多个方面对Redis实现分布式事务的可靠性进行对比。
2. Redis分布式事务实现的原理
Redis实现分布式事务的原理是Multi/Exec命令结合WATCH实现的。在开始事务前，通过WATCH监控要修改的值，在提交事务时如果被监控的值已经被更改了，就会触发事务执行失败。否则，就会按照Multi命令将各个操作组装成事务，Exec命令执行整个事务，返回每个操作的结果。
2.1 实现过程
客户端Multi命令发出之前，需要使用Watch命令对执行变量或者Keys进行标记，当需要提交事务时，Redis会检查这些变量或者Keys是否被修改，如果变量或者Keys没有被修改，事务就会被提交执行，否则，事务将会回滚。
在Multi和Exec命令之间，Client命令将所有要执行的命令按顺序放入队列中，并且为了确保事务执行的原子性，事务相关的命令都不会立即执行，在执行Exec命令之前，只是加入到队列里面等待执行。
2.2 示例
WATCH balance
balance = GET balance
balance = balance - 10
MULTI
SET balance $balance
DECR outstanding
EXEC
上述代码会先对balance进行监控，然后从Redis中获取balance的值并进行修改，再将SET和DECR两个命令加入到队列里等待执行，在队列里以事务的方式执行。
3. Redis分布式事务的不可靠性
3.1 同时触发的情况
当多个客户端同时监控并修改同一个变量或者Keys时，会因为竞争而导致WATCH检测过程不可预知的问题，事务会出现执行异常，导致未能达到预期结果。
3.2 Redis节点宕机
在Redis的Master-Slave架构下，Master节点宕机，此时Slave为了升级为Master，需要从AOF或者RDB中恢复数据，此时丢失的事务将会不可恢复，造成应用的影响。
4. Redis分布式事务可靠性的提升
4.1 不使用分布式事务机制
可以使用Lua脚本来确保原子性，这样客户端只需要发起一次命令请求，Redis会将执行过程记录在操作日志中，一次性执行所有操作。
例如，下面的脚本可以保证从source移动num个元素到destination中，如果元素不足，就将所有元素移动到目的地，可以保证原子性：
local count = redis.call('LLEN', source)
if count == 0 then
return 0
end
if count <= num then
num = count
end
local elements = redis.call('LRANGE', source, 0, num - 1)
redis.call('RPUSH', destination, unpack(elements))
redis.call('LTRIM', source, num, -1)
return #elements
4.2 Redis Cluster
Redis Cluster是分布式Redis的解决方案，它通过对数据分片、复制、和自动故障转移等技术，并且提供重定向支持，来实现Redis的高可用、数据一致性、以及自动故障转移等。
Redis Cluster还提供了Discard命令以及多版本控制机制，提高了分布式事务的可靠性。
5. 总结
Redis实现分布式事务的可靠性存在一定的问题，但是通过使用Lua脚本或Redis Cluster等技术手段，可以有效提高分布式事务的可靠性，为分布式系统提供更加稳定的操作和数据保障。