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面试题:Redis EVAL命令实现日志记录时的数据一致性处理

在高并发场景下,使用Redis EVAL命令实现日志记录,如何保证日志记录的数据一致性?比如,多个客户端同时写入日志,如何避免数据丢失或重复记录,结合EVAL命令的特性说明解决方案。
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数据库Redis

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面试题答案

一键面试
  1. Redis EVAL命令特性
    • EVAL命令可以在Redis服务器端执行Lua脚本。Lua脚本在Redis中是原子执行的,这意味着在脚本执行期间,Redis不会执行其他客户端的命令,直到脚本执行完成。
  2. 保证日志记录数据一致性的方案
    • 避免数据丢失
      • 使用Lua脚本将日志记录操作包装起来。例如,假设日志记录是向Redis的一个列表(List)中添加元素。
      local key = KEYS[1]
      local logMessage = ARGV[1]
      redis.call('RPUSH', key, logMessage)
      return 1
      
      • 在客户端使用EVAL命令执行该脚本,如在Python中使用redis - py库:
      import redis
      
      r = redis.Redis(host='localhost', port = 6379, db = 0)
      script = """
      local key = KEYS[1]
      local logMessage = ARGV[1]
      redis.call('RPUSH', key, logMessage)
      return 1
      """
      key = 'log - list'
      log_message = 'This is a log message'
      result = r.eval(script, 1, key, log_message)
      
      • 由于Lua脚本的原子性,在脚本执行过程中不会被其他客户端干扰,从而保证日志不会丢失。
    • 避免重复记录
      • 可以利用Redis的集合(Set)数据结构来实现去重。在Lua脚本中,先检查日志消息是否已经存在于集合中,如果不存在则记录日志。
      local keySet = KEYS[1]
      local keyList = KEYS[2]
      local logMessage = ARGV[1]
      local exists = redis.call('SISMEMBER', keySet, logMessage)
      if exists == 0 then
          redis.call('SADD', keySet, logMessage)
          redis.call('RPUSH', keyList, logMessage)
          return 1
      else
          return 0
      end
      
      • 在客户端执行该脚本:
      import redis
      
      r = redis.Redis(host='localhost', port = 6379, db = 0)
      script = """
      local keySet = KEYS[1]
      local keyList = KEYS[2]
      local logMessage = ARGV[1]
      local exists = redis.call('SISMEMBER', keySet, logMessage)
      if exists == 0 then
          redis.call('SADD', keySet, logMessage)
          redis.call('RPUSH', keyList, logMessage)
          return 1
      else
          return 0
      end
      """
      set_key = 'log - set'
      list_key = 'log - list'
      log_message = 'This is a log message'
      result = r.eval(script, 2, set_key, list_key, log_message)
      
      • 这样,通过集合的唯一性,可以避免重复记录日志,同时由于Lua脚本的原子性,在高并发场景下也能保证数据一致性。