面试题：Redis读写锁分离时，高优先级读操作对写操作的影响及应对策略

Question

当设置了读操作优先级较高后，可能会对写操作产生什么不利影响？比如写操作延迟增大等问题。针对这些可能出现的问题，你会提出哪些有效的应对策略，确保系统整体的读写性能和数据一致性？

Answer 1

不利影响

1. 写操作延迟增大：读操作优先级高，写操作可能会长时间等待资源，导致延迟显著增加。
2. 写饥饿：若读操作频繁，写操作可能一直得不到执行机会，处于饥饿状态。
3. 数据一致性问题：高优先级读操作可能读到旧数据，因为写操作被延迟，新数据未及时更新。

应对策略

1. 读写队列分离：设置独立的读队列和写队列，分别调度读写操作。对写队列设置合理的优先级，确保写操作不会长时间等待。例如，采用加权公平队列调度算法，给写队列一定权重，保证写操作有机会执行。
2. 缓存机制：使用读写缓存。读缓存减少读操作对后端存储的压力，写缓存暂存写操作，批量或按一定策略写入存储，提高写效率。例如，在Web应用中，使用Memcached作为读缓存，Redis作为写缓存。
3. 读写锁优化：采用读写锁，在读多写少场景下，读锁可共享，写锁独占。但为防止写饥饿，对写锁的获取采用优先策略，如设置写锁等待时间阈值，超过阈值强制获取写锁。
4. 异步处理：将写操作异步化，通过消息队列接收写请求，后台线程处理。这样读操作不受写操作影响，同时保证写操作最终执行。例如，使用Kafka消息队列处理写请求。
5. 数据版本控制：为数据添加版本号或时间戳。读操作获取数据时，检查版本信息，若版本过旧，重新读取。写操作更新数据时，递增版本号，保证数据一致性。