面试题：Redis消息队列在MySQL社交互动系统中如何处理高并发点赞操作

设计流程

点赞请求接收：当用户在社交互动系统中点击点赞按钮时，前端将点赞请求发送到后端服务器。
消息入队：后端服务器接收到点赞请求后，将点赞相关信息（如点赞用户ID、被点赞对象ID等）封装成消息，发送到Redis消息队列中。例如，可以使用Redis的RPUSH命令将消息添加到队列尾部。
消费处理：启动一个或多个消费者进程，从Redis消息队列中获取点赞消息。消费者使用LPOP命令从队列头部取出消息，并根据消息中的信息进行点赞逻辑处理。例如，在MySQL数据库中更新点赞数，可能执行类似UPDATE posts SET likes = likes + 1 WHERE post_id = {post_id}的SQL语句，其中{post_id}是从消息中获取的被点赞对象ID。
反馈机制：处理完点赞逻辑后，消费者可以向客户端返回点赞成功的响应。如果在处理过程中出现错误，如数据库更新失败等，消费者可以将错误信息返回给客户端。

保证数据一致性

事务处理：在MySQL数据库更新点赞数时，使用事务来确保数据的一致性。例如，在Python的pymysql库中，可以这样实现：

import pymysql

conn = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='password', database='social_db')
try:
    with conn.cursor() as cursor:
        # 开启事务
        conn.begin()
        sql = "UPDATE posts SET likes = likes + 1 WHERE post_id = %s"
        cursor.execute(sql, (post_id,))
        # 提交事务
        conn.commit()
except Exception as e:
    # 回滚事务
    conn.rollback()
    raise e
finally:
    conn.close()

幂等性处理：为了防止重复消费消息导致点赞数重复增加，处理点赞逻辑的代码需要具备幂等性。可以在数据库表中添加唯一约束，例如(user_id, post_id)组合唯一，这样即使重复消费相同点赞消息，数据库也不会重复更新点赞数。

保证数据可靠性

持久化配置：对Redis进行持久化配置，如开启AOF（Append - Only File）或RDB（Redis Database）持久化。AOF持久化将写操作追加到日志文件中，RDB持久化将数据库快照保存到磁盘。这样即使Redis重启，消息队列中的数据也不会丢失。
消息确认机制：消费者在成功处理点赞消息后，向Redis发送一个确认消息，例如将已处理的消息ID存储到另一个Redis集合中。如果消费者在处理消息过程中崩溃，重启后可以根据这个确认集合判断哪些消息已经处理过，避免重复处理。
监控与重试：建立监控机制，实时监测消息队列的长度、消费者的处理速度等指标。如果发现消息堆积或处理失败的情况，及时进行人工干预或自动重试。例如，可以设置一个重试次数的阈值，当处理点赞逻辑失败时，按照一定的时间间隔进行重试，直到达到阈值或成功处理。

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面试题：Redis消息队列在MySQL社交互动系统中如何处理高并发点赞操作

知识考点

面试题答案

设计流程

保证数据一致性

保证数据可靠性