面试题：Redis 高并发场景下的事件队列与执行优化

Question

假设你在一个高并发的业务场景中使用 Redis，大量的写操作和读操作同时进行，可能会出现哪些并发问题？如何通过合理设计 Redis 事件处理机制（如事件队列的管理、读写锁的运用等）来解决这些问题，并提高整体的并发性能？

Answer 1

可能出现的并发问题

1. 数据竞争：大量写操作可能导致数据不一致，比如多个写操作同时修改同一个 key 的值，最终结果取决于操作顺序。
2. 缓存击穿：高并发情况下，一个热点 key 在缓存中失效时，大量请求同时穿透到后端数据库，可能压垮数据库。
3. 缓存雪崩：大量 key 同时过期，导致大量请求直接打到后端数据库，引起系统性能问题甚至崩溃。

解决方案

1. 事件队列的管理
   • 写队列：创建一个写操作队列，将所有写操作放入队列中。Redis 本身是单线程处理命令，利用这一特性，依次从队列中取出写操作并执行，保证写操作顺序执行，避免数据竞争。例如可以使用 Redis 的 RPUSH 和 LPOP 命令实现简单的队列。
   • 读队列（可选）：对于一些对实时性要求不高的读操作，可以放入读队列，按顺序处理，以减轻 Redis 瞬间压力。
2. 读写锁的运用
   • 乐观锁：在写操作前，先获取当前 key 的值及版本号。写操作时，带上版本号，只有版本号匹配时才执行写操作，否则重试。在 Redis 中可通过 WATCH 命令实现乐观锁机制，例如：

WATCH key
val = GET key
// 处理业务逻辑，修改 val
MULTI
SET key val
EXEC

- **悲观锁**：对于关键数据的读写，使用 `SETNX` 命令实现悲观锁。在写操作前，通过 `SETNX lock_key 1` 获取锁，如果获取成功则执行写操作，完成后使用 `DEL lock_key` 释放锁；读操作同理，获取锁后再读数据。但要注意设置合理的锁过期时间，防止死锁。

3. 应对缓存击穿和雪崩 - 缓存击穿：使用互斥锁（如上文悲观锁方式），在热点 key 失效时，只允许一个请求去后端数据库加载数据并回设到缓存，其他请求等待，避免大量请求同时穿透。同时可以设置热点 key 永不过期，定期更新数据。 - 缓存雪崩：为不同 key 设置不同的过期时间，避免大量 key 同时过期。可以使用随机过期时间，例如 EXPIRE key (random(1800, 3600))，让过期时间在一个范围内随机分布。