面试题：Redis RDB持久化在高并发场景下可能面临哪些数据一致性问题？

Question

在高并发写入的场景下，Redis RDB持久化机制可能会因为哪些原因导致数据一致性出现问题？请简要阐述。

Answer 1

1. 定时快照问题：
   • RDB 是定期进行快照操作。在两次快照之间如果发生高并发写入，新写入的数据还未被快照保存，一旦 Redis 发生故障重启，这部分新写入的数据就会丢失，导致数据不一致。例如，设置每 5 分钟进行一次 RDB 快照，在 2 分钟时写入了大量数据，3 分钟时 Redis 崩溃，这 2 分钟内写入的数据在重启后就无法恢复。
2. fork 子进程时的阻塞影响：
   • RDB 持久化执行时会通过 fork 子进程来进行数据快照。在高并发写入场景下，fork 操作可能会阻塞主线程一小段时间。虽然 Redis 采用写时复制（COW）技术，但 fork 操作本身需要复制内存页表等信息，可能会导致主线程在这短暂时间内无法及时处理新的写入请求，使得部分写入请求响应延迟甚至丢失，影响数据一致性。例如，在高并发写入时，fork 操作导致主线程阻塞 100 毫秒，这期间可能有部分写入请求未被及时处理。
3. 子进程写入 RDB 文件时的问题：
   • 子进程在将数据写入 RDB 文件过程中，如果磁盘 I/O 出现问题，比如磁盘已满、I/O 性能突然下降等，可能导致 RDB 文件写入不完整。当 Redis 基于这个不完整的 RDB 文件重启时，就会出现数据不一致的情况。例如，磁盘空间在子进程写入 RDB 文件时突然耗尽，导致文件只写入了部分数据，重启后数据缺失。