面试题：复杂业务下Redis对象共享技术的应用挑战

Question

在一个涉及高并发读写且数据结构复杂的电商秒杀系统中，使用Redis对象共享技术可能会遇到哪些挑战？如何解决这些挑战以保证系统的稳定性和高性能？

Answer 1

可能遇到的挑战

1. 数据一致性问题：高并发读写场景下，共享对象的修改可能导致数据不一致。比如多个用户同时抢购同一商品，共享的商品库存对象可能出现超卖等不一致情况。
2. 对象版本管理难题：由于并发读写，难以准确管理共享对象的版本，可能导致脏读、不可重复读等问题。例如，在读取商品信息时，可能读到未完全更新的旧版本数据。
3. 内存管理复杂：共享对象会占用一定内存空间，在高并发且数据结构复杂时，内存管理变得困难。可能出现内存碎片化，影响Redis性能，甚至导致内存不足。
4. 网络延迟影响：在分布式环境中，共享对象可能分布在不同节点，网络延迟会影响对象的读取和更新速度，降低系统整体性能。例如，跨机房的对象共享，网络延迟可能高达几十毫秒甚至更高。

解决方法

1. 数据一致性：
   • 使用乐观锁：为共享对象添加版本号。每次读取对象时获取版本号，更新时携带版本号，只有版本号匹配才允许更新。例如，在抢购商品时，先获取商品库存及版本号，更新库存时验证版本号，若版本号不一致则重新读取并尝试更新。
   • 悲观锁：在对共享对象进行操作前先获取锁。如使用Redis的SETNX命令实现简单的分布式锁，确保同一时间只有一个客户端能修改共享对象。但需注意锁的释放，避免死锁。
2. 对象版本管理：
   • 引入时间戳：每次更新对象时记录时间戳，读取时可根据时间戳判断数据的新旧程度。对于需要实时性较高的数据，丢弃时间戳较旧的数据。
   • 使用发布 - 订阅模式：当共享对象更新时，发布更新消息，订阅者收到消息后更新本地缓存或采取相应操作，保证数据的一致性和及时性。
3. 内存管理：
   • 合理设置数据淘汰策略：根据业务需求选择合适的淘汰策略，如LRU（最近最少使用）、LFU（最不经常使用）等。对于电商秒杀系统中不常访问但占用内存大的共享对象，可通过淘汰策略释放内存。
   • 内存碎片整理：定期或在内存使用率达到一定阈值时，使用Redis的内存碎片整理工具进行整理，提高内存利用率。
4. 网络延迟：
   • 缓存本地化：在应用服务器本地缓存部分共享对象，减少对远程Redis节点的访问。如使用本地内存缓存（如Guava Cache），先从本地缓存读取数据，若不存在再从Redis读取，并将数据更新到本地缓存。
   • 优化网络架构：采用高速网络设备、优化网络拓扑结构，减少网络延迟。例如，使用低延迟的光纤网络连接不同机房的Redis节点。