面试题：Redis中WATCH命令在中等规模并发场景下可能遇到哪些性能瓶颈

Question

假设在一个有100个并发读写操作的场景中，频繁使用Redis的WATCH命令来监控多个键值对，可能会遇到哪些性能瓶颈？请简要说明原因。

Answer 1

1. 网络开销：
   • 原因：每次使用WATCH命令时，客户端需要与Redis服务器进行一次网络交互，在100个并发读写操作场景下，大量的WATCH命令会导致频繁的网络通信，增加网络带宽消耗和延迟。
2. 锁竞争：
   • 原因：WATCH命令本质上是对键值对加了乐观锁。在高并发场景下，多个客户端同时WATCH相同的键值对，当执行MULTI和EXEC时，如果其中一个客户端修改了被监控的键值对，其他客户端的EXEC操作会失败并需要重试。这会导致大量的锁竞争，降低系统的整体性能。
3. 内存开销：
   • 原因：Redis服务器需要为每个被WATCH监控的键值对维护额外的状态信息，以跟踪哪些客户端在监控它们。在100个并发读写操作且频繁使用WATCH的情况下，这些额外的状态信息会占用较多的内存，可能影响Redis服务器的整体性能，甚至导致内存不足。
4. CPU开销：
   • 原因：服务器在处理WATCH命令以及检测键值对变化时，需要消耗CPU资源。高并发场景下，频繁的监控操作和状态检测会使CPU使用率升高，成为性能瓶颈。