面试题：Redis 集群环境下事件执行的并发一致性处理

Question

在 Redis 集群中，不同节点之间的数据同步和事件执行并发处理面临着一致性挑战。请详细描述如何设计一套机制，确保在高并发事件处理过程中，各节点数据的最终一致性，包括可能涉及到的分布式锁、同步策略以及对网络分区等异常情况的应对措施。

Answer 1

1. 分布式锁机制

• 使用 Redis 自身的 SETNX 命令：通过 SETNX key value 尝试设置一个键值对，如果键不存在则设置成功并返回 1，否则返回 0。可以利用这个特性来实现简单的分布式锁。例如，在对关键数据进行修改前，先尝试获取锁：

SETNX lock_key unique_value

获取锁成功后进行数据操作，操作完成后通过 DEL lock_key 释放锁。

• Redlock 算法：当 Redis 部署为多实例时，为避免单个实例故障导致锁失效，可使用 Redlock 算法。它基于多个独立的 Redis 实例，客户端需在大多数（超过半数）实例上成功获取锁才算获取成功。具体步骤如下：
  1. 获取当前时间戳 T1。
  2. 依次向多个 Redis 实例发送 SETNX 命令获取锁，记录获取锁的总耗时 T2。
  3. 如果在大多数实例上成功获取锁，且 T2 < 锁的有效时间，则认为获取锁成功。
  4. 如果获取锁失败，向所有已获取锁的实例发送 DEL 命令释放锁。

2. 同步策略

• 主从复制：Redis 集群通常采用主从复制模式，主节点负责写操作，从节点复制主节点的数据。主节点将写命令发送给从节点，从节点执行这些命令来保持数据同步。为确保一致性，可配置为 WAIT numreplicas timeout 模式，主节点在收到 numreplicas 个从节点确认已复制数据后，才向客户端返回成功。例如：

WAIT 2 1000

这表示主节点等待至少 2 个从节点在 1000 毫秒内确认复制数据。

• 异步同步：在一些场景下，为了提高性能，可以采用异步同步策略。主节点在写操作后立即返回给客户端成功，同时异步将写命令发送给从节点。从节点在后台进行数据同步。虽然这种方式可能会导致短时间的数据不一致，但在最终一致性的要求下，从节点会尽快跟上主节点的数据。

3. 应对网络分区异常情况

• 脑裂处理：当网络分区发生时，可能会出现“脑裂”现象，即部分节点组成新的小集群，各自进行数据操作。为避免这种情况导致数据不一致，可采用以下措施：
  • 多数派机制：只有包含大多数节点的分区才能正常工作，小的分区自动停止写操作。例如，对于 5 节点的集群，当发生网络分区，包含 3 个及以上节点的分区可继续提供服务，而小于 3 个节点的分区停止写操作，仅提供读操作，待网络恢复后再进行数据同步。
  • 设置节点超时时间：如果主节点在一段时间内没有收到多数从节点的心跳，就自动降级为从节点，直到网络恢复并重新选举出主节点。例如，通过配置 repl-timeout 参数设置从节点与主节点连接的超时时间。
• 数据恢复：网络恢复后，各节点需要进行数据合并和同步。可通过以下方式：
  • 基于日志的恢复：每个节点记录自己的操作日志，网络恢复后，通过对比日志找出差异并进行同步。例如，主节点记录写操作日志，从节点在网络恢复后请求主节点的日志，根据日志进行数据更新。
  • 全量同步和增量同步结合：对于数据差异较大的情况，先进行全量同步，即从节点从主节点获取完整的数据副本；对于差异较小的情况，采用增量同步，只同步自上次同步后发生变化的数据。例如，Redis 从节点在初次同步时采用全量同步，后续的同步则根据主节点的复制偏移量进行增量同步。