面试题：Redis有序集合在高并发排名场景下如何保证数据一致性？

Question

在一个高并发的在线竞赛排名系统中，大量用户同时提交成绩更新排名。请分析在这种场景下，Redis有序集合可能会面临的数据一致性问题，并阐述如何通过合理的设计和相关机制（如事务、Lua脚本等）来保证数据一致性。

Answer 1

Redis有序集合可能面临的数据一致性问题

1. 竞争条件：在高并发环境下，多个用户同时提交成绩更新排名，可能会出现对同一个有序集合进行并发写操作。例如，两个用户几乎同时提交成绩，由于操作的先后顺序不确定，可能导致最终排名与预期不符。
2. 部分更新失败：如果在更新排名过程中，Redis发生故障或者网络问题，可能导致部分成绩更新成功，部分失败，从而破坏数据一致性。

通过合理设计和相关机制保证数据一致性

1. 使用事务
   • 原理：Redis事务可以将多个命令打包，保证这些命令要么全部执行成功，要么全部不执行。在更新排名场景中，可以将获取当前排名、更新成绩、重新计算排名等相关命令放在一个事务中。
   • 示例：

MULTI
ZREM rank_key user1  # 先移除旧成绩
ZADD rank_key new_score user1  # 添加新成绩
EXEC

• 局限性：虽然事务能保证一组命令的原子性执行，但不具备隔离性。在事务执行期间，其他客户端仍然可以对有序集合进行操作，可能导致数据不一致。

2. Lua脚本
   • 原理：Lua脚本在Redis中是原子性执行的，且执行期间不会被其他命令打断。可以将复杂的排名更新逻辑封装在Lua脚本中，确保数据一致性。
   • 示例：

-- 获取当前成绩
local old_score = redis.call('ZSCORE', 'rank_key', KEYS[1])
-- 如果旧成绩存在，移除旧成绩
if old_score then
    redis.call('ZREM', 'rank_key', KEYS[1])
end
-- 添加新成绩
redis.call('ZADD', 'rank_key', ARGV[1], KEYS[1])
return 'Update success'

在客户端使用时，通过EVAL命令执行该脚本：

EVAL "脚本内容" 1 user1 new_score

这里1表示后面跟着1个键（即user1），new_score是传递给脚本的参数。 3. 分布式锁

• 原理：可以使用Redis的SETNX（SET if Not eXists）命令实现分布式锁。在更新排名前，先获取锁，更新完成后释放锁，确保同一时间只有一个客户端能进行排名更新操作。
• 示例：

-- 获取锁
SETNX rank_lock 1
-- 如果获取锁成功，进行排名更新操作
if (获取锁成功) {
    MULTI
    ZREM rank_key user1
    ZADD rank_key new_score user1
    EXEC
    -- 释放锁
    DEL rank_lock
}

• 局限性：需要额外的锁管理逻辑，且可能出现死锁等问题，例如获取锁的客户端在更新排名过程中崩溃，未能及时释放锁。