面试题：Redis事务补偿与消息队列在简单业务场景中的协同

具体步骤

下单操作：
- 用户发起下单请求，首先开启 Redis 事务。
- 在事务中，尝试扣减库存，例如使用 INCRBY 或 DECRBY 命令来修改库存数量（假设库存以 Redis 键值对存储，键为商品 ID，值为库存数量）。
- 如果扣减库存成功，将订单信息（如订单 ID、商品 ID、用户 ID 等）发送到消息队列（例如 RabbitMQ、Kafka 等）。
- 执行 Redis 事务提交。
订单记录生成：
- 消息队列消费者监听队列，当接收到订单消息后，尝试生成订单记录到数据库（如 MySQL 等）。
- 如果生成订单记录成功，继续处理下一条消息。
- 如果生成订单记录失败，将订单消息重新发送回消息队列（可以设置重试次数等机制），同时利用 Redis 事务补偿机制。
Redis 事务补偿：
- 在 Redis 中，可以设置一个键来记录失败的订单相关信息（例如失败订单的 ID 等）。
- 当生成订单记录失败时，开启 Redis 事务，将失败订单信息添加到这个记录失败订单的键中（如使用 SET 或 HSET 等命令）。
- 同时，在 Redis 事务中，根据订单信息，恢复之前扣减的库存（例如使用 INCRBY 命令将库存数量加回去）。
- 执行 Redis 事务提交。
后续处理：
- 可以设置定时任务，定期检查 Redis 中记录失败订单的键，对于多次重试仍失败的订单，可以人工介入处理。

代码实现思路（以 Python 为例，结合 Redis 和 RabbitMQ）

下单逻辑：

import redis
import pika

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='order_queue')

def place_order(user_id, product_id, quantity):
    pipe = r.pipeline()
    try:
        # 开启事务
        pipe.multi()
        # 扣减库存
        stock_key = f'product:{product_id}:stock'
        pipe.decrby(stock_key, quantity)
        # 获取当前库存
        current_stock = pipe.get(stock_key)
        if int(current_stock) < 0:
            # 库存不足，回滚事务
            pipe.discard()
            return False
        # 生成订单消息
        order_message = {
            'user_id': user_id,
            'product_id': product_id,
            'quantity': quantity
        }
        # 发送订单消息到队列
        channel.basic_publish(exchange='', routing_key='order_queue', body=str(order_message))
        # 提交事务
        pipe.execute()
        return True
    except Exception as e:
        print(f"下单过程出错: {e}")
        pipe.discard()
        return False

订单记录生成逻辑：

import json
import pymysql

def process_order_message():
    connection = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', db='ecommerce', charset='utf8mb4')
    cursor = connection.cursor()
    def callback(ch, method, properties, body):
        order_message = json.loads(body)
        try:
            # 生成订单记录
            sql = "INSERT INTO orders (user_id, product_id, quantity) VALUES (%s, %s, %s)"
            cursor.execute(sql, (order_message['user_id'], order_message['product_id'], order_message['quantity']))
            connection.commit()
        except Exception as e:
            print(f"生成订单记录失败: {e}")
            # 重新发送消息到队列
            channel.basic_publish(exchange='', routing_key='order_queue', body=body)
            # Redis 事务补偿
            r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
            pipe = r.pipeline()
            pipe.multi()
            failed_order_key = 'failed_orders'
            pipe.hset(failed_order_key, order_message['order_id'], body)
            stock_key = f'product:{order_message["product_id"]}:stock'
            pipe.incrby(stock_key, order_message['quantity'])
            pipe.execute()
    channel.basic_consume(queue='order_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
    channel.start_consuming()

上述代码只是一个简单的实现思路示例，实际应用中还需要考虑更多的细节，如异常处理、消息队列的可靠性、数据库连接池等。

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面试题：Redis事务补偿与消息队列在简单业务场景中的协同

知识考点

面试题答案

具体步骤

代码实现思路（以 Python 为例，结合 Redis 和 RabbitMQ）