面试题：Redis EVAL命令分布式执行中的数据一致性问题

可能出现数据不一致的场景

并发修改：多个客户端同时尝试修改相同的Redis数据，由于EVAL命令执行并非原子性覆盖整个业务逻辑场景，如果没有适当的同步机制，可能导致部分修改丢失。例如多个客户端同时对一个计数器进行加一操作，最终结果可能小于预期（假设每个客户端加一操作应使计数器值增加1，并发操作时可能出现覆盖，实际增加值小于客户端操作次数）。
网络延迟：在分布式环境中，不同节点之间网络延迟可能导致某些节点的数据更新不及时。比如一个节点执行了EVAL命令更新了数据，但由于网络问题，其他节点未能及时获取到最新数据，继续基于旧数据进行操作，从而导致数据不一致。

利用Redis特性保证数据一致性

使用事务：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，要么全部失败。但是需要注意的是，Redis事务不具备隔离性，在事务执行过程中，其他客户端仍然可以修改数据。
锁机制：使用分布式锁可以确保在同一时间只有一个客户端能够执行特定的操作。例如使用SETNX（SET if Not eXists）命令来实现简单的锁机制。当一个客户端成功设置了锁（通过SETNX返回1），就可以执行其业务逻辑，完成后释放锁（删除该键）。其他客户端在获取锁失败（SETNX返回0）时，需要等待或重试。

Lua脚本示例

以下是一个使用Lua脚本结合锁机制来保证数据一致性的示例，假设我们要实现一个分布式计数器：

-- 获取锁的Lua脚本
local lockKey = KEYS[1]
local lockValue = ARGV[1]
local expiration = ARGV[2]

-- 使用SETNX尝试获取锁
local result = redis.call('SETNX', lockKey, lockValue)
if result == 1 then
    -- 获取锁成功，设置锁的过期时间
    redis.call('EXPIRE', lockKey, expiration)
    return 1
else
    -- 获取锁失败
    return 0
end

-- 释放锁的Lua脚本
local lockKey = KEYS[1]
local lockValue = ARGV[1]

-- 检查锁的值是否匹配，匹配则删除锁
if redis.call('GET', lockKey) == lockValue then
    return redis.call('DEL', lockKey)
else
    return 0
end

-- 计数器操作的Lua脚本（结合锁）
-- 获取锁
local lockKey = KEYS[1]
local lockValue = ARGV[1]
local expiration = ARGV[2]
local result = redis.call('SETNX', lockKey, lockValue)
if result == 1 then
    redis.call('EXPIRE', lockKey, expiration)

    -- 获取计数器的值
    local counterKey = KEYS[2]
    local counter = redis.call('GET', counterKey)
    if counter == nil then
        counter = 0
    end

    -- 计数器加一
    counter = tonumber(counter) + 1
    redis.call('SET', counterKey, counter)

    -- 释放锁
    redis.call('DEL', lockKey)
    return counter
else
    -- 获取锁失败，返回错误或重试提示
    return -1
end

在实际应用中，客户端需要先执行获取锁的Lua脚本，成功获取锁后执行计数器操作的Lua脚本，最后执行释放锁的Lua脚本，以此来保证数据一致性。

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面试题：Redis EVAL命令分布式执行中的数据一致性问题

知识考点

面试题答案

可能出现数据不一致的场景

利用Redis特性保证数据一致性

Lua脚本示例