面试题：Redis整数集合API在复杂业务逻辑下的设计与实现

Question

给定一个复杂业务场景：需要对海量整数数据进行实时的去重、排序、范围查询，并且要在不同业务模块中高效共享这些数据，基于Redis整数集合API，设计一套完整的方案，包括数据结构设计、API调用逻辑以及异常处理机制等，并说明设计的优势和潜在风险。

Answer 1

数据结构设计

使用Redis的Sorted Set数据结构。Sorted Set既可以满足排序需求，其内部元素的唯一性也可实现去重。每个整数作为Sorted Set的成员（member），分数（score）可设为与成员相同的值，方便按值排序。

API调用逻辑

1. 去重与排序：
   • 使用ZADD命令将整数数据添加到Sorted Set中。由于Sorted Set中成员唯一，重复的整数不会被再次添加，从而实现去重。ZADD命令格式为ZADD key score member [score member ...]。例如，要将整数10添加到名为mySet的Sorted Set中，可执行ZADD mySet 10 10。
2. 范围查询：
   • 范围查询可使用ZRANGEBYSCORE命令。该命令用于获取指定分数范围内的成员，命令格式为ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]。例如，要获取分数在10到20（包括10和20）之间的成员，可执行ZRANGEBYSCORE mySet 10 20。
3. 不同业务模块共享数据：
   • 不同业务模块通过连接到同一个Redis实例，使用上述命令操作相同的Sorted Set数据结构，从而实现数据共享。每个模块都能实时获取去重且排序后的数据。

异常处理机制

1. 网络异常：
   • 在客户端代码中，使用重试机制。当发生网络异常导致Redis命令执行失败时，根据异常类型判断是否为网络相关异常（如连接超时等）。若是，按照一定的重试策略（如指数退避算法）进行重试，例如首次重试间隔1秒，之后每次重试间隔翻倍，直到达到最大重试次数（如5次）。
2. 命令执行异常：
   • 捕获Redis客户端执行命令时抛出的异常。对于无效命令（如参数错误等），检查代码中命令的使用是否正确，及时修正。对于其他异常（如Redis服务端内存不足等），记录详细的异常信息，通知运维人员进行处理，并在业务层面采取临时措施（如返回缓存的旧数据，若有），以保证业务的基本可用性。

设计优势

1. 高效的去重与排序：Redis的Sorted Set数据结构内部实现高效，去重和排序操作时间复杂度低，能够满足海量数据实时处理的需求。
2. 简单易用：Redis的API简洁明了，使用ZADD、ZRANGEBYSCORE等命令就能轻松实现去重、排序和范围查询功能，开发成本低。
3. 数据共享方便：不同业务模块通过Redis共享数据，无需复杂的分布式数据同步机制，降低了系统架构的复杂性。
4. 性能卓越：Redis基于内存存储，读写速度极快，适合实时性要求高的场景。

潜在风险

1. 内存消耗：海量整数数据存储在Redis内存中，可能导致内存占用过大，若Redis实例内存不足，会影响性能甚至导致服务不可用。需要合理规划Redis实例的内存大小，并考虑使用内存淘汰策略（如volatile - lru等）。
2. 数据持久化影响：Redis数据持久化策略（如RDB和AOF）在一定程度上会影响性能，尤其是在数据量巨大时。RDB可能导致数据丢失，AOF重写时可能会消耗较多资源，需要根据业务需求合理配置持久化策略。
3. 单点故障：若Redis实例发生故障，可能导致数据不可访问。可通过搭建Redis集群（如Redis Cluster）或使用主从复制（Master - Slave）架构并结合哨兵（Sentinel）机制来提高系统的可用性和容错性。