面试题：利用Redis命令多态解决复杂数据结构的一致性问题

数据读写流程

读操作流程：
- 对于哈希表存储的用户基本信息，使用 HGETALL 命令获取用户所有基本信息字段和值。例如，如果用户ID为 user:1，则执行 HGETALL user:1 来获取该用户的基本信息。
- 对于有序集合存储的好友列表，使用 ZRANGE 命令按照权重顺序获取好友列表。例如，若有序集合键为 user:1:friends，则执行 ZRANGE user:1:friends 0 -1 WITHSCORES 可以获取用户 user:1 的所有好友及其权重。
写操作流程：
- 更新用户基本信息：使用 HMSET 命令来更新哈希表中的多个字段值。例如，要更新用户 user:1 的姓名和年龄，执行 HMSET user:1 name "new_name" age 25。
- 更新好友列表：
  - 添加好友：使用 ZADD 命令向有序集合中添加新的好友及其权重。比如，要为用户 user:1 添加好友 user:2 且权重为 10，执行 ZADD user:1:friends 10 user:2。
  - 删除好友：使用 ZREM 命令从有序集合中删除指定好友。例如，要删除用户 user:1 的好友 user:2，执行 ZREM user:1:friends user:2。

命令多态的具体应用

事务（Multi - Exec）：
- Redis 的事务命令 MULTI 和 EXEC 可实现命令多态特性。例如，在更新用户基本信息和好友列表可能存在关联操作时，可将相关命令包装在事务中。
- 示例代码（以Python的redis - py库为例）：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port = 6379, db = 0)
pipe = r.pipeline()
pipe.multi()
pipe.hmset('user:1', {'name': 'new_name', 'age': 25})
pipe.zadd('user:1:friends', {'user:2': 10})
pipe.execute()

在这个事务中，HMSET 和 ZADD 命令被包装在一起，要么所有命令都执行成功，要么都不执行，保证了数据的一致性。

乐观锁（WATCH）：
- WATCH 命令可以实现乐观锁机制。在执行事务之前，使用 WATCH 监控一个或多个键。例如，要更新用户基本信息和好友列表，且确保在监控期间数据未被其他客户端修改：
- 示例代码（以Python的redis - py库为例）：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port = 6379, db = 0)
while True:
    try:
        r.watch('user:1', 'user:1:friends')
        pipe = r.pipeline()
        pipe.multi()
        pipe.hmset('user:1', {'name': 'new_name', 'age': 25})
        pipe.zadd('user:1:friends', {'user:2': 10})
        pipe.execute()
        break
    except redis.WatchError:
        continue

如果在 WATCH 之后，事务执行之前，被监控的键被其他客户端修改，事务将被取消，程序可以选择重试操作，从而保证数据一致性。

应对网络分区等异常情况

使用Redis Sentinel：
- Redis Sentinel 可以监控主服务器和从服务器，并在主服务器发生故障时自动进行故障转移。
- 配置 Sentinel 时，需要在多个节点上部署 Sentinel 实例。例如，在三个节点上配置 Sentinel，每个 Sentinel 实例监控主 Redis 服务器。
- 当网络分区导致主服务器与部分 Sentinel 节点失联时，只要大部分 Sentinel 节点（超过半数）认为主服务器不可达，就会进行故障转移，将一个从服务器提升为主服务器，保证系统的可用性和数据一致性。
使用Redis Cluster：
- Redis Cluster 是一种分布式部署方式，它将数据分布在多个节点上。
- 在网络分区时，每个分区内的节点可以继续提供服务，只要分区内有足够的节点来维持数据的可用性。例如，对于哈希表存储的用户基本信息，在不同分区的节点上存储不同用户的信息，在网络分区时，每个分区内的用户基本信息读写操作仍可正常进行，当网络恢复后，Redis Cluster 会自动进行数据的重新平衡和同步，保证数据的最终一致性。

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面试题：利用Redis命令多态解决复杂数据结构的一致性问题

知识考点

面试题答案

数据读写流程

命令多态的具体应用

应对网络分区等异常情况