面试题：Redis GET选项数据过滤策略在分布式系统中的应用

定位数据：
- 哈希槽定位：在分布式Redis集群（如Redis Cluster）中，每个键通过CRC16算法计算哈希值，再对16384取模，得到该键所在的哈希槽。可以遍历所有节点，根据键的哈希槽计算方式，确定键order:*可能分布在哪些节点上。
- 扫描命令：使用SCAN命令在每个节点上进行键的遍历。由于键以order:开头，可以在每个节点上执行SCAN 0 MATCH order:*命令，获取所有符合前缀的键。
数据过滤：
- 获取数据：对于每个通过SCAN命令获取到的键，在对应节点上执行GET命令获取值（JSON格式字符串）。
- 解析过滤：将获取到的JSON字符串解析为对象，检查订单金额和订单状态字段。在代码层面进行逻辑判断，例如在Python中：

import json

def filter_orders(redis_client):
    cursor = '0'
    filtered_orders = []
    while cursor != '0':
        cursor, keys = redis_client.scan(cursor, match='order:*')
        for key in keys:
            value = redis_client.get(key)
            if value:
                order = json.loads(value)
                if order.get('order_amount', 0) > 1000 and order.get('order_status') == '已支付':
                    filtered_orders.append(order)
    return filtered_orders

处理数据一致性问题：
- 最终一致性：分布式Redis集群本身具有最终一致性。对于读操作，可以容忍一定程度的不一致。在读取订单数据时，可以设置合理的重试机制，如读取失败或获取到不一致数据时，重新读取。
- 同步机制：如果业务对一致性要求较高，可以考虑使用Redis的发布 - 订阅机制。当订单状态或金额发生变化时，发布一条消息，所有相关节点接收到消息后更新本地缓存数据，以保持数据一致性。
优化网络开销：
- 批量操作：尽量减少网络请求次数。可以使用MGET命令一次性获取多个键的值，而不是多次执行GET命令。例如，将通过SCAN获取到的键按一定数量（如100个）进行分组，然后对每组执行MGET操作。
- 本地缓存：在应用层维护一个本地缓存，对于频繁查询的订单数据进行缓存。当需要查询订单时，先从本地缓存中查找，如果没有命中再从Redis集群中获取。这样可以减少对Redis集群的网络请求。
- 压缩传输：如果网络带宽是瓶颈，可以在Redis客户端和服务端之间启用压缩功能。Redis支持在客户端和服务端之间对数据进行压缩传输，如zlib压缩，减少传输的数据量，从而降低网络开销。

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面试题：Redis GET选项数据过滤策略在分布式系统中的应用

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