面试题答案
一键面试1. 选择合适的数据结构存储浏览量
使用Redis的字符串（String）数据结构来存储商品的浏览量。每个商品可以用一个唯一的键来标识，例如 product:商品ID:views，对应的值就是该商品的浏览量。使用 INCR 命令对这个值进行原子性的递增操作。例如：
INCR product:123:views
这种方式简单直接，INCR 命令在Redis内部是原子操作，能保证在高并发场景下数据的准确性。
2. 处理大量并发请求下的数据一致性
- 使用Redis的事务（Multi - Exec）：虽然在这种简单的
INCR场景下，单个INCR命令本身是原子的，但如果涉及到多个与浏览量相关的操作（例如同时更新浏览量和其他相关统计信息），可以使用Redis的事务。例如：
MULTI
INCR product:123:views
SET product:123:last_view_time 当前时间戳
EXEC
事务能保证这一组操作要么全部成功，要么全部失败，从而确保数据的一致性。
- 使用乐观锁（Watch 机制）：如果在更新浏览量时，需要先获取当前浏览量并基于这个值进行一些复杂计算后再更新，可以使用
Watch机制。例如：
WATCH product:123:views
GET product:123:views
# 基于获取到的浏览量进行计算
MULTI
SET product:123:views 计算后的新值
EXEC
Watch 会监控指定的键，在执行 EXEC 之前，如果这些键的值被其他客户端修改，当前事务会失败，客户端可以重新尝试整个操作流程，保证数据一致性。
3. 可能面临的问题和解决方案
- 数据持久化问题：
- 问题：Redis默认的持久化策略（RDB或AOF）在高并发写入情况下，可能会因为持久化操作的频率和性能问题，导致数据丢失。例如，RDB快照可能不是实时的，AOF重写过程可能会有短暂的数据不一致。
- 解决方案：可以调整持久化策略。对于RDB，可以缩短快照时间间隔，但这会增加I/O开销；对于AOF，可以将
appendfsync选项设置为always，保证每次写操作都同步到磁盘，但这会降低Redis的写入性能。另外，可以结合两者使用，在保证数据安全性的同时尽量减少性能影响。
- 性能问题：
- 问题：高并发的
INCR请求可能会导致Redis的性能瓶颈，特别是在单机部署情况下，网络带宽和CPU资源可能成为限制因素。 - 解决方案：采用集群部署方案，如Redis Cluster。它可以将数据分布在多个节点上，通过数据分片的方式，分摊写请求压力。同时，合理设置客户端的连接池大小，减少连接创建和销毁的开销，提高客户端与Redis之间的交互效率。另外，可以在应用层进行缓存，例如在Web服务器端缓存部分商品的浏览量数据，减少对Redis的直接请求次数。
- 问题：高并发的