面试题：复杂业务场景下Redis命令请求并发控制策略的选择与优化

Question

假设你正在开发一个电商系统，其中涉及到库存扣减、订单生成等多个与Redis交互的操作，且并发量较大。请详细描述你会如何选择合适的Redis命令请求并发控制策略，并说明如何进行优化以应对高并发场景。

Answer 1

选择合适的Redis命令请求并发控制策略

1. 使用事务（MULTI/EXEC）：
   • 描述：将库存扣减和订单生成等相关操作组合在一个事务中。使用MULTI开启事务，依次发送库存扣减命令（如DECR或INCRBY负数）和订单生成相关命令（例如向特定列表或哈希中添加订单信息），最后使用EXEC执行事务。这样可以保证这些操作的原子性，要么全部成功，要么全部失败。
   • 优点：简单直观，能确保一系列操作的原子性，避免并发操作导致数据不一致。
   • 缺点：如果事务中有一个命令执行失败，整个事务回滚，可能导致不必要的重试。
2. 乐观锁（基于WATCH命令）：
   • 描述：在执行库存扣减和订单生成操作前，使用WATCH命令监控库存键。例如，WATCH stock_key，然后开启事务，在事务中执行库存扣减和订单生成命令。如果在EXEC执行事务之前，被监控的键被其他客户端修改，事务将失败并返回(nil)，客户端需要重新执行整个操作流程。
   • 优点：适用于读多写少的场景，不需要对资源进行长时间锁定，性能较高。
   • 缺点：如果频繁发生数据冲突，重试次数会增加，影响性能。
3. 分布式锁（SETNX + 过期时间）：
   • 描述：使用SETNX（SET if Not eXists）命令来获取锁，例如SETNX lock_key value，如果返回1表示获取锁成功，此时可以安全地执行库存扣减和订单生成操作。为了防止死锁，需要给锁设置一个合理的过期时间，例如使用EXPIRE lock_key seconds。操作完成后，使用DEL lock_key释放锁。
   • 优点：能有效避免并发冲突，确保同一时间只有一个客户端能执行关键操作。
   • 缺点：锁的过期时间设置需要权衡，过短可能导致操作未完成锁就过期，其他客户端误获取锁；过长则会影响系统并发性能。

优化以应对高并发场景

1. 缓存预热：
   • 描述：在系统启动或业务低峰期，预先将热门商品的库存等数据加载到Redis缓存中，减少高并发时的缓存穿透问题。可以通过批量加载数据到Redis，例如使用MSET命令一次性设置多个商品的库存。
   • 优点：提高系统在高并发时的响应速度，减少数据库压力。
2. 异步处理：
   • 描述：对于一些非关键的订单生成后续操作，如订单日志记录、积分计算等，可以使用消息队列（如Redis的RPUSH和BRPOP实现简单队列功能）进行异步处理。先完成库存扣减和核心订单生成操作，然后将后续任务放入队列，由专门的消费者进程处理。
   • 优点：减少主线程的处理时间，提高系统的并发处理能力。
3. 数据分片：
   • 描述：如果数据量巨大，可以根据一定的规则（如商品ID的哈希值）对数据进行分片，将不同的数据分布在多个Redis实例上。这样可以分散负载，提高系统的整体吞吐量。例如，使用一致性哈希算法将商品库存数据分布到多个Redis节点。
   • 优点：有效提升系统在高并发下的处理能力，避免单个Redis实例成为性能瓶颈。
4. 优化网络：
   • 描述：采用长连接的方式与Redis建立连接，减少连接创建和销毁的开销。同时，合理设置TCP参数，如TCP_NODELAY，避免Nagle算法带来的延迟，提高数据传输效率。
   • 优点：降低网络延迟，提高系统与Redis交互的性能。
5. 使用Pipeline：
   • 描述：将多个Redis命令打包成一个请求发送到Redis服务器，减少网络往返次数。例如，在进行库存扣减和订单生成操作时，可以将多个相关命令通过Pipeline批量发送，而不是逐个发送。
   • 优点：显著提高并发操作的效率，尤其是在网络延迟较高的情况下。