面试题：基于Redis的MySQL批量数据处理的异常处理与数据一致性

设计思路
- 日志记录：在Redis中维护一个日志数据结构，记录从Redis准备传输到MySQL的数据。可以使用Redis的List结构，将每次准备传输的数据以序列化的形式（如JSON）添加到List中。
- 事务处理：在MySQL端使用事务来保证数据的一致性。当数据从Redis传输到MySQL时，开启一个事务，只有当所有数据成功写入MySQL后，才提交事务。如果在写入过程中出现任何异常，回滚事务。
- 重试逻辑：针对网络故障、Redis数据丢失或MySQL写入失败等异常情况，设计重试机制。在出现异常时，根据日志记录的数据，重新尝试传输和写入操作。
涉及的Redis命令
- RPUSH：用于将数据添加到Redis的List日志中。例如，假设我们有一个名为mysql_transfer_log的List，将准备传输到MySQL的数据data添加到该List中：
```
RPUSH mysql_transfer_log <serialized_data>
```
- LPOP：在重试时，从List中取出数据进行重新传输。例如：
```
LPOP mysql_transfer_log
```
MySQL事务处理
- 开启事务：在从Redis获取数据并准备写入MySQL时，使用START TRANSACTION语句开启事务。例如：
```
START TRANSACTION;
```
- 数据写入：执行多条INSERT或UPDATE等数据写入操作。例如：
```
INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2');
```
- 提交或回滚：如果所有数据写入成功，使用COMMIT提交事务；如果出现异常，使用ROLLBACK回滚事务。例如：
```
-- 成功时
COMMIT;
-- 异常时
ROLLBACK;
```

重试逻辑

异常捕获：在程序中捕获网络故障、Redis数据丢失或MySQL写入失败等异常。例如，在Python中使用try - except块：

try:
    # 从Redis获取数据并写入MySQL的代码
    pass
except (NetworkError, RedisError, MySQLdb.Error) as e:
    # 记录异常日志
    logging.error(f"出现异常: {e}")
    # 进行重试

重试次数和间隔：设定重试次数，如3次。每次重试之间设置一定的间隔，避免短时间内频繁重试加重系统负担。例如，在Python中可以这样实现：

max_retries = 3
retry_delay = 1  # 初始重试间隔1秒
for retry in range(max_retries):
    try:
        # 从Redis获取数据并写入MySQL的代码
        break
    except (NetworkError, RedisError, MySQLdb.Error) as e:
        if retry < max_retries - 1:
            time.sleep(retry_delay)
            retry_delay *= 2  # 每次重试间隔翻倍
        else:
            # 重试次数用尽，记录严重错误日志
            logging.critical(f"重试{max_retries}次后仍失败: {e}")

通过上述机制，可以在基于Redis的MySQL批量数据处理流程中，在出现异常情况时尽量保证数据的一致性。

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面试题：基于Redis的MySQL批量数据处理的异常处理与数据一致性

知识考点

面试题答案