面试题：如何基于Redis SDS设计一套复杂业务场景下的数据更新框架

Question

假设现在有一个复杂的业务场景，涉及多种数据类型关联更新、分布式环境下的数据同步等。请你基于Redis SDS设计一套完整的数据更新框架，包括框架的整体架构、各模块功能、SDS在其中的数据交互流程，以及如何应对可能出现的故障和数据冲突等问题。

Answer 1

整体架构

1. 业务应用层：发起数据更新请求，将更新操作传递给协调模块。
2. 协调模块：负责接收业务应用层的更新请求，解析请求内容，根据数据类型和关联关系，将更新任务分发到不同的处理模块，并协调各模块间的操作顺序。
3. 数据处理模块：针对不同类型的数据，负责具体的更新逻辑处理，与Redis进行交互。
4. Redis存储层：采用SDS（简单动态字符串）结构存储数据，负责数据的持久化和快速读写。

各模块功能

1. 业务应用层：识别业务需求，封装数据更新请求，如新增、修改、删除操作等，并将请求发送给协调模块。
2. 协调模块：
   • 请求解析：解析业务应用层传递过来的更新请求，提取关键信息，如数据类型、操作类型、关联关系等。
   • 任务分发：根据数据类型和关联关系，将更新任务分发给对应的处理模块，并确定执行顺序，保证数据一致性。
   • 状态跟踪：跟踪每个更新任务的执行状态，向业务应用层反馈处理结果。
3. 数据处理模块：
   • 数据更新：根据协调模块分发的任务，对Redis中的数据进行具体的更新操作，利用SDS结构进行数据的读取、修改和写入。
   • 关联处理：处理数据之间的关联关系，确保关联数据的同步更新。
4. Redis存储层：
   • 数据存储：使用SDS存储不同类型的数据，提供高效的读写操作。
   • 持久化：通过RDB或AOF等方式对数据进行持久化，保证数据的可靠性。

SDS在其中的数据交互流程

1. 读取数据：数据处理模块向Redis发送读取请求，Redis根据请求获取对应的SDS结构数据，并返回给数据处理模块。
2. 更新数据：数据处理模块在内存中对读取到的SDS数据进行修改，然后将修改后的SDS数据发送给Redis进行更新存储。
3. 关联数据同步：对于关联数据，同样通过SDS进行读取和更新，确保关联数据的一致性。

应对可能出现的故障和数据冲突问题

1. 故障处理：
   • 网络故障：协调模块和数据处理模块设置重试机制，当网络故障导致与Redis通信失败时，按照一定的重试策略进行重试。同时，记录故障日志，便于排查问题。
   • Redis节点故障：采用Redis集群模式，当某个节点出现故障时，集群会自动进行故障转移，将故障节点的工作负载转移到其他节点上。应用层可以通过Redis客户端的自动重连功能，继续与集群进行通信。
2. 数据冲突处理：
   • 乐观锁：在更新数据前，读取数据的版本号（可以在SDS结构中添加版本号字段）。更新时，将当前版本号与预期版本号进行比较，如果一致则进行更新，并更新版本号；如果不一致，则说明数据已被其他操作修改，返回冲突信息给业务应用层，由业务应用层决定如何处理（如重新读取数据后再更新）。
   • 分布式锁：对于关键数据的更新，使用Redis的分布式锁机制，确保同一时间只有一个更新操作能够执行，避免数据冲突。在获取锁失败时，等待一段时间后重试，或者直接返回给业务应用层，告知当前数据正在被更新。