面试题：Redis在分布式系统中如何实现部分数据的强一致性

Question

在分布式系统里，有时候需要对部分关键数据保证强一致性，阐述Redis是怎样做到对部分数据的强一致性的，例如使用哪些命令或者机制来辅助达成这一目标。

Answer 1

1. 使用事务（Transactions）：
   • Redis 通过 MULTI、EXEC、DISCARD 等命令实现事务。MULTI 用于标记事务块的开始，之后可以在事务块中添加多个命令。EXEC 用于执行事务块中的所有命令，在执行 EXEC 之前，其他客户端对数据的修改不会影响事务块内命令的执行结果，保证了事务内数据操作的原子性和一致性。例如：

   MULTI
   SET key1 value1
   SET key2 value2
   EXEC
   

   • 事务中的命令会按顺序依次执行，如果在 EXEC 执行过程中某个命令失败，其他命令仍会继续执行，不会回滚整个事务（从 Redis 2.6.5 开始，事务中的命令如果在入队时出现错误，整个事务会被取消）。这在一定程度上保证了数据操作的一致性，适用于一些需要连续执行多个相关操作以确保数据状态一致的场景。
2. 使用乐观锁机制（基于 WATCH 命令）：
   • WATCH 命令可以监控一个或多个键。当使用 WATCH 监控键后，直到执行 EXEC 命令前，如果被监控的键被其他客户端修改，当前事务的 EXEC 命令将返回失败，不会执行事务中的命令。例如：

   WATCH key
   MULTI
   GET key
   SET key new_value
   EXEC
   

   • 这种机制允许客户端在事务执行前检查数据是否被其他客户端修改，从而决定是否执行事务，有助于在并发场景下保证数据的一致性，适用于需要确保在读取数据后到修改数据之间数据没有被其他客户端改变的场景。
3. 使用同步复制（Synchronous Replication）：
   • 在 Redis 集群模式下，可以配置同步复制。通过设置 min - replicas - to - write 和 min - replicas - max - lag 等参数来实现。min - replicas - to - write 表示至少有多少个从节点与主节点保持同步，min - replicas - max - lag 表示主从节点之间数据复制的最大延迟时间。
   • 当主节点接收到写命令时，只有在满足 min - replicas - to - write 数量的从节点在 min - replicas - max - lag 时间内完成数据同步后，主节点才会向客户端返回成功。这样可以确保在一定程度上数据在多个节点之间的一致性，即使主节点出现故障，从节点也能保证数据的一致性，适用于对数据一致性要求较高的场景。