面试题：Redis时间事件之周期性任务：故障恢复与一致性

方案设计

任务持久化：将周期性任务相关信息（如任务ID、执行时间、任务内容等）存储在Redis的持久化数据结构中，比如使用Redis的Hash结构。利用Redis的持久化机制（RDB或AOF），保证即使节点故障数据也不会丢失。例如：

# 使用Python Redis库示例
import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
task_info = {
    "task_id": "123",
    "execute_time": "2024-01-01 12:00:00",
    "task_content": "print('Hello, Redis!')"
}
r.hset('task:123', mapping=task_info)

故障检测与通知：利用Redis Sentinel或者Redis Cluster的节点故障检测机制。当节点发生故障时，Sentinel会自动将故障节点标记为客观下线，并进行主从切换等操作。可以通过订阅Sentinel的发布/订阅频道，获取节点故障和恢复的通知。例如：

# 订阅Sentinel通知示例
sentinel = redis.StrictRedisSentinel('mymaster', sentinels=[('localhost', 26379)])
pubsub = sentinel.pubsub()
pubsub.subscribe('__sentinel__:hello')
for message in pubsub.listen():
    if message['type'] =='message':
        data = message['data'].decode('utf-8')
        # 解析数据判断是否是节点恢复相关通知
        if'restore' in data:
            # 触发任务恢复逻辑
            recover_tasks()

任务恢复：当收到节点恢复通知后，从持久化数据中读取所有周期性任务，并根据任务的执行时间等信息，重新调度任务。可以使用一个专门的任务调度器，比如Python的APScheduler。在节点恢复后，重新加载任务到调度器中。例如：

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

scheduler = BackgroundScheduler()

def recover_tasks():
    tasks = r.keys('task:*')
    for task_key in tasks:
        task_info = r.hgetall(task_key)
        task_id = task_info[b'task_id'].decode('utf-8')
        execute_time = task_info[b'execute_time'].decode('utf-8')
        task_content = task_info[b'task_content'].decode('utf-8')
        # 根据执行时间重新添加任务到调度器
        scheduler.add_job(eval(task_content), 'date', run_date=execute_time, id=task_id)
    scheduler.start()

对Redis现有机制的影响及风险规避

对持久化机制的影响：任务持久化增加了数据量，可能影响RDB文件的生成时间和AOF文件的增长速度。
- 规避风险：合理调整RDB的快照时间，避免频繁生成大文件。对于AOF，可以定期进行重写操作，减少文件体积。
对节点故障检测机制的影响：订阅Sentinel通知增加了网络开销和处理逻辑。
- 规避风险：优化网络配置，确保网络稳定。同时，精简通知处理逻辑，减少处理时间。
对任务调度的影响：重新调度任务可能导致任务执行时间略有偏差。
- 规避风险：在任务设计时，考虑一定的容错时间窗口，允许任务在规定时间附近执行。同时，可以在任务调度时，根据节点恢复时间和任务原定执行时间，尽量精准地调整任务执行时间。

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面试题：Redis时间事件之周期性任务：故障恢复与一致性

知识考点

面试题答案

方案设计

对Redis现有机制的影响及风险规避