面试题：在高并发海量数据存储场景下，Redis SDS如何保证数据一致性与可靠性？

Question

在高并发的海量数据存储环境中，数据一致性和可靠性面临诸多挑战。请深入分析Redis SDS在这种场景下，从数据结构设计、操作原子性、持久化机制等方面，是如何保障数据一致性与可靠性的。

Answer 1

数据结构设计

1. 动态字符串（SDS）：Redis使用SDS来存储字符串类型数据。SDS结构中包含了长度信息，在修改字符串时能快速计算空间是否足够，避免缓冲区溢出。例如，在追加操作时，若空间不足会预先扩展，不会覆盖相邻内存数据，从而保证数据一致性。
2. 字典（Dict）：用于实现Redis的数据库，以键值对形式存储数据。字典采用哈希表结构，通过合理的哈希算法和冲突解决机制（链地址法），确保数据能准确存储和快速查找，提高数据的可靠性。在高并发写入时，虽然可能存在哈希冲突，但链地址法能保证数据不会丢失，只是查找时间会稍有增加。

操作原子性

1. 单命令原子性：Redis的大多数命令都是原子性的。例如，SET key value命令在执行时，要么完整执行成功，要么因错误完全不执行。这意味着在高并发环境下，多个客户端同时对同一键执行不同操作时，不会出现部分操作成功部分失败的情况，保证了数据一致性。
2. 事务（Transaction）：Redis通过MULTI、EXEC、DISCARD等命令实现事务机制。在MULTI之后的一系列命令会被放入队列，EXEC时原子性地执行队列中的所有命令。如果在事务执行过程中某个命令失败，其他命令仍会继续执行（除非开启了WATCH机制监测到数据变化），但事务整体会根据具体配置决定是否回滚，这在一定程度上保障了数据操作的一致性和可靠性。
3. 乐观锁（WATCH）：WATCH命令可以监测一个或多个键，当事务执行EXEC时，如果被监测的键在WATCH之后被修改过，整个事务将被取消。这为高并发环境下的条件更新操作提供了一致性保障，避免数据在并发修改时出现错误。

持久化机制

1. RDB（Redis Database）：RDB是一种快照持久化方式，将某一时刻的内存数据以二进制的形式保存到磁盘。在高并发环境下，RDB通过fork子进程进行数据持久化，父进程继续处理客户端请求，不会影响主进程的正常工作。虽然在fork过程中可能会有短暂的性能影响，但能保证数据一致性。恢复数据时，直接加载RDB文件到内存，能快速恢复数据状态，保障数据可靠性。
2. AOF（Append - Only - File）：AOF是将写操作以日志形式追加到文件末尾。在高并发场景下，每次写操作会根据配置（如appendfsync always、appendfsync everysec、appendfsync no）决定何时将日志刷盘。appendfsync always能保证每次写操作都及时持久化到磁盘，最大限度保障数据可靠性，但性能相对较低；appendfsync everysec在每秒刷盘一次，在性能和可靠性之间取得平衡；appendfsync no由操作系统决定刷盘时机，性能较高但数据丢失风险较大。AOF重写机制可以在不影响正常服务的情况下，对AOF文件进行瘦身，避免文件过大，同时保证数据一致性。恢复数据时，按AOF文件中的日志顺序重新执行写操作，恢复到故障前的状态。