面试题：Redis SDS在高并发场景下如何保证数据一致性

Question

请阐述Redis SDS（简单动态字符串）结构在高并发场景下，通过哪些机制来保证数据一致性，例如在多个客户端同时对SDS进行读写操作时，Redis采取了什么策略防止数据错误？

Answer 1

1. 单线程模型：
   • Redis 采用单线程模型处理命令。这意味着在同一时间，只会有一个命令被执行。多个客户端的读写操作会被 Redis 按顺序串行化处理。例如，客户端 A 对 SDS 进行写操作，客户端 B 进行读操作，在 Redis 单线程中，这两个操作会依次执行，不会出现读写冲突导致的数据错误。这从根本上避免了多线程环境下常见的竞态条件，从而保证了数据一致性。
2. 写时复制（COW，Copy - On - Write）：
   • 当多个客户端同时读取同一个 SDS 数据时，它们共享该数据的内存空间。只有当其中一个客户端需要对数据进行修改时，Redis 才会复制一份数据，修改操作在新复制的数据上进行。比如多个客户端都在读取一个 SDS 存储的字符串，此时客户端 A 要对该字符串进行追加操作，Redis 会复制当前的 SDS 结构，然后在新的副本上执行追加，而其他客户端读取的还是原来未修改的数据。这保证了读操作不受写操作的影响，维护了数据在高并发读写场景下的一致性。
3. 事务机制：
   • Redis 支持事务，通过 MULTI、EXEC 等命令实现。客户端可以将多个操作组装成一个事务，Redis 会保证事务中的所有命令要么全部执行成功，要么全部不执行。例如，客户端想要对一个 SDS 进行先读取、再根据读取结果修改的操作，可以将这两个操作放在一个事务中。在事务执行期间，不会有其他客户端的操作干扰，从而保证了这一系列操作的原子性，也就保证了数据一致性。
4. 乐观锁机制（基于 WATCH 命令）：
   • Redis 的 WATCH 命令可以监控一个或多个键。当使用 WATCH 监控一个包含 SDS 的键后，在执行事务 EXEC 之前，如果被监控的键被其他客户端修改，当前事务将不会执行。例如，客户端 A 想要修改一个 SDS 数据，它先使用 WATCH 监控该键，然后获取数据并进行计算得到新值。在执行 EXEC 提交事务时，如果该键的值在这期间被客户端 B 修改了，客户端 A 的事务就会失败，客户端 A 可以重新获取数据并再次尝试修改，以此保证数据一致性。