面试题答案
一键面试- 数据获取与Lua脚本设计
- Lua脚本实现原子性获取:
- Redis的Lua脚本执行是原子性的。对于复杂金融交易系统中多个相关数据的原子性获取,可以编写Lua脚本。例如,假设要获取账户余额、交易记录等多个相关数据,Lua脚本如下:
- Lua脚本实现原子性获取:
local balance = redis.call('GET', 'account:balance')
local transaction_records = redis.call('LRANGE', 'transaction:records', 0, -1)
return {balance, transaction_records}
- 在应用层,通过`EVAL`命令执行该Lua脚本,确保这些数据的获取是原子性的,避免在高并发情况下,部分数据获取成功,部分失败的情况。
- 参数化Lua脚本:如果数据的获取需要动态参数,比如获取某个时间段内的交易记录,可以将参数传递给Lua脚本。例如:
local start_time = ARGV[1]
local end_time = ARGV[2]
local balance = redis.call('GET', 'account:balance')
local transaction_records = redis.call('ZRANGEBYSCORE', 'transaction:records', start_time, end_time)
return {balance, transaction_records}
- 然后在应用层使用`EVAL script_num_args key1 [key2...] arg1 [arg2...]`的方式传递参数。
2. 高并发处理
- 乐观锁机制:为了应对高并发下数据完整性问题,可以采用乐观锁。在Lua脚本中获取数据的同时,获取一个版本号(例如使用
GET account:version
)。在更新数据时,再次获取版本号并与之前获取的版本号对比。如果版本号一致,则进行更新操作,并更新版本号;如果不一致,则说明数据在获取后被其他线程修改,需要重新获取数据并操作。 - 排队处理:使用Redis的列表(
LIST
)数据结构实现排队。在高并发请求到达时,将请求放入列表中,然后使用BRPOP
等命令从列表中按顺序取出请求进行处理,保证同一时间只有一个请求在处理相关数据,从而确保数据完整性。
- 持久化策略对数据完整性的影响及应对措施
- RDB持久化:
- 影响:RDB持久化是定期将内存中的数据快照保存到磁盘。在高并发写入的场景下,如果发生系统崩溃,从上次RDB快照之后到崩溃期间的数据可能丢失,影响数据完整性。
- 应对措施:可以适当缩短RDB快照的间隔时间,但这会增加磁盘I/O和性能开销。同时,可以结合AOF持久化来保证数据完整性。
- AOF持久化:
- 影响:AOF持久化是将写操作以日志的形式追加到文件中。AOF重写过程中可能会出现数据不一致问题,例如在重写期间系统崩溃。
- 应对措施:使用
no - appendfsync - on - rewrite
选项,在AOF重写期间禁止执行fsync
操作,避免因fsync
导致的系统崩溃。同时,定期对AOF文件进行校验和修复,确保数据的完整性。另外,可以设置合适的appendfsync
策略,如everysec
,每秒执行一次fsync
,在性能和数据安全性之间找到平衡。
- RDB持久化:
- 数据一致性检查与修复
- 定期数据扫描:可以编写一个定期运行的Lua脚本,对关键数据进行一致性检查。例如,检查账户余额与交易记录中的总金额是否匹配。如果发现不一致,记录错误日志,并通过人工干预或自动化脚本进行修复。
- 数据修复机制:在发现数据不一致后,根据业务逻辑编写修复脚本。例如,如果发现账户余额少了,检查交易记录中是否有未正确入账的记录,然后进行相应的调整。修复过程也可以使用Lua脚本保证原子性。