面试题：高并发下Redis事务补偿与消息队列协同的性能优化

Question

在高并发的抢购场景中，大量请求同时到达，既要保证Redis事务执行的原子性，又要通过消息队列进行后续异步处理，比如订单的最终确认和发货通知。但高并发可能导致Redis事务冲突和消息队列积压，你会采取哪些策略来优化系统性能，保证事务补偿和消息队列协同工作的稳定性？请详细阐述相关技术点及设计思路。

Answer 1

1. Redis 事务冲突优化策略

• 乐观锁机制：
  • 技术点：在执行 Redis 事务前，先获取数据的版本号或时间戳。在事务执行时，将获取的版本号与当前数据版本号比较。若版本号一致，执行事务；否则，回滚并重新执行。在 Redis 中可利用 WATCH 命令实现，WATCH 命令可以监控一个或多个键，当事务执行时，如果被监控的键被其他客户端修改，事务将被打断。
  • 设计思路：在抢购场景下，客户端在获取商品库存等数据时，同时获取其版本标识。准备执行购买操作时，以 WATCH 监控该数据。若在 MULTI 和 EXEC 之间数据未被修改，事务正常执行；若数据被修改，EXEC 返回 nil，客户端捕获此情况后重试事务。
• 排队处理：
  • 技术点：使用 Redis 的列表（List）数据结构，将抢购请求依次存入列表。然后通过单线程消费者从列表中按顺序取出请求，依次执行 Redis 事务。这样可以避免多个事务同时竞争资源导致冲突。
  • 设计思路：在高并发抢购开始时，客户端将抢购请求发送到 Redis 列表。服务器端启动一个单线程消费者，循环从列表中读取请求并执行相关 Redis 事务，确保同一时间只有一个事务在执行，避免事务冲突。

2. 消息队列积压处理策略

• 增加消费能力：
  • 技术点：增加消息队列的消费者数量，提高消息处理速度。可以通过水平扩展消费者实例，如在分布式系统中，部署多个消费者节点。同时，优化消费者代码，减少单个消息处理时间，例如采用异步 I/O、多线程等技术提高处理效率。
  • 设计思路：根据预估的高并发量，合理规划消息队列的分区数量。在消息队列（如 Kafka）中，每个分区可以被一个消费者组中的一个消费者消费。通过增加消费者组中的消费者实例数量，使每个消费者处理不同分区的消息，从而提高整体消费能力。
• 消息限流：
  • 技术点：在消息生产者端进行限流，防止大量消息瞬间涌入消息队列。可以使用令牌桶算法或漏桶算法实现限流。例如，使用 Guava 库中的 RateLimiter 实现令牌桶算法限流，设定每秒允许发送的消息数量，生产者按照此速率向消息队列发送消息。
  • 设计思路：在抢购场景开始前，根据消息队列的处理能力和系统资源，计算出合理的限流速率。在生产者端，对每个抢购请求进行限流判断，只有获取到令牌的请求才能将消息发送到消息队列，避免消息队列因瞬间接收过多消息而积压。

3. 事务补偿与消息队列协同稳定性设计

• 幂等性设计：
  • 技术点：无论是 Redis 事务执行后的操作，还是消息队列消费后的操作，都要保证幂等性。例如在订单确认和发货通知环节，数据库层面通过唯一索引防止重复插入订单数据；消息队列消费者在处理消息时，先检查消息是否已处理过（可通过消息 ID 或业务唯一标识），若已处理则直接返回，不重复处理。
  • 设计思路：在订单确认业务逻辑中，对插入订单操作使用数据库唯一索引约束，当重复插入相同订单数据时，数据库会抛出异常，应用层捕获异常并处理，确保订单不会重复创建。在消息队列消费者端，维护一个已处理消息的缓存（如 Redis 缓存），每次处理消息前先查询缓存，若消息已存在则跳过处理。
• 消息确认与重试机制：
  • 技术点：消息队列采用可靠的消息传递机制，如 Kafka 的 acks 机制，生产者发送消息后等待消息队列的确认。若消息发送失败，进行重试。在消费者端，当消费消息失败时，根据失败原因决定是否重试。例如，因网络瞬时故障导致失败，可进行重试；若因业务逻辑错误导致失败，记录错误日志并进行人工干预。
  • 设计思路：在生产者端，设置 acks = all，确保消息被所有副本成功接收后才认为发送成功。若发送失败，按照一定的重试策略（如指数退避重试）进行重试。在消费者端，捕获消费消息的异常，对于可重试的异常（如网络异常），在一定次数内重试消费；对于不可重试的异常（如业务数据格式错误），将消息放入死信队列，并记录详细错误信息，供人工排查处理。