面试题：在高并发场景下，Redis WATCH命令可能会遇到哪些问题及如何优化

Question

假设在一个高并发的电商库存扣减场景中使用Redis WATCH命令来保证库存数据的并发控制，可能会出现什么问题？例如竞争冲突导致事务回滚频繁等。针对这些问题，你有哪些优化措施和替代方案？

Answer 1

可能出现的问题

1. 事务回滚频繁：高并发场景下，多个客户端同时WATCH库存数据，只要有一个客户端修改了库存，其他客户端的事务就会回滚，导致重试次数增加，性能下降。
2. 性能瓶颈：大量的回滚重试会占用系统资源，包括网络资源、CPU资源等，可能造成整个系统的性能瓶颈。
3. 死锁风险：如果多个客户端以不同顺序WATCH和操作数据，可能会出现死锁情况，导致部分事务永远无法完成。

优化措施

1. 减少WATCH范围：只对关键的库存数据进行WATCH，而不是整个相关数据集，降低其他无关数据修改导致事务回滚的概率。
2. 合理设置重试策略：设置合理的重试次数和重试间隔，避免无限重试占用过多资源。可以采用指数退避算法，随着重试次数增加，间隔时间逐渐增大。
3. 批量操作：将多个相关操作合并为一个事务，减少WATCH的次数，降低事务回滚风险。

替代方案

1. 使用Lua脚本：Redis支持Lua脚本执行，Lua脚本在执行过程中是原子性的，可以避免并发问题。通过Lua脚本实现库存扣减逻辑，不需要使用WATCH命令。
2. 基于队列的处理：将库存扣减请求放入消息队列（如RabbitMQ、Kafka等），然后由一个消费者按顺序处理队列中的请求，确保库存扣减操作的串行化，避免并发冲突。
3. 分布式锁：使用分布式锁（如Redisson实现的分布式锁），在扣减库存前获取锁，只有获取到锁的客户端才能进行库存扣减操作，保证同一时间只有一个客户端修改库存数据。