面试题：在高并发场景下Redis LIMIT选项实现分页的数据准确性保障策略

Question

在高并发环境中，多个请求同时对Redis进行数据操作，使用LIMIT选项实现分页时，可能会出现数据一致性问题。请分析可能出现的一致性问题场景，比如数据的插入、删除与分页操作并发执行时，如何设计一种有效的机制来保障分页数据的准确性，详细说明设计思路和涉及到的Redis命令及原理。

Answer 1

可能出现的一致性问题场景

1. 数据插入时：当多个请求并发插入数据，同时有分页查询请求。例如，一个分页查询请求获取第1页数据，在获取过程中，其他请求插入新数据到第一页的位置，导致查询到的数据并非预期的第1页数据。
2. 数据删除时：若有分页查询正在获取某页数据，同时其他请求删除了该页中的某些数据，会使查询结果包含已删除的数据（若删除操作在查询之后才生效），或者遗漏原本应在该页的数据（若删除操作在查询之前生效，但查询逻辑未感知到）。

设计思路

1. 使用Redis事务或Lua脚本：通过Redis事务（MULTI - EXEC）或Lua脚本，将分页查询操作和可能影响分页结果的插入、删除操作进行原子化处理，保证在同一时间内，只有一个操作能对分页数据相关部分进行修改和查询。
2. 基于版本号控制：为数据添加版本号字段。每次插入、删除操作成功后，版本号递增。分页查询时，不仅查询数据，同时获取当前版本号。若查询过程中版本号发生变化，说明数据有变动，重新查询。
3. 使用Redis的发布订阅机制：对于插入、删除操作，发布相应的消息。分页查询操作监听这些消息，若接收到消息，重新查询分页数据。

涉及到的Redis命令及原理

1. Redis事务（MULTI - EXEC）：
   • 原理：MULTI命令开启一个事务，之后的命令会进入队列，直到EXEC命令执行，队列中的所有命令会原子性地执行。
   • 示例：

MULTI
// 例如插入数据
SET key:1 value1
// 假设这里进行分页查询相关操作，如ZRANGEBYSCORE page:1 0 10
EXEC

2. Lua脚本：
   • 原理：Redis执行Lua脚本时，会将脚本作为一个整体执行，期间不会被其他命令打断，从而保证原子性。
   • 示例：假设使用Lua脚本实现分页查询并处理可能的并发修改。

-- 获取分页数据的Lua脚本示例
local start = ARGV[1]
local endIndex = ARGV[2]
local result = redis.call('ZRANGEBYSCORE', KEYS[1], start, endIndex)
return result

在客户端通过EVAL命令执行该脚本：

EVAL "脚本内容" 1 key:1 0 10

3. 基于版本号控制：
   • 命令：
     • INCR：用于递增版本号，如每次数据插入或删除成功后执行INCR version_key。
     • GET：查询数据时获取版本号，如GET version_key。
   • 原理：通过比较查询前后版本号，判断数据是否发生变化。
4. 发布订阅机制：
   • 命令：
     • PUBLISH：发布消息，如插入或删除操作成功后PUBLISH page_change_channel "data changed"。
     • SUBSCRIBE：分页查询操作订阅频道，如SUBSCRIBE page_change_channel。
   • 原理：发布者发布消息，订阅者接收到消息后触发相应操作（如重新查询分页数据）。