面试题：基于Redis命令请求执行错误日志优化高并发场景下的操作

Redis 配置优化

连接池参数调整
- 增大最大连接数：通过调整 maxclients 参数，根据服务器的硬件资源（如内存、CPU 等）合理增大 Redis 允许的最大客户端连接数。例如，如果服务器内存充足且 CPU 性能较好，可以将 maxclients 适当提高，比如从默认的 10000 提高到 20000。
- 优化连接超时时间：合理设置 timeout 参数，避免连接长时间闲置占用资源。对于一些长时间无操作的连接，在达到 timeout 时间后，Redis 会主动关闭连接，释放资源。比如设置为 60 秒，确保连接池中的连接资源能被有效利用。
缓存策略优化
- 调整过期策略：根据业务需求，合理选择过期策略。例如，如果业务对数据一致性要求不是特别高，可以采用 volatile - lru（从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰）或 allkeys - lru（从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰）策略，避免缓存数据过多导致内存溢出，间接减少因内存问题引发的命令执行错误。
- 热数据持久化：对于一些频繁访问的热数据，可以通过配置持久化策略，如 AOF（Append - Only File）或 RDB（Redis Database），确保在 Redis 重启后能快速恢复热数据，减少冷启动时对缓存的冲击。如果对数据完整性要求极高，优先选择 AOF 持久化方式，并定期进行 AOF 重写以优化文件大小。

应用代码层面调整

优化连接使用
- 连接复用：在应用代码中，确保每个业务逻辑尽可能复用已获取的 Redis 连接，而不是频繁创建和销毁连接。例如，在一个业务模块中，如果多次需要访问 Redis，可以将获取到的连接对象传递给不同的方法使用，而不是每次调用方法都重新获取连接。
- 异常处理：在获取连接和执行 Redis 命令时，增加全面的异常处理逻辑。当连接池耗尽获取不到连接时，捕获相应异常，如 JedisConnectionException，可以在异常处理中进行适当的重试逻辑，或者给用户返回友好的提示信息，告知系统繁忙，请稍后重试。
解决竞争条件
- 使用 Redis 事务：将涉及竞争条件的多个 Redis 命令封装在一个事务中执行。例如，在涉及数据增减操作时，通过 MULTI、EXEC 命令保证这些操作的原子性。如以下代码示例（以 Jedis 为例）：

Jedis jedis = jedisPool.getResource();
try {
    Transaction transaction = jedis.multi();
    transaction.incr("counter");
    List<Object> results = transaction.exec();
} catch (Exception e) {
    // 处理事务执行异常
    e.printStackTrace();
} finally {
    jedis.close();
}

- **使用分布式锁**：对于一些需要全局互斥的操作，可以使用 Redis 实现分布式锁。例如，利用 `SETNX`（Set if Not eXists）命令来设置锁，当返回值为 1 时表示获取锁成功，否则获取失败。获取锁失败的线程可以等待一段时间后重试。示例代码如下（以 Jedis 为例）：

Jedis jedis = jedisPool.getResource();
String lockKey = "myLock";
String requestId = UUID.randomUUID().toString();
try {
    while (true) {
        Long result = jedis.setnx(lockKey, requestId);
        if (result == 1) {
            // 获取锁成功，执行相关业务逻辑
            try {
                // 业务操作
            } finally {
                // 释放锁
                if (requestId.equals(jedis.get(lockKey))) {
                    jedis.del(lockKey);
                }
            }
            break;
        } else {
            // 获取锁失败，等待重试
            Thread.sleep(100);
        }
    }
} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
} finally {
    jedis.close();
}

限流与降级
- 限流：在应用入口处对请求进行限流，防止过多请求同时涌入 Redis。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 实现令牌桶限流，代码示例如下：

RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10); // 每秒生成10个令牌
if (rateLimiter.tryAcquire()) {
    // 允许访问 Redis，执行相关操作
} else {
    // 限流，返回提示信息给用户
}

- **降级**：当 Redis 出现大量错误，无法正常提供服务时，进行服务降级。例如，可以设置一个开关，当检测到 Redis 错误率达到一定阈值（如 80%）时，直接返回缓存的默认数据，而不再请求 Redis，确保系统的基本可用性。在代码中可以通过一个布尔变量控制降级逻辑：

boolean isRedisErrorHigh = checkRedisErrorRate();
if (isRedisErrorHigh) {
    // 返回默认数据
    return getDefaultData();
} else {
    // 正常请求 Redis
    return getFromRedis();
}

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面试题：基于Redis命令请求执行错误日志优化高并发场景下的操作

知识考点

面试题答案

Redis 配置优化

应用代码层面调整