面试题：Redis预计算结果在电商销售统计中的一致性保障

解决方案

使用Redis事务（Transactions）：
- 将预计算数据的写入操作封装在一个事务中。在Redis中，可以使用MULTI开启事务，然后将一系列的写入命令（如SET等用于更新销售数据的命令）加入事务队列，最后使用EXEC执行事务。这样可以保证事务中的所有命令要么全部执行成功，要么全部不执行，从而在一定程度上保证数据一致性。例如：

MULTI
SET product:1:sales <new_sales_value>
SET product:2:sales <new_sales_value>
EXEC

乐观锁机制：
- 利用Redis的WATCH命令实现乐观锁。在读取预计算结果前，使用WATCH监控相关的键。当执行事务时，如果被监控的键在WATCH之后被其他客户端修改，那么当前事务将被取消，客户端可以选择重新读取数据并重新执行事务。例如：

WATCH product:sales
val = GET product:sales
// 本地进行计算得到 new_val
MULTI
SET product:sales new_val
EXEC

使用Lua脚本：
- 编写Lua脚本来处理预计算数据的读写操作。Lua脚本在Redis中是原子执行的，避免了并发情况下数据不一致的问题。例如，以下是一个简单的Lua脚本用于更新销售数据并返回更新后的值：

local key = KEYS[1]
local new_sales = ARGV[1]
redis.call('SET', key, new_sales)
return redis.call('GET', key)

在客户端可以使用EVAL命令执行该脚本：

EVAL "local key = KEYS[1] local new_sales = ARGV[1] redis.call('SET', key, new_sales) return redis.call('GET', key)" 1 product:sales <new_sales_value>

涉及到的Redis特性和机制

事务特性：
- Redis的事务是一种将多个命令打包在一起执行的机制，保证了事务内命令的原子性执行（从队列加入到执行的原子性）。虽然Redis事务不支持回滚（在命令入队时如果有语法错误，整个事务会失败，但已入队的正确命令不会执行；如果在执行过程中某个命令执行失败，其他命令仍会继续执行），但对于简单的预计算数据写入场景，能够满足数据一致性的基本要求。
乐观锁机制：
- WATCH命令实现了乐观锁机制。它基于数据版本的概念，通过监控键的变化，允许应用程序在执行事务前检查数据是否被其他客户端修改。如果数据没有被修改，则事务可以正常执行；如果数据被修改，则事务失败，客户端需要重新尝试。
Lua脚本原子性：
- 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。这确保了脚本内对数据的读取、计算和写入操作是原子的，避免了并发操作导致的数据不一致问题。同时，使用Lua脚本还可以减少网络开销，因为多个操作可以通过一个脚本一次发送到Redis服务器执行。

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面试题：Redis预计算结果在电商销售统计中的一致性保障

知识考点

面试题答案

解决方案

涉及到的Redis特性和机制