面试题：缓存设计之专家难度：复杂业务下Redis事务与Lua脚本原子性保证优化策略

基于Redis事务和Lua脚本的原子性解决方案设计

Lua脚本编写：

由于Redis事务是一种弱原子性（所有命令会排队执行，但执行过程中如果某个命令失败，其他命令依然会执行），而Lua脚本在Redis中执行是原子性的，所以使用Lua脚本来封装复杂业务操作。
以库存扣减、订单生成、积分增加为例，假设Redis中库存键为stock:{productId}，订单信息存储在order:{orderId}，积分键为points:{userId}。

-- 获取参数
local productId = ARGV[1]
local orderId = ARGV[2]
local userId = ARGV[3]
local stockDelta = tonumber(ARGV[4])
local pointsDelta = tonumber(ARGV[5])

-- 库存扣减
local stockKey ='stock:'.. productId
local currentStock = redis.call('GET', stockKey)
if currentStock == false or tonumber(currentStock) < stockDelta then
    return 0 -- 库存不足，操作失败
end
redis.call('DECRBY', stockKey, stockDelta)

-- 订单生成
local orderKey = 'order:'.. orderId
redis.call('SET', orderKey, 'order details here')

-- 积分增加
local pointsKey = 'points:'.. userId
redis.call('INCRBY', pointsKey, pointsDelta)

return 1 -- 操作成功

调用Lua脚本：在代码中（以Python为例），使用Redis客户端调用该Lua脚本。

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

productId = '123'
orderId = '456'
userId = '789'
stockDelta = 1
pointsDelta = 10

script = """
-- 获取参数
local productId = ARGV[1]
local orderId = ARGV[2]
local userId = ARGV[3]
local stockDelta = tonumber(ARGV[4])
local pointsDelta = tonumber(ARGV[5])

-- 库存扣减
local stockKey ='stock:'.. productId
local currentStock = redis.call('GET', stockKey)
if currentStock == false or tonumber(currentStock) < stockDelta then
    return 0 -- 库存不足，操作失败
end
redis.call('DECRBY', stockKey, stockDelta)

-- 订单生成
local orderKey = 'order:'.. orderId
redis.call('SET', orderKey, 'order details here')

-- 积分增加
local pointsKey = 'points:'.. userId
redis.call('INCRBY', pointsKey, pointsDelta)

return 1 -- 操作成功
"""

result = r.eval（script, 0, productId, orderId, userId, stockDelta, pointsDelta)
if result == 1:
    print('操作成功')
else:
    print('操作失败')

性能优化

减少网络开销：
- 批量操作：尽量将多个相关操作合并成一个Lua脚本执行，减少客户端与Redis之间的往返次数。例如，如果还有其他相关的缓存操作，也可以一并加入到上述Lua脚本中。
- 使用管道（Pipeline）：在需要执行多个独立的Redis命令时，使用管道将多个命令一次性发送到Redis服务器，减少网络延迟。不过要注意，管道中的命令不是原子性执行的，与Lua脚本原子性执行不同。
优化Lua脚本：
- 减少脚本复杂度：避免在Lua脚本中进行复杂的计算和循环，因为Redis单线程执行脚本，复杂计算会阻塞其他命令执行。如果有复杂计算，尽量在客户端完成后再传入Redis。
- 合理使用Redis数据结构：例如，使用哈希（Hash）结构存储订单信息等相关数据，而不是简单的字符串，这样可以减少键的数量，提高Redis存储效率。

异常处理

Lua脚本内异常处理：
- 在Lua脚本中，通过返回不同的值来表示操作结果。如上述脚本中，库存不足时返回0表示操作失败，成功时返回1。这样调用端可以根据返回值判断操作是否成功。
- 对于Lua脚本语法错误等异常，在开发和测试阶段要确保脚本的正确性。可以在本地使用Redis命令行工具redis-cli --eval进行脚本测试。
客户端异常处理：
- 网络异常：在客户端代码中，使用异常捕获机制（如Python中的try - except）捕获网络相关异常，如连接超时、断开连接等。发生异常时，可以选择重试操作一定次数，或者记录日志并进行相应的业务处理。
- 返回值异常：除了根据Lua脚本返回的成功或失败标识进行处理外，还要考虑Redis返回的其他异常情况，如命令不存在等。同样通过异常捕获机制进行处理，确保系统的稳定性。

面试题：缓存设计之专家难度：复杂业务下Redis事务与Lua脚本原子性保证优化策略

知识考点

面试题答案

基于Redis事务和Lua脚本的原子性解决方案设计

性能优化

异常处理