面试题：Python的redis - py库连接Redis集群及处理数据一致性问题

Question

使用redis - py库连接Redis集群，并实现对集群中数据的读写操作。同时，说明在读写过程中可能遇到的数据一致性问题，以及如何通过redis - py库的特性或者其他方法来尽量保证数据一致性。

Answer 1

1. 使用redis - py库连接Redis集群并实现读写操作

from rediscluster import RedisCluster

# 初始化Redis集群连接
startup_nodes = [{"host": "127.0.0.1", "port": "7000"}]
rc = RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)

# 写入操作
rc.set("key1", "value1")

# 读取操作
value = rc.get("key1")
print(value)

2. 读写过程中可能遇到的数据一致性问题

• 复制延迟：Redis集群采用异步复制方式，主节点将写操作异步复制给从节点。在主节点完成写操作并返回成功给客户端后，从节点可能还未同步到该数据。此时如果客户端从从节点读取数据，可能读到旧数据。
• 网络分区：在网络发生分区时，集群可能被分割成多个部分，不同部分的节点之间无法通信。这可能导致在不同分区内进行写操作，从而产生数据不一致。

3. 保证数据一致性的方法

• 使用redis - py库特性：
  • 强一致性读：可以通过设置 read_from_replicas=False 来确保所有读操作都从主节点进行，这样能保证读到最新的数据。但这样会增加主节点的负载。

  rc = RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True, read_from_replicas=False)
  

• 其他方法：
  • WATCH命令：类似于乐观锁机制。在执行事务前，通过 WATCH 命令监控一个或多个键。如果在事务执行之前，被监控的键被其他客户端修改，那么事务将被取消。在redis - py中使用方式如下：

  pipe = rc.pipeline()
  pipe.watch("key1")
  try:
      value = pipe.get("key1")
      new_value = int(value) + 1 if value else 1
      pipe.multi()
      pipe.set("key1", new_value)
      pipe.execute()
  except redis.WatchError:
      print("The watched key has been modified.")
  

  • 同步复制：可以通过修改Redis配置，将部分从节点设置为同步复制模式，确保主节点在接收到一定数量的从节点确认后才返回写成功，减少复制延迟带来的不一致问题，但这会降低写性能。