面试题：当Redis事务遇到WATCH监控的键值对发生变化导致事务失败时，如何设计一个合理的恢复策略？

重试机制：
- 简单重试：当事务执行失败，因为WATCH监控的键值对改变时，程序可以立即进行重试。例如，在Python中使用redis - py库，可以如下实现：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port = 6379, db = 0)
retry_count = 0
max_retries = 3
while True:
    try:
        pipe = r.pipeline()
        pipe.watch('key_to_watch')
        value = pipe.get('key_to_watch')
        pipe.multi()
        # 执行事务操作，例如对value进行修改后设置回去
        new_value = value.decode('utf - 8') + 'updated'
        pipe.set('key_to_watch', new_value)
        pipe.execute()
        break
    except redis.WatchError:
        retry_count += 1
        if retry_count > max_retries:
            raise
        continue

指数退避重试：简单重试可能会导致在高并发场景下频繁重试，增加系统负载。指数退避重试是在每次重试时增加等待时间，减少重试冲突。例如：

import redis
import time

r = redis.Redis(host='localhost', port = 6379, db = 0)
retry_count = 0
max_retries = 3
base_delay = 1
while True:
    try:
        pipe = r.pipeline()
        pipe.watch('key_to_watch')
        value = pipe.get('key_to_watch')
        pipe.multi()
        new_value = value.decode('utf - 8') + 'updated'
        pipe.set('key_to_watch', new_value)
        pipe.execute()
        break
    except redis.WatchError:
        retry_count += 1
        if retry_count > max_retries:
            raise
        delay = base_delay * (2 ** (retry_count - 1))
        time.sleep(delay)
        continue

数据状态检查：
- 操作前检查：在执行事务操作之前，除了使用WATCH监控键值对，还可以额外获取相关键值对的状态，并进行业务逻辑的前置检查。例如，在一个库存管理系统中，除了监控库存键，还可以获取库存的冻结状态等信息，确保事务执行前数据状态符合业务要求。
- 操作后检查：事务执行成功后，再次检查相关键值对的数据状态，确保数据符合预期。比如，在转账事务成功后，检查转出账户和转入账户的余额是否正确更新，防止出现部分更新成功而导致数据不一致的情况。可以通过读取最新的数据，并进行业务逻辑验证，如计算账户余额总和是否正确等。
日志记录：
- 记录每次事务执行的详细信息，包括事务操作内容、监控的键值对、执行结果（成功或失败）等。在Python中，可以使用Python的logging模块实现。例如：

import logging

logging.basicConfig(filename='redis_transaction.log', level = logging.INFO)

try:
    pipe = r.pipeline()
    pipe.watch('key_to_watch')
    value = pipe.get('key_to_watch')
    pipe.multi()
    new_value = value.decode('utf - 8') + 'updated'
    pipe.set('key_to_watch', new_value)
    pipe.execute()
    logging.info('Transaction executed successfully.')
except redis.WatchError:
    logging.error('Transaction failed due to watched key change.')

通过日志可以方便地进行问题排查，当重试机制也无法解决问题时，可以通过日志分析数据状态变化和事务执行过程，找出导致数据不一致的根本原因。

面试题：当Redis事务遇到WATCH监控的键值对发生变化导致事务失败时，如何设计一个合理的恢复策略？

知识考点

面试题答案