面试题：如何在复杂业务场景下优雅处理Redis切换数据库异常

连接超时处理
- 重试机制：当出现连接超时异常时，可以设置重试逻辑。例如，使用Python的redis - py库：

import redis
import time

redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db = 0)

def execute_with_retry(func, *args, **kwargs):
    max_retries = 3
    retry_delay = 1
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return func(*args, **kwargs)
        except redis.ConnectionError as e:
            if attempt < max_retries - 1:
                time.sleep(retry_delay)
                retry_delay *= 2
            else:
                raise e


# 示例操作
def set_key_value(key, value):
    return redis_client.set(key, value)


execute_with_retry(set_key_value, 'test_key', 'test_value')

异步处理：可以将一些非关键的Redis操作放到异步任务队列（如Celery）中执行。当出现连接超时，异步任务可以在后台不断重试，而不会阻塞主线程的业务流程。

数据不一致处理
- 事务和Watch机制：在Redis中，可以使用事务和WATCH命令来确保数据一致性。例如，假设要在两个数据库之间转移数据：

def transfer_data(from_db, to_db, key):
    from_redis = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db = from_db)
    to_redis = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db = to_db)
    pipe = from_redis.pipeline()
    pipe.watch(key)
    value = pipe.get(key)
    if value is not None:
        pipe.multi()
        pipe.delete(key)
        to_redis.set(key, value)
        try:
            pipe.execute()
        except redis.WatchError:
            # 数据已被其他客户端修改，重新执行操作
            transfer_data(from_db, to_db, key)

数据版本控制：在应用层给数据添加版本号。每次读取数据时，同时获取版本号，在写入数据时，检查版本号是否匹配。如果不匹配，说明数据在读取后被其他操作修改，需要重新读取数据并重新操作。例如：

def update_data(redis_client, key, new_value):
    current_version = redis_client.get(f'{key}_version')
    if current_version is None:
        current_version = 0
    else:
        current_version = int(current_version)
    while True:
        value = redis_client.get(key)
        new_version = current_version + 1
        pipe = redis_client.pipeline()
        pipe.watch(key)
        if int(redis_client.get(f'{key}_version')) == current_version:
            pipe.multi()
            pipe.set(key, new_value)
            pipe.set(f'{key}_version', new_version)
            try:
                pipe.execute()
                break
            except redis.WatchError:
                current_version = int(redis_client.get(f'{key}_version'))
        else:
            current_version = int(redis_client.get(f'{key}_version'))

全局异常捕获
- 在应用的入口处（如Flask或Django的视图函数外层，或者在Python的asyncio事件循环中），设置全局异常捕获。这样可以捕获未处理的Redis异常，并进行统一的日志记录和错误处理，确保业务不会因为未处理的异常而崩溃。例如，在Flask应用中：

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.errorhandler(Exception)
def handle_exception(e):
    # 记录详细的异常日志
    import logging
    logging.exception('Unhandled exception')
    # 返回给客户端友好的错误信息
    return 'An error occurred', 500

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