面试题：复杂业务场景下Redis事务ACID性质的保障与挑战

Question

假设在一个社交平台中，用户发布一条动态，同时需要更新用户的发布数量、相关话题的热度等多个操作，这些操作需在Redis事务中完成。请分析在这种复杂业务场景下，Redis事务的ACID性质可能会面临哪些挑战，你将如何设计方案尽可能地保障ACID性质，特别是隔离性（Isolation）方面。

Answer 1

Redis事务ACID面临的挑战

1. 原子性（Atomicity）：
   • Redis事务在执行过程中，如果某个命令执行失败，后续命令仍然会继续执行，这与传统数据库事务的原子性有所不同。例如，在更新用户发布数量和话题热度的事务中，如果更新话题热度命令失败，更新用户发布数量的命令已经执行，无法实现整体回滚。
2. 一致性（Consistency）：
   • Redis本身不支持复杂的约束检查，在事务执行过程中，如果业务逻辑出现错误（比如计算话题热度的算法有误），可能导致数据一致性问题。例如，计算出的话题热度与实际应有的热度不符，而Redis无法自动检测并纠正这种错误。
3. 隔离性（Isolation）：
   • Redis事务不支持并发控制，多个客户端同时执行相关事务时，可能会出现数据竞争问题。比如两个用户同时发布动态，都在事务中更新同一个话题的热度，如果没有合适的隔离机制，可能导致话题热度计算错误。例如，第一个事务还未完成对话题热度的更新，第二个事务就开始读取并基于旧的热度值进行计算，导致最终热度数据不准确。
4. 持久性（Durability）：
   • Redis有不同的持久化策略（RDB和AOF），但都不能像传统数据库那样保证事务的绝对持久性。例如，在RDB持久化模式下，可能会因为持久化间隔时间较长，在事务执行后、RDB快照生成前发生故障，导致事务数据丢失。

保障ACID性质的设计方案

1. 保障原子性：
   • 在应用层进行逻辑判断，在执行Redis事务前，先对所有操作进行预检查，确保所有操作在逻辑上都能正确执行。例如，检查用户发布数量更新的数值是否合理，话题是否存在等。如果预检查不通过，则不执行事务。
   • 自定义错误处理逻辑，当某个命令执行失败时，记录失败信息，并在事务结束后根据失败情况进行相应处理，如手动回滚已执行的操作（通过反向操作实现，比如减少已增加的用户发布数量）。
2. 保障一致性：
   • 在应用层增加严格的业务逻辑校验，在事务执行前，对输入数据进行全面验证。例如，对于话题热度计算，确保计算所需的数据准确无误，并且算法逻辑正确。
   • 定期进行数据一致性检查，通过后台任务定期扫描相关数据，如对比用户发布数量和话题热度之间的关系是否符合业务预期，发现不一致及时修复。
3. 保障隔离性：
   • 使用乐观锁：在读取数据时，记录数据的版本号。在事务执行时，将当前数据版本号与读取时的版本号进行对比，如果版本号不一致，说明数据已被其他事务修改，事务回滚并重试。例如，在获取话题热度时，同时获取热度数据的版本号，在更新话题热度事务中，先检查版本号，如果版本号变化则重新获取最新热度数据并重新计算。
   • 使用悲观锁：通过Redis的SETNX（SET if Not eXists）命令实现简单的锁机制。在执行事务前，先获取锁，只有获取到锁的客户端才能执行事务，其他客户端等待。例如，在更新话题热度事务前，使用SETNX命令尝试设置一个锁键，如果设置成功则执行事务，事务完成后删除锁键；如果设置失败则等待一段时间后重试。
4. 保障持久性：
   • 选择合适的持久化策略：如果对数据持久性要求较高，优先选择AOF持久化方式，并将fsync策略设置为always，确保每次写操作都同步到磁盘，但这种方式会对性能有一定影响。
   • 结合其他存储：将关键数据（如用户发布数量和话题热度等）同时存储在具有强持久性的数据库（如MySQL）中，通过事务机制保证数据一致性。在Redis事务执行成功后，同步更新MySQL中的数据，利用MySQL的持久性保障数据不丢失。