面试题：Redis事务与高并发场景下的一致性问题

Question

在高并发场景下，Redis事务如何保证数据的一致性？例如多个客户端同时对同一个键进行事务操作。对比使用Redis事务和使用Redis的乐观锁（如WATCH命令）来解决并发一致性问题，它们各自的优缺点是什么？在实际项目中，应该如何根据业务场景选择合适的方案？

Answer 1

Redis事务保证数据一致性的方式

1. 命令入队与原子执行：
   • Redis事务使用MULTI、EXEC、DISCARD等命令。当一个客户端发送MULTI命令后，后续的命令不会立即执行，而是被放入一个队列中。
   • 直到EXEC命令被发送，Redis会将队列中的所有命令作为一个整体执行，期间不会被其他客户端的命令打断，从而保证了事务内命令执行的原子性，在一定程度上保证了数据的一致性。例如，在一个事务中对同一个键进行多次操作，这些操作要么全部成功，要么全部失败，不会出现部分成功的情况。
2. 隔离性：Redis事务虽然不是严格的隔离级别，但在事务执行期间，不会有其他客户端的命令插入执行，这确保了事务内命令执行的环境是相对隔离的，有利于维护数据一致性。

Redis事务与乐观锁（WATCH命令）的优缺点

1. Redis事务：
   • 优点：
     • 简单易用：使用MULTI、EXEC等命令，逻辑相对简单，开发人员容易理解和实现。
     • 原子性操作：能保证事务内多个命令作为一个整体执行，要么全部成功，要么全部失败，适合一些对原子性要求高且并发冲突概率较低的场景，比如在一个事务内对多个相关键进行关联操作，如同时更新用户的基本信息和余额等。
   • 缺点：
     • 不支持并发冲突解决：如果多个客户端同时对同一数据进行事务操作，没有内置机制来解决并发冲突。一个事务可能会覆盖另一个事务的部分结果，导致数据不一致。
     • 阻塞性：在事务执行期间，会阻塞其他客户端对相关数据的操作，在高并发场景下可能会影响系统的整体性能。
2. 乐观锁（WATCH命令）：
   • 优点：
     • 支持并发控制：通过WATCH命令监控键，在EXEC执行事务前，如果被监控的键被其他客户端修改，事务会被取消，从而避免并发冲突导致的数据不一致问题，适合高并发读写场景。
     • 非阻塞性：在WATCH监控期间，不影响其他客户端对被监控键的正常读写操作，提高了系统的并发性能。
   • 缺点：
     • 实现相对复杂：需要开发人员手动处理事务被取消后的重试逻辑，增加了代码的复杂度。
     • 额外的性能开销：每次重试都需要重新执行事务内的命令，可能会带来一定的性能开销，特别是在重试次数较多的情况下。

根据业务场景选择合适的方案

1. 低并发且对原子性要求高的场景：如果业务并发量较低，且对事务内操作的原子性要求严格，例如对数据库的初始化操作或者一些关键配置的修改等，使用Redis事务较为合适，因为其简单易用，能满足原子性需求，且不会因并发冲突导致过多问题。
2. 高并发读写场景：当业务处于高并发读写状态，如电商的库存扣减、金融交易等场景，使用乐观锁（WATCH命令）更为合适。它可以有效避免并发冲突导致的数据不一致，同时保持较高的并发性能。但需要开发人员精心处理事务取消后的重试逻辑，确保业务的正确性。
3. 高并发写少读多场景：在这种场景下，如果写操作对数据一致性要求极高，且读操作不会频繁修改数据，可以优先考虑乐观锁。因为读操作不会影响乐观锁的监控机制，而写操作通过乐观锁可以有效防止并发冲突。如果写操作相对较少且对原子性有一定要求，也可以权衡使用Redis事务，不过要注意可能出现的并发冲突问题。