面试题：高并发下Redis EVALSHA命令错误处理的性能优化

错误处理机制

捕获异常：在调用 EVALSHA 命令的代码中，使用 try - catch 块捕获可能出现的异常。例如在Java中：

try {
    Jedis jedis = new Jedis("localhost");
    String sha1 = jedis.scriptLoad("return {KEYS[1],ARGV[1]}");
    Object result = jedis.evalsha(sha1, 1, "key1", "arg1");
} catch (Exception e) {
    // 记录错误日志
    Logger logger = LoggerFactory.getLogger(YourClass.class);
    logger.error("Error occurred during EVALSHA execution", e);
    // 根据错误类型进行处理
    if (e instanceof JedisDataException) {
        // 处理数据类型错误，例如脚本返回值类型不符
        // 可以选择重试，或者向调用者返回特定错误信息
    } else if (e instanceof JedisConnectionException) {
        // 处理连接错误，如网络问题导致连接中断
        // 尝试重新连接Redis，并重新执行EVALSHA
        int maxRetry = 3;
        int retryCount = 0;
        while (retryCount < maxRetry) {
            try {
                jedis.connect();
                Object result = jedis.evalsha(sha1, 1, "key1", "arg1");
                break;
            } catch (JedisConnectionException ex) {
                retryCount++;
                // 适当延迟后重试
                try {
                    Thread.sleep(100 * retryCount);
                } catch (InterruptedException ie) {
                    Thread.currentThread().interrupt();
                }
            }
        }
        if (retryCount == maxRetry) {
            // 重试失败，通知相关人员或进行更高级别的错误处理
        }
    }
}

错误日志记录：详细记录错误信息，包括错误发生的时间、错误类型、具体错误信息以及涉及的脚本和参数等。这有助于快速定位和排查问题。

性能优化

减少锁争用
- 原理：在高并发环境下，多个线程或进程可能同时访问和修改Redis数据，导致锁争用，降低系统性能。通过优化脚本逻辑，减少对共享资源的竞争可以提高性能。
- 实现方案：
  - 尽量减少多键操作：如果脚本中需要操作多个键，尽量将相关操作合并在一个脚本中，减少多次往返Redis服务器。例如，如果要对多个哈希表进行相同操作，可以在一个脚本中完成。
  - 使用乐观锁：在脚本中使用 WATCH 命令实现乐观锁。例如，在修改某个值之前先 WATCH 该键，在执行 MULTI 和 EXEC 之前检查该键是否被其他客户端修改。如果被修改，则重新获取数据并重新执行脚本。

-- Lua脚本实现乐观锁
local key = KEYS[1]
local watch_result = redis.call('WATCH', key)
if watch_result == false then
    return nil
end
local value = redis.call('GET', key)
-- 进行一些计算
local new_value = value + 1
redis.call('MULTI')
redis.call('SET', key, new_value)
local exec_result = redis.call('EXEC')
if exec_result == false then
    return nil
end
return new_value

合理利用缓存
- 原理：将经常访问的脚本结果缓存起来，避免重复执行脚本，从而减少Redis的负载和响应时间。
- 实现方案：
  - 客户端缓存：在客户端（如应用服务器）缓存脚本执行结果。可以使用本地缓存（如Guava Cache），根据脚本的参数生成唯一的缓存键。例如在Java中：

LoadingCache<String, Object> cache = CacheBuilder.newBuilder()
       .maximumSize(1000)
       .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
       .build(
            new CacheLoader<String, Object>() {
                @Override
                public Object load(String key) throws Exception {
                    Jedis jedis = new Jedis("localhost");
                    String[] parts = key.split(":");
                    String sha1 = parts[0];
                    int keyCount = Integer.parseInt(parts[1]);
                    String[] keys = Arrays.copyOfRange(parts, 2, 2 + keyCount);
                    String[] args = Arrays.copyOfRange(parts, 2 + keyCount, parts.length);
                    return jedis.evalsha(sha1, keyCount, keys, args);
                }
            });
// 获取缓存结果
Object result = cache.get(sha1 + ":" + 1 + ":key1:arg1");

    - **Redis缓存**：可以将脚本结果缓存到Redis中，设置合适的过期时间。在执行脚本前先检查缓存中是否存在结果，如果存在则直接返回，否则执行脚本并将结果存入缓存。

-- Lua脚本实现结果缓存
local key = KEYS[1]
local cache_key = "cache:".. key
local cached_result = redis.call('GET', cache_key)
if cached_result then
    return cached_result
end
-- 执行正常逻辑
local result = redis.call('GET', key)
-- 计算新结果
local new_result = result + 1
-- 缓存结果
redis.call('SET', cache_key, new_result, 'EX', 3600)
return new_result

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