面试题：Redis中SET与GET命令在并发场景下可能会遇到什么问题及如何解决

Question

在多客户端并发操作Redis时，SET与GET命令可能会面临数据一致性等问题。请详细阐述可能出现的问题，并说明至少一种常见的解决方案。

Answer 1

可能出现的问题

1. 并发写入覆盖问题：多个客户端同时执行 SET 操作，如果没有适当的同步机制，后执行的 SET 操作可能会覆盖先执行的操作结果，导致数据丢失。例如，客户端A和客户端B同时读取了某个键的值为 10，客户端A将其更新为 11，客户端B也将其更新为 12，最终值为 12，客户端A的更新被覆盖。
2. 读取陈旧数据问题：在并发环境下，当一个客户端执行 SET 操作后，另一个客户端可能在数据同步到所有节点之前执行 GET 操作，从而获取到陈旧的数据。这在Redis集群环境中，数据同步存在一定延迟时容易出现。
3. 竞争条件问题：多个客户端对同一数据进行读写操作时，由于操作顺序的不确定性，可能导致结果不符合预期。例如，客户端A读取一个值并基于此进行计算，在计算过程中，客户端B修改了该值，当客户端A完成计算并尝试更新时，可能基于的是一个过时的基础数据。

常见解决方案

1. 使用事务（MULTI - EXEC）：
   • 原理：Redis事务可以将多个命令打包在一起，以原子性的方式执行。在事务开始（MULTI）后，所有命令都会进入队列，直到执行 EXEC 时，这些命令才会被一次性执行，期间不会被其他客户端的命令打断。
   • 示例代码（Python）：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
pipe = r.pipeline()
pipe.multi()
pipe.set('key', 'value')
pipe.get('key')
result = pipe.execute()
print(result)

2. 使用乐观锁：
   • 原理：客户端在读取数据时，同时获取一个版本号（或时间戳）。在执行 SET 操作时，将版本号作为条件传入，如果版本号与服务器上的版本号一致，则执行更新操作，并更新版本号；否则，说明数据已被其他客户端修改，需要重新读取数据并再次尝试更新。
   • 示例代码（Python）：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
while True:
    version = r.get('version')
    value = r.get('key')
    new_value = value.decode('utf - 8') + ' updated'
    if r.set('key', new_value, condition = redis.WATCH_VERSION, watch = version):
        r.incr('version')
        break
    else:
        continue

3. 使用分布式锁：
   • 原理：通过在Redis中创建一个唯一的锁键来表示锁定状态。当客户端需要执行关键操作（如 SET 或涉及读写的操作序列）时，尝试获取锁（设置锁键）。只有获取到锁的客户端才能执行操作，操作完成后释放锁（删除锁键）。其他客户端在锁被占用时，等待或重试获取锁。
   • 示例代码（Python，使用 redlock - py 库实现Redlock算法）：

from redlock import Redlock

redlock = Redlock([{
    "host": "localhost",
    "port": 6379,
    "db": 0
}])
lock = redlock.lock('my_resource_lock', 1000)
if lock:
    try:
        r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
        r.set('key', 'value')
    finally:
        redlock.unlock(lock)