面试题答案
一键面试架构设计
- 引入中间件：
- 设计思路：引入如消息队列（如 Kafka、RabbitMQ 等）作为事务补偿的中间件。在 Redis 事务执行前，将事务相关信息（如操作类型、键值对数据等）发送到消息队列。当事务出现问题需要补偿时，从消息队列中获取信息进行处理。
- 应对问题：消息队列可以削峰填谷，缓解高并发对 Redis 的压力。同时，即使 Redis 出现短暂故障，消息队列中的数据也不会丢失，保证事务补偿信息的可靠性。例如，如果 Redis 因为网络抖动导致部分事务未完成，消息队列中的事务信息依然存在，可用于后续补偿。
- 采用分布式架构：
- 设计思路：对于大规模高并发场景，采用 Redis 集群（如 Redis Cluster）。将数据分布在多个节点上，提高整体的读写性能。同时，在每个节点上部署事务补偿逻辑。
- 应对问题：通过分布式架构，避免单个 Redis 节点成为性能瓶颈。当某个节点出现故障时，其他节点可以继续提供服务，并且每个节点都有能力进行本地事务补偿，不会因为单个节点故障而导致整个事务补偿机制失效。例如在 Redis Cluster 中，如果一个节点故障，集群会自动将请求路由到其他正常节点，同时该故障节点恢复后可利用本地保存的事务补偿信息进行后续处理。
数据处理流程
- 事务预处理：
- 设计思路：在执行 Redis 事务前，先对事务进行预处理。将事务中的操作解析并记录下来，同时生成唯一的事务 ID。然后将事务信息（包括事务 ID、操作列表、数据等）发送到消息队列。
- 应对问题：通过预处理和生成事务 ID，可以对事务进行跟踪和管理。消息队列中的事务信息可以作为事务补偿的依据。例如，如果事务执行过程中出现错误，根据事务 ID 可以从消息队列中准确获取需要补偿的操作信息。
- 事务执行：
- 设计思路：正常执行 Redis 事务，使用 MULTI、EXEC 等命令保证事务的原子性。在执行过程中，记录每个操作的执行结果。
- 应对问题：如果事务全部成功执行，可将消息队列中对应的事务信息标记为已完成或删除。若部分操作失败，根据记录的执行结果确定需要补偿的操作。例如，如果一个事务包含三个操作，第二个操作失败，根据记录可知需要对第一个操作进行补偿（如果其操作具有可逆性）。
- 补偿执行：
- 设计思路：当事务执行出现问题时，从消息队列中获取对应事务 ID 的事务信息，根据执行结果确定补偿操作。按照与原操作相反的逻辑执行补偿操作。例如，如果原操作是对某个键进行 INCR 操作，补偿操作则是 DECR 操作。
- 应对问题：确保数据一致性，将数据恢复到事务执行前的状态。通过严格按照事务信息执行补偿操作，保证补偿的准确性。同时，在补偿过程中，也可以记录补偿操作的结果，以便后续审计和问题排查。
异常处理机制
- 事务执行异常：
- 设计思路：在 Redis 事务执行过程中，如果出现命令执行失败（如语法错误、数据类型不匹配等），Redis 会停止执行后续命令，但已执行的命令不会回滚（除非使用 WATCH 机制检测到数据变化）。此时，捕获异常并记录已执行命令的结果，根据结果确定补偿操作。
- 应对问题：通过捕获异常并确定补偿操作，保证数据的一致性。例如，如果因为数据类型不匹配导致 SET 操作失败，根据之前记录的原数据状态，对已执行的其他操作（如 DEL 操作）进行补偿，恢复数据到事务开始前的状态。
- 网络异常：
- 设计思路：在与 Redis 交互过程中，可能出现网络抖动、网络中断等情况。设置合理的网络超时时间，当出现网络异常时，暂停事务操作，并将当前事务状态（包括已执行的部分）记录下来。
- 应对问题：网络恢复后，根据记录的事务状态决定是继续执行事务还是进行补偿操作。例如，如果网络中断时事务已经执行了一部分，网络恢复后，根据记录判断已执行的操作，对未执行的操作进行重试或者对已执行的操作进行补偿，避免数据不一致。
- 系统故障：
- 设计思路：如果服务器出现故障（如硬件故障、操作系统崩溃等），重启后，从消息队列中获取未完成事务的信息，根据记录的事务执行状态进行补偿操作。同时，可以设置一个定时任务，定期检查消息队列中是否存在长时间未处理的事务信息，进行兜底处理。
- 应对问题：通过重启后的补偿操作和定时任务兜底，保证即使系统出现故障，数据依然能够保持一致性。例如，系统重启后，发现消息队列中有未完成事务，根据记录的执行状态，对部分已执行的操作进行补偿，确保数据恢复到正确状态。