Redis 在处理并发请求时，如何保证高效性和数据一致性

1. 单线程模型（核心命令处理）

• 单线程优势：Redis 的核心命令处理是单线程的（基于内存操作，避免多线程竞争），所有命令按顺序执行，天然避免了多线程的锁竞争和上下文切换开销。
• 非阻塞 I/O 多路复用 ：通过 epoll/kqueue 等 I/O 多路复用技术，单线程可以高效处理大量并发连接，适合高并发的网络请求场景。
• 避免长阻塞操作 ：单线程模型要求所有操作必须快速完成，因此需避免 KEYS *、复杂 Lua 脚本等耗时操作，防止阻塞后续请求。

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2. 原子操作

• 单命令原子性 ：Redis 的单个命令（如 INCR、HSET、LPUSH）是原子执行的，无需额外锁。
• 组合命令原子性 ：
  • 事务（MULTI/EXEC）：通过事务将多个命令打包为一个原子操作（但无回滚机制）。
  • Lua 脚本 ：通过执行 Lua 脚本（EVAL/EVALSHA）实现多个命令的原子执行，适用于复杂逻辑（如库存扣减）。

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3. 分布式锁（解决跨进程/服务并发）

• SETNX + 超时 ：使用 SET key value NX PX milliseconds 实现非阻塞锁，防止死锁。
• Redlock 算法：Redis 官方推荐的分布式锁算法，通过多节点协同提高锁的可靠性（需部署多个 Redis 实例）。
• 看门狗机制：客户端（如 Redisson）可自动续期锁的过期时间，防止任务未完成锁已过期。

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4. 乐观锁（Watch机制）

• CAS（Check-And-Set） ：通过 WATCH 命令监听键，若事务执行前键被修改，则事务失败，需重试。

WATCH balance
balance = GET balance
if balance >= 100:
    MULTI
    DECRBY balance 100
    EXEC
else:
    UNWATCH

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5. 集群与分片

• Redis Cluster：通过分片（16384 个槽）将数据分布到多个节点，分散并发压力。
• 读写分离：主节点处理写请求，从节点处理读请求，提升读并发能力（需注意主从同步延迟）。

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6. 持久化与高可用

• 异步持久化：通过 RDB（快照）和 AOF（日志）持久化数据，避免阻塞主线程。
• 主从复制：数据异步复制到从节点，故障时自动切换（Sentinel 或 Cluster 模式），保证高可用。

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7. 性能优化建议

• Pipeline 批量操作：减少网络往返次数，提升吞吐量。
• 连接池：复用连接，避免频繁建立连接的开销。
• 避免大 Key：单个 Key 的 Value 不宜过大（如超过 10KB），防止操作耗时。

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总结

Redis 通过单线程模型、原子操作、分布式锁和集群分片等机制，在保证高性能的同时解决并发问题。实际应用中需结合业务场景选择合适方案（如原子命令、Lua 脚本或分布式锁），并注意避免阻塞操作和合理设计数据模型。