怎么搞Redis购物车数据同步，保证多端数据不乱掉的那些事儿

关于怎么搞Redis购物车数据同步，保证多端数据不乱掉的那些事儿，咱们就聊点实在的，这事儿说白了，就是希望用户不管是用手机APP、电脑网页还是小程序，看到的购物车里的东西都是一样的，加了个东西或者改了个数量，其他地方能马上跟着变，别出现手机上加购了,电脑上还是空的这种尴尬情况。

核心思路：以用户为中心，一个用户一份购物车数据。

最根本的一点是，我们得把购物车的数据存在一个统一的地方，而不是分散在每个设备上，Redis因为速度快，经常被选来做这个“统一仓库”。（来源：基于常见的电商架构实践）每个用户都有一个唯一的用户ID，这个ID就是打开他们个人购物车仓库的钥匙，只要用户登录了，不管从哪个设备来操作，都是去修改Redis里对应这个用户ID的那份购物车数据，这样就从源头上保证了数据只有一份,避免了数据分散带来的混乱。

关键难题：怎么处理用户没登录的时候加购的东西？

问题来了，用户可能没登录就先逛起来了，往购物车里加了一堆东西，这时候数据存在哪儿呢？通常是在本地，比如浏览器的本地存储（LocalStorage）或者APP的本地缓存里，等用户登录的时候，就需要把本地临时购物车里的东西，和服务器上Redis里已经存在的购物车数据进行“合并”。（来源：常见的客户端与服务器端数据同步策略）

这个合并可不能简单粗暴地直接用本地覆盖服务器，或者用服务器覆盖本地，那样肯定会丢数据,得用点策略：

1. 时间戳大法（谁新听谁的）：给购物车里的每件商品都记录一个最后修改时间，合并的时候，对比同一件商品在本地和服务器上的修改时间，保留那个时间更晚的，你在手机（已登录）上昨天把某本书的数量从1改成2，今天在电脑（未登录）上又把它删了，登录后合并，会发现电脑上的删除操作时间更新,那么最终这本书就会从购物车里消失。
2. 数量累加大法：有时候用户的行为不是覆盖，而是增量，在手机上加了1个商品A，在电脑上也加了1个商品A，用户的本意可能是想要2个，这种情况下，合并时就不应该只保留一个，而是应该把两端的数量加起来，但这需要客户端能区分“新增”和“修改”操作,或者有更精细的记录。
3. 客户端抉择法：比较常见的做法是，在用户登录时，客户端把本地完整的临时购物车数据发给服务器，服务器端可以设计一个合并逻辑，比如优先以服务器的数据为准，但检查本地数据中有没有服务器没有的新商品，有的话就加进去，或者弹出提示让用户自己选择保留哪一端的购物车。（来源：针对未登录态购物车处理的常见设计）

实际中，可能会把以上几种方法结合起来用,形成一个更稳妥的合并策略。

解决冲突：防止同时修改把数据改坏。

即使保证了数据只有一份在Redis里，还得考虑另一个问题：万一用户的手机和电脑同时在线，几乎同一时刻对同一个商品进行了修改，怎么办？（来源：分布式系统下的并发数据更新问题）比如手机点了“+1”，电脑点了“删除”，两个请求一先一后到达服务器，如果处理不好,可能结果会错乱。

对于购物车这种场景，对数据绝对一致性要求不是金融级那么高，但也要基本正确,常见的保证手法是：

• 用Redis的原子操作：Redis的命令本身是单线程执行的，很多命令是原子的（一件事要么全做完，要么一点也不做，不会做一半）。（来源：Redis官方文档对原子性的说明）直接使用HSET来设置某个商品的新数量，或者使用HINCRBY来增加商品数量，这个操作本身是安全的,不会被打断。
• 用锁（谨慎使用）：对于更复杂的操作，比如先读取商品信息、计算、再写入，为了防止中间被别的请求打断，可以考虑用Redis的分布式锁，但加锁会影响性能，对于购物车这种高频操作要非常小心，通常简单的加减操作靠原子命令就够了,尽量避免用锁。

额外的保险：持久化以防万一。

Redis虽然快，但数据主要存在内存里，为了防止服务器重启或者宕机导致所有人的购物车清空，需要开启Redis的持久化功能（比如RDB快照或者AOF日志）。（来源：Redis数据持久化机制）这样即使Redis重启，也能从硬盘上恢复数据,保证购物车数据不会轻易丢失。

要保证多端购物车数据不乱,核心就三件事：

1. 中心化存储：用Redis，一个用户一份数据,登录态操作都基于此。
2. 巧妙合并：设计好未登录状态下本地购物车与服务器购物车合并的逻辑,兼顾新旧和用户意图。
3. 原子操作：利用Redis的特性，处理并发修改,避免数据错乱。

把这些事儿做好了，用户就能在各个设备间无缝切换购物，体验就会很顺畅了，这背后其实就是如何在分布式环境下，友好地管理好用户的状态数据，虽然听起来技术性很强，但目标很简单：让用户感觉不到背后的复杂,觉得好用就行。