Redis异步读写有点乱，试试这些同步策略能不能缓解点问题

前段时间在网上看到一篇挺火的文章,叫“Redis异步读写有点乱，试试这些同步策略能不能缓解点问题”，作者好像是叫“码农的荒岛求生”，这篇文章主要就是聊了聊我们在用Redis这种内存数据库的时候，经常会遇到的一个头疼事儿：因为Redis本身处理命令非常快，主要是内存操作，但客户端和服务器之间的网络通信相对就慢多了，而且默认情况下很多客户端库用的是异步操作，这就可能导致一些意想不到的“乱序”问题，作者呢，就给出了几种思路，尝试用更同步、更可控的方式来缓解这些问题。

文章一开头就举了个非常生活化的例子来解释什么叫“乱”，比如说，你在一个Web服务器里，先发了一条命令让Redis设置一个键值对，SET user:1001:name "张三"，紧接着又发了一条命令去读取这个键 GET user:1001:name，从我们写代码的逻辑上看，肯定是先写后读，期望读到“张三”，如果客户端用的是异步发送命令，第一条SET命令发出后，没等Redis服务器回应，客户端可能立马就把第二条GET命令也发出去了，网络这东西是有延迟和不确定性的，万一GET命令的包跑得比SET命令的包还快，先到达了Redis服务器，那Redis就会很老实地执行先到的命令，结果就是你读到了一个空值（nil），而不是“张三”，这就出现了读写顺序错乱的情况，明明代码是先写后读，结果却读到了写之前的状态。

这种问题在简单的场景下可能不明显,但在高并发或者需要严格顺序性的操作里，比如库存扣减、状态更新后立刻查询最新结果，就会带来严重的业务逻辑错误，文章里提到，很多人一开始以为是Redis不稳定，其实根源往往在于网络和客户端的异步模式。

那怎么解决呢？“码农的荒岛求生”给出了几个他称之为“同步策略”的土办法，目的就是增加操作之间的顺序保证。

第一个策略是用单连接串行化命令，这是最简单粗暴的方法，就是让你的应用程序对Redis的操作全部通过一个唯一的连接来进行，并且确保上一个命令收到响应之后，再发送下一个命令，这样就像排队一样，一个接一个，绝对不会出现插队的情况，很多客户端库本身就支持这种同步阻塞式的调用方式，这种方法的优点是实现简单，逻辑清晰，绝对不会乱序，缺点也很明显，就是性能会受很大影响，因为每个命令都要等网络往返时间（RTT），如果操作很多，延迟就会累积，吞吐量上不去，适合对顺序性要求极高，但并发量不是特别巨大的场景。

第二个策略是使用Redis的事务（Transaction）功能，这里说的事务不是数据库那种ACID事务，Redis的事务主要是提供一个批量命令顺序执行的机制，通过 MULTI 开始一个事务，然后把一系列命令放进去，最后用 EXEC 一起执行，关键点在于，Redis服务器保证在EXEC命令执行时，事务队列中的所有命令会按照入队的顺序连续执行，中间不会被其他客户端的命令打断，这就在服务器端保证了这一批命令内部的原子性和顺序性，文章里提到，如果你有一组逻辑上关联的命令，必须一起成功失败并且顺序执行，用事务是合适的，但它并不能解决所有问题，比如它不能解决上面例子中“单个写操作后立刻读”这种跨事务的顺序问题，因为读操作通常不会放在写事务里。

第三个策略是使用Pipeline（管道）但结合业务逻辑控制，Pipeline本身是个好东西，它能将多个命令打包一次性发送给Redis，减少网络往返次数，提高性能，但默认的Pipeline也是异步的，它只管发，不保证响应回来的顺序吗？其实Redis服务器处理命令的顺序和客户端发送的顺序是一致的，并且响应也是按顺序返回，问题在于，客户端异步接收响应时，如果处理不当，可能会乱，文章里说的策略是，对于有严格前后依赖关系的命令，不要把它们和其他无关命令混在同一个Pipeline里一起发，可以针对有依赖的一组命令单独建立一个Pipeline，然后以同步的方式等待这组命令的所有响应返回后，再进行后续操作，这样既利用了Pipeline减少网络开销的优点，又在关键链路上保证了顺序。

第四个策略是利用Redis的发布订阅（Pub/Sub）机制来做信号同步，这个想法比较巧妙，有客户端A需要修改某个关键数据，然后客户端B需要立刻读取修改后的数据，为了避免B读到旧数据，可以让A在修改成功之后，向一个特定的频道发布一条消息，user:1001数据已更新”，客户端B在发起读操作之前，先订阅这个频道，然后发送读命令（这里读命令可能还是会先到），但B不立即处理读到的结果，而是等待接收到“数据已更新”的消息后，才认为当前读到的结果是正确的，这种方法引入了消息通信，更复杂，延迟也可能更高，但能在分布式环境下提供一种同步信号。

文章也提到,如果真的对数据的一致性和顺序有极强要求，可能需要重新考虑数据模型，或者引入更严格的分布式锁机制，但这些都会带来复杂的度和性能代价，他总结说，这些同步策略都是在性能和数据一致性之间做权衡，没有完美的方案，只有适合特定场景的选择，核心是要理解问题产生的根源——网络和异步的不确定性，然后根据自己业务的容忍度来选择合适的控制手段。

就是对“码农的荒岛求生”所写“Redis异步读写有点乱，试试这些同步策略能不能缓解点问题”这篇文章内容的直接复述。