从你提供的文本来看，核心是 Redis 作为缓存的检查机制，以及非原子性操作导致的不一致性问题。
我们可以拆解为两个部分来理解：

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📌 1. 逻辑：先查 Redis，再决定是否注册

逻辑流程

1. 先查询 Redis 是否有某个 key（可能是用户注册标识、验证码等）。
2. 如果 Redis 中有数据，则直接返回（避免重复操作）。
3. 如果 Redis 中没有数据，则执行新的注册，并存入 Redis，设置60秒过期时间。

示例代码

String key = "user:register:" + phoneNumber;
String cachedValue = redisTemplate.opsForValue().get(key);if (cachedValue == null) {  // Redis 无数据，执行注册逻辑// 执行新用户注册userService.register(phoneNumber);// 将 key 存入 Redis，防止重复注册redisTemplate.opsForValue().set(key, "registered", 60, TimeUnit.SECONDS);
} else {System.out.println("该用户已注册");
}

⏳ 作用

• 通过 Redis 缓存查询结果，降低数据库查询次数，提高性能。
• 避免并发重复注册。

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📌 2. 非原子性操作，导致数据不一致

这一部分说的是 多个 Redis 操作不是原子的，可能会导致数据不一致问题，尤其是在并发情况下。

⚠ 问题：非原子性操作

Redis 并不自动保证多个操作的原子性。如果有多个线程同时执行：

1. A 线程查询 Redis，发现 key 不存在（缓存失效）。
2. B 线程也查询 Redis，发现 key 也不存在（同样缓存失效）。
3. A 和 B 线程都开始执行注册逻辑（导致重复注册）。
4. A 和 B 线程都将数据写入 Redis，但只有一个生效，另一个可能会被覆盖。

🛠 解决方案

1. 使用 SETNX 实现分布式锁

   • SETNX（SET if Not eXists）可以确保只有一个线程可以写入 key，避免并发问题：

   Boolean success = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "registered", 60, TimeUnit.SECONDS);
   if (Boolean.TRUE.equals(success)) {userService.register(phoneNumber);
   } else {System.out.println("该用户已注册");
   }
   

   作用：

   • 只有第一个线程能成功写入 key，其余线程会失败，避免重复注册。

2. 使用 Redis 事务 (MULTI / EXEC)

   • MULTI + EXEC 确保多个 Redis 操作在同一事务中执行：

   redisTemplate.execute((RedisCallback<Object>) connection -> {connection.multi();connection.set(key.getBytes(), "registered".getBytes());connection.expire(key.getBytes(), 60);return connection.exec();
   });
   

   作用：

   • 确保写入 key 和设置过期时间是原子的，不会被中途修改。

3. 使用 Redisson 分布式锁

   • 适用于高并发场景，保证多个服务器之间不会重复注册：

   RLock lock = redissonClient.getLock("register-lock:" + phoneNumber);
   try {if (lock.tryLock(5, 10, TimeUnit.SECONDS)) { userService.register(phoneNumber);}
   } finally {lock.unlock();
   }
   

   作用：

   • 只有一个线程能拿到锁，执行注册，其他线程等待或直接返回。

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🔍 结论

• 先查 Redis，若不存在则执行注册并缓存数据，提升性能，减少数据库压力。
• 但多个 Redis 操作非原子性，可能会导致数据不一致（如并发下重复注册）。
• 解决方案
  1. SETNX（互斥锁）：确保只有一个线程能注册。
  2. Redis 事务：保证多个 Redis 操作同时执行。
  3. Redisson 分布式锁：在多服务器环境下防止并发问题。

✅ 最终目标：确保并发情况下数据一致性，避免重复注册或异常数据覆盖。 🚀