Redis事務（transaction）是確保一系列命令能夠原子性地執行的一種機制。如果在使用Redis事務時遇到數據異常，可以采取以下幾種策略來應對：

1. 使用WATCH命令監視需要事務保護的數據鍵。在執行事務之前，WATCH命令會監視一個或多個鍵。如果在事務執行之前這些鍵被其他客戶端修改，那么事務將被中斷，EXEC命令將返回nil。可以使用WATCH命令來檢測數據是否異常，并在必要時重新嘗試事務。

# 使用Python Redis客戶端（redis-py）的示例
import redis

r = redis.Redis()

# 監視鍵
r.watch('key1', 'key2')

# 開始事務
pipe = r.pipeline()
pipe.multi()

try:
    # 執行命令
    pipe.set('key1', 'value1')
    pipe.set('key2', 'value2')
    # 提交事務
    pipe.execute()
except redis.exceptions.WatchError:
    print("數據異常，事務已中斷")

2. 使用Lua腳本來保證一系列命令的原子性。Lua腳本在Redis中是原子性執行的，這意味著在執行過程中不會被其他命令打斷。可以將需要保證原子性的操作封裝在一個Lua腳本中，并通過EVAL命令執行。

# 使用Python Redis客戶端（redis-py）的示例
import redis

r = redis.Redis()

# Lua腳本內容
lua_script = '''
local key1 = KEYS[1]
local key2 = KEYS[2]

local value1 = redis.call('GET', key1)
local value2 = redis.call('GET', key2)

if value1 and value2 then
    return redis.call('SET', key1, value1, 'EX', 3600, 'NX') and redis.call('SET', key2, value2, 'EX', 3600, 'NX')
else
    return 0
end
'''

# 執行Lua腳本
result = r.eval(lua_script, 2, 'key1', 'key2')
if result == 1:
    print("事務成功執行")
else:
    print("數據異常，事務未執行")

3. 使用Redlock算法來提高事務的可靠性。Redlock是一種分布式鎖算法，可以在多個Redis實例上執行，以提高鎖的可靠性和容錯性。如果在一個Redis實例上執行事務失敗，可以使用Redlock算法嘗試在其他實例上執行。

4. 在應用程序層面處理數據異常。在某些情況下，可能需要根據業務需求在應用程序層面處理數據異常。例如，如果某個命令執行失敗，可以在應用程序中捕獲異常并采取相應的措施，如重試命令、記錄日志或通知管理員。

總之，在使用Redis事務時，可以通過多種策略來應對數據異常，包括使用WATCH命令監視數據、使用Lua腳本保證原子性、使用Redlock算法提高可靠性以及在應用程序層面處理異常。選擇合適的策略取決于具體的應用場景和需求。