面试题：在高并发场景下Redis rehash机制可能遇到的问题及优化策略

Question

假设在高并发读写的场景下，Redis进行rehash操作，可能会遇到哪些问题？针对这些问题，应该如何从rehash机制本身或者系统架构层面进行优化？

Answer 1

可能遇到的问题

1. 性能问题：
   • 高CPU占用：rehash过程中，Redis需要将旧哈希表中的所有键值对重新计算哈希值并插入到新哈希表中，这会占用大量CPU资源，在高并发读写场景下，可能导致系统响应变慢，影响正常业务处理。
   • 读写阻塞：如果采用同步rehash，在rehash期间，对哈希表的读写操作可能会被阻塞，因为哈希表结构正在改变，这会严重影响系统的并发性能。
2. 数据一致性问题：
   • 读写不一致：在rehash过程中，部分数据可能已经迁移到新哈希表，而部分还在旧哈希表。如果此时有读写操作，可能会读到旧数据，或者写入的数据在读取时找不到，因为读取和写入可能访问到不同的哈希表，从而导致数据一致性问题。

优化方法

从rehash机制本身优化

1. 渐进式rehash：
   • Redis采用渐进式rehash来解决同步rehash带来的性能问题。在进行rehash时，Redis不会一次性将旧哈希表中的所有键值对迁移到新哈希表，而是分多次进行。每次在处理客户端请求时，顺带迁移一部分键值对。这样可以避免一次性占用过多CPU资源，减少对高并发读写的影响。
   • 实现原理是在Redis的哈希表结构中，同时维护新旧两个哈希表，在进行渐进式rehash时，会有一个指针记录当前迁移到旧哈希表的位置，每次处理请求时，从该位置开始迁移一定数量的键值对到新哈希表，直到旧哈希表为空，然后释放旧哈希表的内存。
2. 优化哈希函数：
   • 选择一个更均匀分布的哈希函数，这样可以减少哈希冲突，降低rehash的频率。例如，采用更先进的哈希算法，使键值对在哈希表中分布得更加均匀，从而减少因哈希冲突导致哈希表负载因子过高而触发rehash的情况。

从系统架构层面优化

1. 读写分离：
   • 在系统架构中采用读写分离策略，将读操作和写操作分别路由到不同的Redis实例。对于写操作，在rehash期间，由于可能涉及数据迁移，可能会有短暂的性能下降，但可以通过合理的配置和缓存机制来减少对业务的影响。对于读操作，可以从专门的只读实例读取数据，这些实例可以在rehash完成后再进行更新，从而避免读操作受rehash影响，保证读操作的性能和数据一致性。
2. 集群化：
   • 采用Redis集群方案，如Redis Cluster。在集群环境下，数据分布在多个节点上，每个节点负责一部分数据的存储和管理。当某个节点进行rehash时，对整个系统的影响相对较小。而且，集群可以通过自动分片和数据迁移功能，将负载均衡到不同节点，减少单个节点rehash对整个系统性能的冲击。同时，集群还可以提供更高的可用性和扩展性，以应对高并发读写场景下的需求。