面试题：复杂业务需求下Redis频道订阅退订动态策略设计

数据结构设计

用户权限存储：
- 使用Redis的Hash结构，以用户ID作为key，权限信息作为field - value对。例如：HSET user:123 permission:stock_code "AAPL,GOOG" permission:sector "Technology"。这样可以方便地获取每个用户对于不同粒度频道的订阅权限。
用户订阅关系存储：
- 使用Redis的Set结构，以频道名称作为key，用户ID集合作为value。例如，对于股票代码为AAPL的频道，SADD channel:AAPL 123 456，其中123和456是订阅该频道的用户ID。这有助于快速获取订阅某个频道的所有用户。
- 同时，为了反向查询用户订阅了哪些频道，可以使用Hash结构，以用户ID为key，频道名称集合作为field - value对。例如：HSET user_subscriptions:123 channel:AAPL 1 channel:Tech_sector 1。这里的1表示已订阅。
用户活跃度存储：
- 使用Redis的Sorted Set结构，以用户ID作为member，活跃度分数作为score。例如：ZADD user_activity 100 123，表示用户123的活跃度分数为100。通过这种结构可以方便地根据活跃度对用户进行排序。

算法设计

订阅算法：
- 当用户订阅频道时，首先检查用户权限。从用户权限Hash结构中获取用户对于该频道粒度的权限。
- 如果有权限，将用户ID添加到频道对应的Set结构中，并在用户订阅Hash结构中添加相应记录。例如，对于用户123订阅股票代码AAPL的频道：
```
# 检查权限
permission = redis.hget("user:123", "permission:stock_code")
if "AAPL" in permission:
    redis.sadd("channel:AAPL", 123)
    redis.hset("user_subscriptions:123", "channel:AAPL", 1)
```
退订算法：
- 用户退订频道时，从频道对应的Set结构中移除用户ID，并在用户订阅Hash结构中删除相应记录。例如，对于用户123退订股票代码AAPL的频道：
```
redis.srem("channel:AAPL", 123)
redis.hdel("user_subscriptions:123", "channel:AAPL")
```
动态调整算法：
- 定期（例如每分钟）检查用户活跃度Sorted Set。设定一个活跃度阈值，如活跃度分数低于50的用户视为低活跃度用户。
- 对于低活跃度用户，遍历其订阅的频道，根据业务规则判断是否可以退订。例如，如果业务允许低活跃度用户只保留按板块订阅，而退订按股票代码的订阅：
```
low_activity_users = redis.zrangebyscore("user_activity", 0, 50)
for user_id in low_activity_users:
    subscriptions = redis.hgetall("user_subscriptions:" + user_id)
    for channel in subscriptions.keys():
        if "stock_code" in channel:
            redis.srem(channel, user_id)
            redis.hdel("user_subscriptions:" + user_id, channel)
```

可能面临的挑战及解决方案

高并发订阅退订：
- 挑战：在实时金融数据推送系统中，可能会有大量用户同时进行订阅和退订操作，导致Redis的写入压力增大。
- 解决方案：使用Redis的事务（MULTI - EXEC）机制，将多个相关操作打包成一个原子操作，减少并发冲突。例如，将添加用户到频道Set和更新用户订阅Hash结构的操作放在一个事务中执行。同时，可以考虑使用Redis集群，通过数据分片分散写入压力。
数据一致性：
- 挑战：在动态调整订阅时，可能会出现部分数据更新成功，部分失败的情况，导致数据不一致。
- 解决方案：除了使用事务保证操作原子性外，还可以引入版本号机制。在每次更新数据时，增加版本号，读取数据时也读取版本号。如果发现版本号不一致，说明数据在读取后被其他操作修改，需要重新读取和操作。
大规模数据存储：
- 挑战：随着用户数量和频道数量的增加，Redis的内存占用可能会过高。
- 解决方案：可以采用数据淘汰策略，如使用volatile - lru（对设置了过期时间的key使用LRU算法淘汰）或allkeys - lru（对所有key使用LRU算法淘汰）策略，在内存不足时自动淘汰不常用的数据。另外，可以定期清理无效数据，如长时间未活跃且已退订所有频道的用户记录。

星途面试题库

面试题：复杂业务需求下Redis频道订阅退订动态策略设计

知识考点

面试题答案

数据结构设计

算法设计

可能面临的挑战及解决方案