面试题：Redis rehash时机选择对系统性能的具体影响分析

Question

假设在一个高并发读写的Redis应用场景下，rehash时机选择在不同的读写操作频率下，会对系统整体性能产生怎样不同的影响？请详细分析并说明如何根据业务场景优化rehash时机。

Answer 1

不同读写频率下rehash时机对性能的影响

1. 低读写频率场景
   • 读操作影响：如果在低读频率下进行rehash，由于读操作相对不频繁，rehash所带来的短暂阻塞对读性能影响较小。例如，在某些后台数据统计的Redis应用中，读操作可能定时进行，此时进行rehash，在下次读操作到来前，rehash可能已经完成，不会造成明显的读延迟。
   • 写操作影响：同样，低写频率时进行rehash，虽然会有短暂阻塞，但因为写操作本身发生次数少，整体上对写性能的影响也有限。比如，在一些偶尔更新配置信息的Redis应用中，写操作间隔时间长，rehash造成的阻塞不会积累大量写请求。
2. 高读写频率场景
   • 读操作影响：在高读频率下进行rehash，由于Redis是单线程模型，rehash过程会占用CPU资源，导致读操作响应延迟显著增加。例如，在一个实时排行榜的应用中，大量用户频繁读取排行榜数据，如果此时进行rehash，可能使许多读请求等待，造成前端响应缓慢，用户体验变差。
   • 写操作影响：高写频率时进行rehash，写操作也会被阻塞。这可能导致写请求堆积，甚至可能因为缓冲区满而丢失数据。比如在一个实时日志记录的应用中，大量的日志数据写入Redis，如果在高写频率时进行rehash，可能会丢失部分日志信息。

根据业务场景优化rehash时机

1. 业务读写均衡且高频率场景
   • 优化策略：可以选择在业务低峰期进行rehash。例如，对于一个电商网站的Redis缓存，白天是业务高峰期，而凌晨用户访问量和读写操作都大幅下降，此时进行rehash可以将对系统性能的影响降到最低。另外，也可以考虑采用渐进式rehash，Redis本身支持渐进式rehash，它不会一次性完成整个rehash过程，而是分多次逐步完成，这样在高并发读写场景下，每次rehash的时间片较小，对读写操作的影响也相对较小。
2. 读高写低场景
   • 优化策略：优先在写操作相对集中的时间段之外进行rehash。例如，在一个主要用于用户查询历史订单信息的Redis应用中，读操作非常频繁，但写操作只有在用户下单成功时才会进行。那么可以选择在订单创建频率较低的时间段，如凌晨到上午时段进行rehash，这样对读操作的影响最小。
3. 写高读低场景
   • 优化策略：类似地，选择在读操作相对集中的时间段之外进行rehash。例如，在一个实时数据采集系统，大量的数据写入Redis进行临时存储，而读操作主要是数据分析人员定期读取。可以在数据分析人员不常读取数据的时间段，如白天业务运营时段进行rehash，减少对写操作的阻塞影响。