面试题：高并发下Redis SDS的内存分配与释放策略及性能影响

Question

在高并发场景中，Redis SDS频繁的写入和删除操作会涉及到内存的分配与释放。请详细说明Redis SDS采用的内存分配和释放策略，以及这些策略在高并发场景下对系统性能有哪些影响，如何优化这些策略以提升高并发性能？

Answer 1

Redis SDS内存分配和释放策略

1. 空间预分配
   • 当SDS需要进行扩展时，如果扩展后的长度（包括\0结束符）小于1MB，那么Redis会额外分配与当前长度相同的未使用空间。例如，当前SDS长度为10字节，扩展后为20字节（含\0），则会额外分配10字节的未使用空间，此时SDS实际占用空间为30字节。
   • 如果扩展后的长度大于等于1MB，那么Redis会额外分配1MB的未使用空间。
2. 惰性空间释放
   • 当SDS缩短时，Redis并不会立即释放缩短后多出来的空间，而是将这部分空间作为未使用空间保留在SDS中。例如，一个长度为100字节的SDS，删除部分内容后长度变为50字节，那么这多出来的50字节空间不会被释放，而是记录在SDS的未使用空间字段中，以备后续可能的扩展使用。

对高并发场景下系统性能的影响

1. 优点
   • 减少内存分配次数：空间预分配策略减少了在高并发写入场景下频繁进行内存分配的次数。因为每次写入操作如果都需要重新分配内存，会涉及系统调用，开销较大。预分配使得多次写入操作可以在预分配的空间内进行，提升了写入性能。
   • 降低内存碎片：惰性空间释放避免了频繁释放内存导致的内存碎片问题。在高并发场景下，频繁的内存释放和分配容易造成内存碎片化，降低内存的使用效率。而惰性空间释放可以在一定程度上维持内存的连续性。
2. 缺点
   • 内存占用增加：空间预分配和惰性空间释放都会导致在某些情况下内存占用比实际数据需要的内存更多。在高并发场景下，如果存在大量的SDS对象，这种额外的内存占用可能会对系统资源造成压力，特别是在内存有限的情况下。
   • 写入延迟增加：在进行空间扩展时，由于需要分配较大的额外空间，可能会导致写入操作的延迟增加。尤其是在高并发写入时，这种延迟可能会累积，影响系统的整体响应性能。

优化策略以提升高并发性能

1. 合理设置初始容量：根据业务场景预估SDS可能达到的最大长度，在创建SDS时合理设置初始容量，避免频繁的空间扩展操作。例如，如果知道某个SDS对象最终会存储大约10KB的数据，可以在创建时直接分配接近或略大于10KB的空间。
2. 定期释放惰性空间：在业务低峰期，可以定期检查SDS的未使用空间，如果未使用空间占比过大，可以手动释放这部分空间，以减少内存占用。例如，可以通过自定义的定时任务，遍历所有SDS对象，对未使用空间占比超过一定阈值（如50%）的SDS进行空间释放操作。
3. 优化内存分配算法：对于频繁进行SDS操作的应用场景，可以考虑自定义内存分配算法，例如使用内存池技术。内存池可以预先分配一块较大的内存空间，当需要分配内存时，直接从内存池中获取，而不是每次都调用系统的内存分配函数。这样可以减少系统调用开销，提高内存分配和释放的效率，从而提升高并发性能。