面试题：Redis渐进式rehash在高并发写入场景下可能会遇到什么问题？

Question

在高并发写入的情况下，Redis的渐进式rehash机制可能面临一些挑战。请阐述这些潜在问题，并说明它们如何影响系统性能和数据一致性。

Answer 1

潜在问题

1. CPU 使用率问题：
   • 渐进式 rehash 虽然避免了一次性 rehash 带来的大量计算，但在高并发写入时，每次写入操作都可能触发 rehash 步骤，这会使 CPU 在处理业务逻辑和 rehash 之间频繁切换。由于 rehash 本身需要计算新的哈希位置等操作，会占用一定的 CPU 资源，导致 CPU 使用率升高。
2. 内存使用问题：
   • 在渐进式 rehash 过程中，新旧两个哈希表会同时存在，直到 rehash 完成。在高并发写入场景下，写入的数据量不断增加，新旧哈希表同时占用内存，可能导致内存使用量大幅上升，甚至可能超出系统内存限制，引发内存不足错误。
3. 数据迁移延迟：
   • 高并发写入意味着大量数据不断涌入。而渐进式 rehash 每次只迁移少量数据，这可能导致数据迁移速度跟不上数据写入速度。新数据持续写入旧哈希表，旧哈希表中的数据不能及时迁移到新哈希表，使得 rehash 过程被拉长。

对系统性能的影响

1. 响应时间变长：由于 CPU 使用率升高以及数据迁移延迟，处理写入请求时，除了正常的写入操作外，还需要花费额外时间进行 rehash 相关操作，这会导致 Redis 处理单个请求的时间增加，整体系统的响应时间变长，降低了系统的吞吐量。
2. 性能抖动：每次写入可能触发不同程度的 rehash 操作，这使得系统的性能出现抖动。在高并发场景下，这种抖动会更加明显，影响业务系统对 Redis 性能的稳定预期。

对数据一致性的影响

1. 数据分布不均匀：如果 rehash 过程中数据迁移延迟，可能导致新旧哈希表中的数据分布不均匀。新写入的数据集中在旧哈希表，而旧哈希表的数据不能及时迁移到新哈希表，在读取数据时，可能会出现部分数据在旧表，部分在新表的情况，影响数据一致性，特别是在需要保证数据原子性读取的场景下。
2. 并发读写问题：在高并发写入和渐进式 rehash 同时进行时，由于读写操作可能涉及新旧两个哈希表，可能会出现读操作读到部分旧表数据和部分新表数据的情况，导致数据一致性问题。例如，在进行某个涉及多个键值对的事务操作时，可能因为 rehash 导致部分键值对在旧表，部分在新表，使得事务操作无法保证原子性，破坏数据一致性。