面试题：缓存设计之Redis Bitmap在复杂特征存储中的优化

Question

如果用户数量增长到100万，且特征数量也大幅增加到100个，同时要考虑高效地统计具有某几种特定特征组合的用户数量，在使用Redis Bitmap的基础上，你会如何优化存储结构和查询方式以应对性能挑战？

Answer 1

1. 存储结构优化
   • 多层Bitmap结构：
     • 由于特征数量增加到100个，直接使用单个Bitmap来存储所有特征组合可能会导致Bitmap非常大，影响性能。可以考虑采用多层Bitmap结构。例如，将100个特征按一定规则分组，比如每10个特征为一组，共10组。每组特征分别使用一个Bitmap存储。这样在查询时，可以先通过外层确定相关组的Bitmap，再在内层Bitmap中进行具体特征组合的查找。
   • 特征编码与压缩：
     • 对特征进行编码，将特征值转换为更紧凑的表示形式。比如，如果特征值是一些有限的离散值，可以使用枚举编码，将每个离散值映射为一个较小的整数。这样在Bitmap存储时，可以使用更少的位来表示每个特征，减少存储空间，提高存储效率。
   • 分布式存储：
     • 随着用户数量增长到100万，单机的Redis可能无法承载所有数据。可以采用分布式Redis集群，将Bitmap数据分布存储在多个节点上。通过一致性哈希等算法，将不同用户的Bitmap数据均匀分配到各个节点，减轻单个节点的存储和计算压力。
2. 查询方式优化
   • 批量查询：
     • 对于查询具有某几种特定特征组合的用户数量，可以将多个相关特征组合的查询合并为一次批量查询。例如，将需要查询的几个特征组合整理成一个请求，通过Redis的管道（Pipeline）技术一次性发送多个查询命令到Redis服务器，减少网络开销，提高查询效率。
   • 缓存查询结果：
     • 对于一些经常查询的特征组合，可以在应用层设置缓存来保存查询结果。当再次查询相同特征组合时，先从缓存中获取结果，如果缓存中没有，则再查询Redis Bitmap，并将查询结果更新到缓存中，这样可以大大减少对Redis的查询次数，提高响应速度。
   • 异步查询：
     • 如果查询操作可能比较耗时，可以采用异步查询的方式。在接收到查询请求时，将查询任务放入消息队列（如Kafka、RabbitMQ等），由后台的异步任务去查询Redis Bitmap并返回结果。这样前端应用可以快速响应，提高用户体验。