面试题：如何在实践中利用Redis对象共享优化大规模数据的存储与读取

Question

假设你负责一个拥有海量用户数据的社交平台，用户的基本信息、兴趣爱好等数据需要存储在Redis中，在保证数据一致性和高性能的前提下，如何通过Redis对象共享来优化数据的存储与读取，描述具体的实现思路和可能遇到的问题及解决方案。

Answer 1

实现思路

1. 数据结构设计：
   • 对于用户基本信息，可使用Redis的哈希（Hash）结构。例如，以user:{user_id}为键，哈希字段存储具体信息，如name、age等。这样可在一个键值对中存储多个字段，减少键的数量，提高存储效率。
   • 兴趣爱好数据，如果每个用户兴趣爱好相对较少，也可放在用户基本信息哈希中；若兴趣爱好较多，可考虑使用Redis的集合（Set）结构，以user:{user_id}:hobbies为键，每个爱好作为集合中的元素。这利用了集合的唯一性，避免重复存储。
2. 对象共享：
   • 共享通用信息：若存在一些通用的用户信息，如某些默认设置或公共描述，可创建一个共享的Redis键值对。例如，定义一个common:user:settings哈希，存储通用设置。当设置用户基本信息时，可引用这个共享的设置，通过在用户哈希中添加一个字段指向共享设置键，减少重复存储。
   • 利用Redis集群：在大规模用户数据场景下，使用Redis集群（Cluster）。集群会自动将数据分布在不同节点上，可通过一致性哈希算法等方式，让相同类型的数据尽量分布在同一节点或相邻节点上，提高读取性能。在对象共享方面，集群中的不同节点可以共享一些通用数据，通过集群间的通信来保证数据一致性。
3. 读取优化：
   • 批量读取：使用Redis的MGET等批量操作命令。例如，若要获取多个用户的基本信息，可构建一个包含多个user:{user_id}键的列表，一次性发送给Redis进行读取，减少网络开销。
   • 缓存预热：对于一些热门用户或经常访问的数据，在系统启动或流量低谷时，预先将相关数据加载到Redis缓存中，确保高并发访问时能快速响应。

可能遇到的问题及解决方案

1. 数据一致性问题：
   • 问题：在共享对象时，若某个共享对象被修改，可能导致依赖它的其他用户数据不一致。
   • 解决方案：
     • 使用Redis的事务（MULTI、EXEC）操作，确保对共享对象的修改和相关用户数据更新在一个原子操作内完成。例如，先开启事务MULTI，修改共享对象，再更新依赖它的用户数据，最后执行EXEC。
     • 利用发布/订阅（Pub/Sub）机制。当共享对象发生变化时，发布一条消息，订阅该消息的客户端收到通知后更新本地缓存或相关数据。
2. 缓存穿透问题：
   • 问题：恶意请求大量不存在的用户数据，导致每次请求都穿透到后端数据库（假设Redis为缓存，后端有数据库兜底）。
   • 解决方案：
     • 使用布隆过滤器（Bloom Filter）。在查询数据前，先通过布隆过滤器判断该用户数据是否可能存在。布隆过滤器可以快速判断一个元素是否在集合中，虽有一定误判率，但能有效减少不存在数据的查询穿透到后端数据库的情况。
     • 缓存空值。当查询不存在的数据时，在Redis中缓存一个空值，并设置较短的过期时间，避免后续相同请求再次穿透到后端。
3. 内存使用问题：
   • 问题：随着用户数据不断增加，Redis内存可能不足。
   • 解决方案：
     • 数据淘汰策略优化：合理设置Redis的数据淘汰策略，如采用allkeys - lru（从所有键中移除最近最少使用的键）策略，优先淘汰不常用的数据，确保内存始终有空间存储活跃数据。
     • 数据持久化调整：选择合适的持久化方式（RDB、AOF）和持久化策略。例如，采用混合持久化（AOF + RDB），既能保证数据恢复的完整性，又能减少持久化文件大小，降低磁盘I/O对内存使用的影响。
     • 数据归档：对于一些历史或不常用的数据，可将其从Redis中归档到其他存储（如磁盘文件、Hadoop等），在Redis中保留少量元数据，当需要访问时再从归档存储中读取并重新加载到Redis。