面试题：Redis集群中如何通过合理设置数据结构来优化命令执行性能

Question

在Redis集群环境下，对于频繁进行读写操作的场景，例如社交平台的点赞计数功能，从数据结构选择的角度，如何优化命令执行性能，简要说明你的思路及理由。

Answer 1

思路

1. 选择合适的数据结构：对于点赞计数这种频繁读写场景，可使用Redis的Hash结构或Sorted Set结构。
   • Hash结构：将每个被点赞对象作为Hash的key，点赞用户ID作为field，点赞时间或其他相关信息作为value。例如，对于一篇文章的点赞，文章ID为key，点赞用户ID为field，点赞时间为value。每次点赞时，使用HSET命令增加一个field，读取点赞数使用HLEN命令获取field的数量。
   • Sorted Set结构：将被点赞对象作为Sorted Set的key，点赞用户ID作为member，点赞时间戳作为score。每次点赞时，使用ZADD命令添加或更新member的score。读取点赞数使用ZCARD命令获取member的数量。
2. 减少网络开销：尽量使用批量操作命令。例如在Hash结构中，若一次有多个点赞操作，可以使用HMSET来批量设置多个field - value对；在Sorted Set中，ZADD本身就支持一次添加多个member - score对。
3. 利用Redis集群特性：根据被点赞对象的ID进行合理的哈希分片，确保数据均匀分布在各个节点上，避免单个节点压力过大。同时，可利用Redis集群的读写分离机制，对于读操作（如获取点赞数）可从从节点读取，分担主节点压力。

理由

1. Hash结构：
   • 读写性能高：HSET和HLEN命令时间复杂度分别为O(1)，对于频繁的读写操作效率高。
   • 内存占用合理：Hash结构在存储大量field - value对时内存利用率较高，适合点赞计数这种一个对象对应多个用户点赞的场景。
2. Sorted Set结构：
   • 排序功能：如果需要按照点赞时间等维度进行排序展示，Sorted Set天然支持按照score排序，在需要获取热门点赞对象（按点赞时间先后等）时，可使用ZRANGE等命令轻松实现。
   • 操作原子性：ZADD命令保证了添加和更新操作的原子性，适合并发点赞场景。
3. 批量操作：减少网络交互次数，从而提高整体性能。因为网络开销在分布式系统中是影响性能的重要因素，批量操作可显著减少客户端与服务端之间的通信次数。
4. 集群特性利用：数据均匀分布可保证集群整体性能稳定，避免出现热点数据导致单个节点性能瓶颈。读写分离机制能有效提高读操作的并发处理能力，适合社交平台点赞计数这种读多写少的场景。