面试题：复杂业务场景下Redis键空间容量规划优化

Question

在一个包含多种复杂业务场景（如高并发读写、不同数据生命周期需求、海量数据存储）的项目中，如何针对Redis键空间进行精准的容量规划和优化？请详细阐述规划思路与具体的优化措施。

Answer 1

规划思路

1. 业务分析：
   • 梳理高并发读写场景，确定读写频率和数据量。比如，分析哪些业务操作会频繁读写Redis，预估每秒的读写请求数量。
   • 明确不同数据生命周期需求，区分短期、中期、长期存储的数据。例如，短期数据可能是缓存的临时数据，长期数据可能是需要持久化保存的重要配置信息。
   • 统计海量数据存储需求，估算数据总体积和增长趋势。例如，对于日志数据，预测每天的新增量。
2. 数据模型分析：
   • 剖析键值对结构，了解键的命名规则和值的类型。比如，判断值是简单字符串、哈希表还是列表等。
   • 评估数据之间的关联性，确定是否存在需要使用Redis集群或多实例来满足的复杂关系。
3. 性能指标设定：
   • 根据业务需求，设定响应时间、吞吐量等性能指标。例如，要求99%的读请求响应时间在10ms以内。

优化措施

键空间设计优化

1. 合理命名键：
   • 采用有意义且简洁的命名方式，便于管理和识别。例如，使用“业务模块_数据类型_唯一标识”的格式，如“user_login_token_12345”。
   • 避免过长的键名，减少内存占用。
2. 选择合适的数据结构：
   • 对于高并发读写且数据结构简单的场景，优先使用字符串类型。例如，缓存简单的配置参数。
   • 对于具有多个属性的数据，使用哈希表。比如存储用户信息，将不同属性作为哈希表的字段。
   • 当需要存储有序数据或进行范围查询时，使用有序集合。例如，排行榜数据。

容量优化

1. 数据过期策略：
   • 针对短期数据，设置合理的过期时间。例如，验证码缓存设置5分钟过期。
   • 使用定期删除和惰性删除相结合的策略，减少过期数据占用的内存。
2. 内存淘汰策略：
   • 根据业务特点选择合适的内存淘汰策略，如allkeys - lru（在所有键中使用LRU算法淘汰键）、volatile - lru（在设置了过期时间的键中使用LRU算法淘汰键）等。
   • 定期监控内存使用情况，根据业务变化调整淘汰策略。
3. 数据分片：
   • 在Redis集群中，合理分配数据到不同节点，避免数据倾斜。例如，根据数据的哈希值进行分片。
   • 对于海量数据，可以采用一致性哈希算法来实现数据的均衡分布。

性能优化

1. 连接池优化：
   • 配置合适大小的连接池，减少连接创建和销毁的开销。根据并发请求数量和服务器资源，调整连接池的最大连接数等参数。
2. 异步操作：
   • 对于一些非关键的写操作，使用异步方式，如Redis的异步持久化机制（AOF或RDB后台保存），减少对主线程的阻塞。
3. 缓存预热：
   • 在系统启动时，预先加载一些常用数据到Redis，减少首次请求的响应时间。例如，加载热门商品信息到缓存。