面试题：如何优化Redis事件调度中的资源分配以提升高并发场景性能

Question

假设Redis处于高并发读写场景，从事件调度的资源分配角度出发，说明你会采取哪些优化措施来提升系统整体性能，包括但不限于资源分配算法调整、内存管理优化等方面。

Answer 1

资源分配算法调整

1. 使用多路复用技术：Redis采用Epoll（Linux环境下）这类多路复用I/O模型。它能在一个线程内高效处理多个套接字的I/O事件，减少线程上下文切换开销。例如，通过将所有客户端连接的套接字注册到Epoll实例中，当有事件发生时，Epoll能迅速通知Redis处理相应事件，而无需像传统的多线程模型那样频繁创建和销毁线程。
2. 优化事件队列管理：改进事件队列的数据结构，例如采用优先队列。对于高优先级的读写事件（如来自重要客户端或关键业务的请求），可以优先处理。这样在高并发场景下，能确保关键业务不受影响。例如，对于金融交易相关的Redis读写请求，可设置为高优先级，优先从事件队列中取出处理。

内存管理优化

1. 合理设置内存淘汰策略：根据业务特点选择合适的内存淘汰策略，如volatile - lru（在设置了过期时间的键中，使用最近最少使用算法淘汰键）、allkeys - lru（在所有键中使用最近最少使用算法淘汰键）等。如果业务对数据时效性要求高，可选择volatile - ttl，优先淘汰即将过期的键。例如，对于缓存类业务，数据经常更新且新数据更重要，可采用allkeys - lru策略，保证内存中始终是最常访问的数据。
2. 内存碎片整理：定期进行内存碎片整理，Redis 4.0引入了ACTIVE - DEFRAEG机制，可在运行时进行碎片整理。通过调整键值对在内存中的存储布局，减少内存碎片的产生，提高内存利用率。例如，在业务低峰期，开启主动碎片整理，减少内存碎片对整体性能的影响。
3. 采用共享对象池：对于一些常用的小对象（如短字符串、整数等），Redis可使用共享对象池。这样多个键值对可以共享这些对象，减少内存占用。例如，整数对象在 - 2^31到2^31 - 1之间的，Redis会默认使用共享对象池中的对象，避免重复创建。

其他优化措施

1. 数据分区：采用哈希分区或范围分区等方式，将数据分散到不同的Redis实例上。这样在高并发读写时，不同的请求可以并行处理，减轻单个实例的压力。例如，按照用户ID的哈希值将用户相关数据分散到多个Redis实例中，不同用户的读写请求可以同时进行，互不干扰。
2. 读写分离：主从复制架构下，将读请求分流到从节点。从节点可以有多个，分担读压力。写请求依然在主节点处理，确保数据一致性。例如，对于一些读多写少的业务场景，如新闻资讯类应用的缓存，大部分读请求可以由从节点处理，提高系统整体的并发处理能力。