面试题：针对大规模高并发场景下，如何优化Redis键空间存储架构以提高读写性能？

Question

在大规模高并发业务场景中，Redis键空间面临巨大读写压力。请从数据结构设计、内存管理、分布式部署等多个方面，提出优化Redis键空间存储架构的方案，并阐述每个方案的原理和预期效果。

Answer 1

数据结构设计优化

1. 使用Hash结构替代多个独立Key
   • 原理：将相关的小字段合并存储在一个Hash结构中，减少键的数量。例如，原本为用户的每个属性（姓名、年龄、地址等）创建独立Key，现在将这些属性作为Hash的field存储在一个用户Key下。
   • 预期效果：降低键空间的规模，减少键的查询压力，同时减少内存碎片，提高内存利用率。
2. 使用Sorted Set存储有序数据
   • 原理：对于需要排序的数据，如排行榜数据，使用Sorted Set。它可以根据score进行排序，同时可以根据member进行快速查找。
   • 预期效果：高效地支持有序数据的插入、删除和查询操作，适用于高并发的排行榜更新和查询场景。

内存管理优化

1. 合理设置数据过期策略
   • 原理：通过设置合适的过期时间，让Redis自动删除过期数据，释放内存。例如，对于一些时效性强的数据，如短信验证码，设置较短的过期时间。
   • 预期效果：避免无效数据长期占用内存，保证内存空间的有效利用，减轻内存压力。
2. 采用内存淘汰策略
   • 原理：当内存达到设定的阈值时，Redis根据配置的淘汰策略（如volatile - lru、allkeys - lru等）删除部分数据。例如，volatile - lru会从设置了过期时间的数据中淘汰最近最少使用的数据。
   • 预期效果：确保Redis在内存紧张时，能通过淘汰部分数据继续提供服务，防止因内存耗尽导致系统崩溃。

分布式部署优化

1. 主从复制
   • 原理：主节点负责写操作，从节点复制主节点的数据。主节点将写命令同步给从节点，从节点以只读方式提供服务。
   • 预期效果：提高读性能，分担读压力，同时提供数据冗余，增强系统的可用性。当主节点出现故障时，从节点可提升为主节点继续提供服务。
2. 分片集群（如Redis Cluster）
   • 原理：将数据分布到多个节点上，每个节点负责一部分数据。通过哈希槽（hash slot）算法，将键映射到不同的节点。例如，Redis Cluster有16384个哈希槽，每个节点负责一定范围的哈希槽。
   • 预期效果：水平扩展系统的存储和读写能力，有效应对大规模高并发业务场景，每个节点可独立处理部分请求，减少单个节点的压力。