面试题答案
一键面试数据结构设计方面
- 优化存储结构：检查当前使用的数据结构是否为最优。例如，如果频繁进行范围查询，有序集合（Sorted Set）可能比哈希表（Hash）更合适，因为Sorted Set支持按照分数进行范围查询，而Hash更适合基于字段名的简单查找。理由是合适的数据结构能减少不必要的计算和遍历，提高查询效率。
- 减少冗余数据：确保数据结构中不包含过多冗余信息。冗余数据不仅浪费内存，在读写时也会增加额外的IO开销。例如，避免在不同数据结构中重复存储相同的关键信息。这样可以降低读写的数据量，提升性能。
编码转换算法方面
- 采用高效编码算法：评估当前使用的编码转换算法是否为性能瓶颈点。如果是，考虑切换到更高效的算法。例如，对于字符串编码转换，某些成熟的库在处理特定编码（如UTF - 8和GBK之间转换）时可能有更优化的实现，能减少CPU的计算量，提升编码转换速度。
- 缓存编码转换结果：对于一些固定不变的数据，其编码转换结果也不会改变。可以考虑缓存这些编码转换后的结果，避免重复进行转换操作。例如，某些配置信息或字典数据，在第一次编码转换后将结果缓存起来，后续直接使用缓存结果，减少编码转换的时间消耗。
缓存策略方面
- 优化缓存淘汰策略：检查当前的缓存淘汰策略是否合理。如果系统读操作频繁且数据有一定的访问热度规律，可使用LRU（最近最少使用）策略，优先淘汰长时间未被访问的数据。理由是LRU能较好地适应读多写少且有热度规律的场景，保证热点数据始终在缓存中，提高缓存命中率。
- 设置合理的缓存过期时间：对于不同类型的数据，根据其更新频率设置不同的过期时间。对于更新频率低的数据，可设置较长的过期时间，减少缓存失效导致的数据库穿透风险；对于更新频繁的数据，设置较短的过期时间，保证数据的一致性。这样能在保证数据一致性的前提下，尽可能利用缓存提升性能。
- 分级缓存：构建多级缓存结构，如在Redis之前添加一层本地缓存（如Guava Cache）。对于访问频繁且变动较小的数据，先从本地缓存获取，减少对Redis的访问压力。理由是本地缓存访问速度极快，能在一定程度上减轻高并发下Redis的负载，提升整体性能。