面试题：Redis渐进式rehash机制的实现细节及其对内存和CPU的平衡策略

Question

深入讲解Redis渐进式rehash机制在代码层面的实现细节，包括但不限于触发条件、rehash的执行步骤、对哈希表结构的调整方式。同时，分析这种机制是如何平衡内存使用和CPU消耗，以达到整体性能的最优，并且举例说明在不同应用场景下这种平衡策略的效果。

Answer 1

Redis渐进式rehash机制代码层面实现细节

1. 触发条件：
   • 当哈希表的负载因子（load factor）过高时，Redis会触发rehash。负载因子的计算公式为：负载因子 = 哈希表中已存储的键值对数量 / 哈希表的大小。在Redis中，当负载因子大于等于1且哈希表没有在进行rehash操作时，就会开始准备进行rehash。
   • 例如，一个哈希表大小为16，已经存储了16个键值对，负载因子为1，此时如果没有正在进行的rehash，就可能触发rehash。
2. rehash的执行步骤：
   • 分配新哈希表：Redis会创建一个大小为原哈希表两倍的新哈希表。例如原哈希表大小为16，新哈希表大小就为32。
   • 渐进式迁移：在Redis的一些常规操作（如插入、查找、删除等）中，每次操作时会顺带将少量键值对从旧哈希表迁移到新哈希表。每次迁移的键值对数量一般为1个或多个（具体数量由代码实现决定）。例如在处理客户端的GET请求时，如果当前处于rehash阶段，就会顺带迁移一部分键值对。
   • 更新索引：迁移完成后，将新哈希表中的键值对索引更新，使其可以正常使用。
   • 释放旧表：当旧哈希表中的所有键值对都迁移到新哈希表后，释放旧哈希表的内存空间。
3. 对哈希表结构的调整方式：
   • 扩展哈希表：新哈希表的大小是原哈希表的两倍，这样可以降低负载因子，减少哈希冲突的概率。例如原哈希表大小为16，经过rehash后新哈希表大小为32。
   • 重新计算哈希值：由于哈希表大小发生了变化，需要重新计算键值对在新哈希表中的存储位置。Redis使用的哈希函数会根据新的哈希表大小重新计算哈希值，以确定键值对在新哈希表中的索引位置。

平衡内存使用和CPU消耗以达整体性能最优

1. 内存使用方面：
   • 按需扩展：不是一次性分配一个巨大的哈希表来避免未来所有的哈希冲突，而是在负载因子达到一定程度时才进行扩展。这样在哈希表使用初期，不会浪费过多内存。例如，如果应用场景中哈希表的使用量是逐渐增长的，在负载因子未达到触发条件时，不会提前分配过多内存。
   • 延迟释放：在rehash过程中，旧哈希表不会立即释放，而是等到所有键值对迁移完成后才释放。这保证了在迁移过程中，即使有新的操作需要访问旧哈希表中的数据，也能正常进行，避免了因提前释放旧表导致的数据丢失或访问错误。
2. CPU消耗方面：
   • 渐进式迁移：避免了一次性将大量键值对从旧哈希表迁移到新哈希表带来的CPU高负载。通过将迁移操作分散到常规操作中，每次只迁移少量键值对，使得CPU负载相对平稳，不会因为rehash操作而导致系统卡顿。例如在高并发的读写场景下，如果一次性进行大量数据迁移，可能会导致其他读写操作响应延迟，而渐进式迁移可以有效避免这种情况。
3. 整体性能最优：通过这种平衡策略，Redis在内存使用和CPU消耗之间找到了一个较好的平衡点。在内存使用上，不过度提前分配内存，避免浪费；在CPU消耗上，避免了集中式的高负载操作，保证了系统在高并发场景下的整体性能。

不同应用场景下平衡策略的效果

1. 高并发读写场景：
   • 在电商的秒杀活动场景中，大量用户同时进行商品的查询和下单操作，此时哈希表的读写操作非常频繁。渐进式rehash机制不会因为rehash操作而大幅增加CPU负载，导致响应延迟。它在处理用户请求的同时，逐步迁移键值对，保证了系统在高并发下的稳定性和响应速度。如果采用一次性rehash，可能会在rehash期间导致系统卡顿，影响用户体验。
2. 内存敏感场景：
   • 在物联网设备数据采集场景中，设备资源有限，内存宝贵。Redis的渐进式rehash按需扩展哈希表，不会在设备运行初期就占用过多内存。随着采集数据的逐渐增加，当负载因子达到触发条件时才进行rehash，并且在rehash过程中不会提前释放旧表，保证了数据的完整性，同时也合理地利用了内存资源，避免因内存不足导致系统崩溃。