面试题答案
一键面试1. 算法优化
- 思路：重新设计或调整槽指派算法，使其能更合理地分配负载。例如，由简单的哈希取模算法改为一致性哈希算法。一致性哈希算法能在节点增减时，尽量减少数据迁移量，提高系统稳定性。
- 技术点：理解一致性哈希算法原理，包括哈希环构建、节点映射、数据定位等；实现一致性哈希算法的代码逻辑，如哈希函数的选择与实现、节点在哈希环上的位置计算等。
2. 动态调整
- 思路：根据集群节点的实时负载情况，动态调整槽的分配。实时监控每个节点的 CPU、内存、网络带宽等资源使用率，以及读写请求的数量和响应时间等指标，当发现某个节点负载过高时，将部分槽迁移到负载较低的节点。
- 技术点：使用监控工具（如 Prometheus + Grafana）实时采集节点指标数据；设计动态调整算法，如根据负载阈值判断是否需要迁移槽，以及确定迁移哪些槽；实现槽迁移的相关命令和流程，在 Redis 中可通过
CLUSTER SETSLOT等命令完成。
3. 预分片与多维度分配
- 思路：预分片是在集群初始化时，就将槽按照一定规则预先分配好，避免在运行过程中频繁进行大规模的槽迁移。多维度分配是除了考虑节点资源，还结合数据访问模式等因素分配槽。比如，将经常一起访问的数据分配到同一节点的槽中，减少跨节点的网络开销。
- 技术点：设计预分片策略，如根据预估的数据量和访问频率划分槽；分析数据访问模式，可通过日志分析等手段，找出关联紧密的数据；实现数据关联分析算法，以及基于分析结果的槽分配逻辑。
4. 缓存分层与数据分区
- 思路：引入缓存分层，如在 Redis 集群前增加一层本地缓存（如 Caffeine），减轻 Redis 集群的压力。同时，对数据进行更细粒度的分区，根据业务特性将数据划分到不同的分区，每个分区使用不同的 Redis 集群或节点，降低单个集群或节点的负载。
- 技术点：选择合适的本地缓存框架并进行配置与集成；设计数据分区策略，如按业务模块、数据类型等进行分区；实现数据在不同分区之间的路由和管理逻辑。
5. 网络优化
- 思路：优化 Redis 集群内部和客户端与集群之间的网络配置。例如，采用高速网络设备，提高网络带宽；优化网络拓扑结构，减少网络延迟；启用 TCP 优化参数（如 TCP_NODELAY），提高数据传输效率。
- 技术点：了解网络设备的选型与配置；掌握网络拓扑设计原则；熟悉 TCP 参数优化的方法和影响，以及在操作系统层面进行相关配置。