面试题答案
一键面试利用压缩列表特性优化操作
- 插入操作：
- 压缩列表的紧凑存储结构节省空间。在插入新的排名信息时，例如插入一个新用户的得分及对应排名。由于压缩列表以连续内存空间存储，新节点的插入会尽量复用已有空间，减少内存碎片。
- 可以根据得分确定插入位置，因为排行榜通常按得分排序。在找到合适位置后，通过移动后续节点插入新节点。虽然移动节点可能有一定开销，但由于压缩列表紧凑存储，这种开销相对较小。
- 更新操作：
- 当某个用户的得分发生变化需要更新排名时，先定位到该用户在压缩列表中的节点。由于压缩列表中节点包含元素长度等信息，定位相对方便。
- 更新得分后，重新调整该节点在压缩列表中的位置以维持排行榜的顺序。同样利用紧凑存储特性，减少内存操作的额外开销。
- 查询操作：
- 对于范围查询，如查询前N名用户，由于压缩列表按顺序存储，可以直接从表头开始遍历获取相应节点信息。其紧凑结构减少了遍历过程中的内存跳转，提高查询效率。
- 对于单个用户查询，可通过特定的查找算法（如二分查找等，前提是列表有序）在压缩列表中快速定位节点，获取其排名等信息。
高并发场景下的问题及解决方案
- 问题：
- 竞争条件：多个并发请求同时进行插入、更新操作时，可能导致数据不一致。例如两个请求同时更新同一个用户得分并尝试调整排名，可能出现错误的排名顺序。
- 性能瓶颈：高并发下频繁的插入、更新操作可能导致压缩列表频繁的内存调整，影响性能。同时，大量的查询请求可能导致读操作竞争，降低响应速度。
- 解决方案：
- 锁机制：使用Redis的分布式锁（如SETNX命令实现简单锁），在进行插入、更新操作前获取锁，操作完成后释放锁，确保同一时间只有一个请求能修改排行榜数据，避免竞争条件。
- 读写分离：将读操作分散到多个从节点（如果Redis采用主从架构），减少主节点读压力，提高整体读性能。对于写操作，依然在主节点进行，通过主从复制保证数据一致性。
- 优化批量操作：对于批量的插入、更新操作，可以将多个操作合并成一个请求，减少网络开销和锁的竞争次数。例如，将多个用户得分更新请求合并，一次获取锁并执行所有更新操作后再释放锁。