面试题：在极端高并发场景下，如何设计一个既能保证Redis渐进式rehash正常工作又能最小化对业务影响的方案？

Question

设想你正在负责一个极端高并发的Redis系统，每秒有百万级别的读写请求。在此场景下，设计一个方案，使得渐进式rehash能够正常执行，同时将对业务的影响降至最低。需要考虑内存使用、CPU开销、数据一致性以及网络延迟等多方面因素，并详细说明方案的可行性和性能优势。

Answer 1

方案设计

1. 双哈希表结构：
   • 在 Redis 中，采用双哈希表结构，即旧哈希表（old hash table）和新哈希表（new hash table）。初始时，所有数据都存储在旧哈希表中。
   • 当需要进行 rehash 时，分配一个新的、更大的哈希表。
2. 渐进式迁移：
   • 每次处理客户端请求（读或写）时，除了执行正常的业务逻辑，额外执行少量的 rehash 操作，比如迁移一个或几个哈希桶（bucket）的数据从旧哈希表到新哈希表。
   • 通过一个全局变量记录当前 rehash 的进度，例如记录当前正在迁移的哈希桶索引。
3. 读写操作处理：
   • 读操作：首先尝试从新哈希表中读取数据，如果新哈希表中不存在，则从旧哈希表中读取。这样可以优先读取迁移后的数据，保证数据一致性。
   • 写操作：同时写入新、旧两个哈希表，确保在 rehash 完成前，数据在两个表中都能找到，并且保证数据一致性。当所有数据迁移完成后，将旧哈希表释放。
4. 内存管理：
   • 在分配新哈希表时，根据预估的最大数据量和负载因子，合理分配内存，避免频繁的内存扩展。
   • 在渐进式 rehash 过程中，虽然会暂时占用额外的内存（双哈希表同时存在），但由于是逐步迁移，整体内存增长是可控的。当 rehash 完成后，释放旧哈希表内存，恢复正常内存占用。
5. CPU 开销控制：
   • 将每次 rehash 操作的工作量控制在极小范围内，如每次只迁移一个哈希桶的数据，这样对 CPU 的额外开销影响较小。因为每次处理客户端请求时执行的 rehash 操作很轻量，不会显著增加 CPU 负载。
   • 利用 Redis 的单线程特性，避免多线程带来的上下文切换开销，确保在处理 rehash 和业务请求时，CPU 资源能够高效利用。
6. 网络延迟考虑：
   • 由于读写操作可能涉及双哈希表，为了减少网络延迟，在网络传输层尽量合并请求。例如，将多次小的读写请求合并为一次较大的请求，减少网络 I/O 次数。
   • 在客户端和服务端之间，采用高效的网络协议（如 TCP 长连接），降低网络连接建立和关闭带来的延迟。

可行性分析

1. 简单易行：基于 Redis 现有的哈希表结构，通过双哈希表和逐步迁移的方式，实现相对简单，不需要对 Redis 核心代码进行大规模改动。
2. 数据一致性保证：读写操作的处理方式确保了在 rehash 过程中数据的一致性，无论是读还是写，都能获取到最新的数据。
3. 内存和 CPU 可控：渐进式的 rehash 操作，每次只迁移少量数据，不会对内存和 CPU 造成突然的巨大压力，在高并发场景下，系统仍能保持稳定运行。

性能优势

1. 高并发支持：通过将 rehash 操作分散在客户端请求处理过程中，不会因为集中式的 rehash 操作而阻塞高并发的业务请求，系统能够持续处理每秒百万级别的读写请求。
2. 低延迟：读操作优先从新哈希表读取，写操作同时更新双哈希表，在保证数据一致性的同时，将对业务操作的延迟影响降至最低。而且通过网络请求合并等策略，进一步减少网络延迟对性能的影响。
3. 资源利用率高：合理的内存分配和低 CPU 开销，使得系统在高并发场景下能够高效利用内存和 CPU 资源，提高整体性能和吞吐量。