面试题：Redis触发rehash的具体条件及其对性能的影响

Question

说明Redis触发rehash的条件有哪些，并且分析这些触发条件下进行rehash操作，对Redis整体性能会产生怎样不同程度的影响，如何尽量减少这种影响。

Answer 1

Redis触发rehash的条件

1. 负载因子过高：当哈希表的负载因子（load factor）超过一定阈值时会触发rehash。负载因子的计算公式为：负载因子 = 哈希表中已保存的节点数量 / 哈希表的大小。在Redis中，默认情况下，当负载因子大于等于1时，并且当前没有在执行BGSAVE命令或者BGREWRITEAOF命令（因为这两个后台子进程执行时会修改Redis的数据，此时进行rehash可能会导致数据不一致），就会开始进行rehash操作。
2. 哈希表收缩：当哈希表中元素数量很少，负载因子远小于1（例如小于0.1）时，Redis会对哈希表进行收缩，即减少哈希表的大小，这也会触发rehash操作。

不同触发条件对Redis整体性能的影响

1. 负载因子过高触发rehash：
   • 短时间性能下降：在rehash过程中，Redis需要将旧哈希表中的所有键值对重新计算哈希值并插入到新的哈希表中，这一过程需要消耗大量的CPU时间。在这个期间，Redis处理其他客户端请求的能力会下降，响应时间可能会变长。
   • 内存占用增加：在rehash期间，新旧两个哈希表会同时存在，这会导致内存占用暂时增加。如果系统内存紧张，可能会引发其他问题，如交换空间使用增加，进一步影响性能。
2. 哈希表收缩触发rehash：
   • 性能影响相对较小：虽然同样需要重新计算哈希值和移动数据，但由于元素数量相对较少，所以对CPU和内存的压力相对负载因子过高时触发的rehash要小。不过，如果此时有大量客户端请求，也可能会造成短暂的性能波动。

尽量减少这种影响的方法

1. 渐进式rehash：Redis采用渐进式rehash来减少rehash对性能的影响。在渐进式rehash过程中，Redis不会一次性将旧哈希表中的所有键值对迁移到新哈希表，而是在每次处理客户端请求时，从旧哈希表中迁移一小部分键值对到新哈希表。这样可以将rehash的开销分散到多个请求处理过程中，避免在一个时间点上集中消耗大量资源。
2. 合理配置内存和数据量：通过合理规划Redis的内存使用，避免数据量过度增长导致负载因子过高。例如，可以根据业务需求预估数据量，设置合适的哈希表初始大小，减少负载因子过高的情况发生。同时，定期清理不再使用的数据，避免哈希表中存在大量无效数据。
3. 避免在高峰期操作：尽量避免在业务高峰期执行可能导致rehash的操作，如大量数据的插入或删除。如果可能，可以在业务低谷期手动触发rehash操作，这样对整体性能的影响会相对较小。