面试题：从Redis字典底层实现探讨内存优化策略

Question

结合Redis字典的底层数据结构，如dictEntry、哈希表等，分析在高并发读写场景下，如何通过优化字典相关操作来提升内存使用效率，并提出具体的内存优化策略，同时考虑对系统性能和稳定性的影响。

Answer 1

1. Redis字典底层数据结构简介

• dictEntry：Redis字典中的每个键值对是一个dictEntry结构体，包含键、值指针，以及指向下一个dictEntry的指针（用于解决哈希冲突，采用链地址法）。
• 哈希表：Redis使用dict结构体来表示字典，其中包含两个哈希表ht[0]和ht[1]。哈希表是一个数组，数组元素是指向dictEntry的指针。

2. 高并发读写场景下优化字典相关操作提升内存使用效率策略

• 减少哈希冲突：
  • 优化哈希函数：选择更均匀分布的哈希函数，使键在哈希表中更均匀地分布，减少链表长度，降低内存浪费。例如，Redis默认使用的哈希函数在分配内存时已经考虑了一定的均匀性，但在特定场景下可根据键的特征进一步优化。
  • 动态调整哈希表大小：当哈希表的负载因子（已使用的桶数与总桶数的比例）超过一定阈值（如Redis默认1.0），进行扩展操作，将哈希表大小翻倍。当负载因子小于一定阈值（如0.1），进行收缩操作，减少哈希表大小，释放内存。
• 内存回收与重用：
  • 及时释放删除的键值对内存：当删除一个键值对时，不仅要从哈希表中移除对应的dictEntry，还要释放该dictEntry占用的内存以及键和值占用的内存（如果是动态分配的）。
  • 对象共享：对于一些常用的小对象（如短字符串、整数），可以采用对象共享机制。例如，Redis中对于范围在-5到10000之间的整数对象，会进行共享，减少内存占用。

3. 对系统性能和稳定性的影响

• 性能影响：
  • 优化哈希函数：更优的哈希函数虽然可以减少哈希冲突，但可能增加计算哈希值的时间开销。不过总体上，减少链表长度带来的查找时间优化通常能弥补这部分开销，提升整体读写性能。
  • 动态调整哈希表大小：扩展和收缩操作需要重新计算键的哈希值并重新分配内存，这是一个相对耗时的操作，可能会导致短时间内性能下降。但合理设置阈值可以在性能和内存使用之间找到平衡，从长期看有助于提升性能。
  • 内存回收与重用：及时释放内存和对象共享，减少了内存碎片和重复分配，有助于提升内存分配效率，进而提升读写性能。
• 稳定性影响：
  • 优化哈希函数：稳定的哈希函数能保证数据分布均匀，避免因哈希冲突导致的链表过长，影响系统稳定性。
  • 动态调整哈希表大小：如果阈值设置不合理，频繁的扩展和收缩操作可能导致系统抖动，影响稳定性。因此，需要根据实际应用场景进行调优。
  • 内存回收与重用：及时释放内存可避免内存泄漏，对象共享机制增强了系统对内存的管理能力，有助于提升系统稳定性。