面试题：高并发场景下Redis渐进式rehash资源分配策略的挑战与应对

Question

在高并发读写的Redis应用场景中，渐进式rehash的资源分配策略会遇到哪些挑战？请举例说明并阐述相应的应对措施。

Answer 1

挑战

1. CPU 资源占用：渐进式 rehash 虽然每次只迁移少量数据，但在高并发读写场景下，仍可能占用一定 CPU 资源，影响其他业务操作。例如，大量请求同时到来，而 Redis 正在进行 rehash，可能导致部分请求响应延迟增加。
2. 内存使用：在 rehash 过程中，新旧哈希表会同时存在一段时间，这可能导致额外的内存消耗。特别是在数据量庞大时，这种额外的内存开销可能变得不可忽视。例如，原本内存使用接近上限，rehash 导致内存超出限制，引发 Redis 内存淘汰策略，影响数据读写。
3. 数据一致性：在渐进式 rehash 期间，读写操作可能会同时涉及新旧哈希表。如果处理不当，可能导致数据读取或写入不一致的情况。比如，读操作可能从旧表读取到数据，而此时写操作已经在新表进行，造成数据不一致。

应对措施

1. 合理调整 CPU 资源：可以通过调整 Redis 实例所在服务器的 CPU 资源分配，确保在高并发场景下，rehash 操作不会过度抢占 CPU。例如，为 Redis 进程设置合理的 CPU 优先级，使其在系统资源竞争时能够获得适当的资源。另外，可以选择在业务低峰期手动触发 rehash 操作，减少对正常业务的影响。
2. 优化内存使用：尽量控制 Redis 数据量的增长，避免在内存紧张时进行 rehash。定期清理无效数据，释放内存空间。对于一些可以压缩的数据，可以采用合适的压缩算法进行处理，减少内存占用。如果条件允许，增加服务器内存，以应对 rehash 期间的额外内存需求。
3. 保证数据一致性：在读写操作中，确保对新旧哈希表的操作逻辑正确。对于写操作，先在新表写入，再在旧表标记（如果需要）。对于读操作，优先从新表读取，如果新表不存在再从旧表读取。可以通过一些锁机制或者版本号机制来保证数据一致性。例如，为每个哈希表维护一个版本号，读写操作根据版本号判断数据应该从哪个表获取，在写操作完成后更新版本号，确保所有操作都基于最新版本的数据。