面试题：在高并发场景下Redis链表内存优化策略的挑战与应对

Question

在高并发读写Redis链表的场景中，原有的内存优化策略可能会面临哪些挑战？针对这些挑战，你认为可以采取哪些针对性的措施来继续保证内存的高效使用？

Answer 1

面临的挑战

1. 内存碎片问题：频繁的链表节点增删操作可能导致内存碎片化，使得内存利用率降低，即使有足够的空闲内存，也可能因碎片无法分配连续内存块。
2. 缓存穿透与雪崩：高并发下，可能出现大量无效请求穿透缓存（缓存穿透），或者大量缓存同时过期（缓存雪崩），导致大量请求直接访问后端存储，增加内存压力。
3. 内存分配竞争：多个并发读写操作同时竞争内存资源，可能导致分配效率低下，影响系统性能。
4. 数据结构膨胀：链表在高并发读写时可能不断增长，占用过多内存，尤其当链表元素数量不受控时。

针对性措施

1. 内存碎片处理：
   • 定期进行内存整理，使用Redis的内存整理命令或工具，如MEMORY PURGE（在某些Redis版本支持），整理内存空间，减少碎片。
   • 优化数据结构设计，避免频繁的小内存块分配和释放，例如采用更紧凑的数据结构或对象池技术。
2. 缓存穿透与雪崩应对：
   • 缓存穿透：使用布隆过滤器（Bloom Filter），在请求进入时先判断请求数据是否可能存在于缓存中，避免无效请求穿透。也可以在缓存中对不存在的数据设置一个短时间的空值缓存。
   • 缓存雪崩：采用随机过期时间，避免大量缓存同时过期。还可以使用二级缓存，如本地缓存（如Guava Cache），在主缓存失效时提供一定的缓冲。
3. 内存分配优化：
   • 采用线程安全的内存分配算法，如无锁数据结构或使用锁粒度更细的锁机制，减少竞争。
   • 预分配内存，根据预估的并发量和数据量，提前分配一定数量的内存块，避免运行时频繁分配。
4. 控制数据结构膨胀：
   • 设置链表长度上限，当链表达到一定长度时，采取如淘汰旧元素、分拆链表等策略，控制内存占用。
   • 定期清理链表中无效或过期的数据，释放内存空间。