面试题：Redis集合对象的交集、并集、差集操作在实际业务中有哪些优化策略？

Question

在实际业务场景中，经常会用到Redis集合对象的交集（SINTER）、并集（SUNION）、差集（SDIFF）操作。请举例说明在具体业务场景下如何使用这些操作，并阐述当涉及的集合规模较大时，为了提高运算效率，从数据结构设计、命令执行顺序、服务器资源利用等方面可以采取哪些优化策略。

Answer 1

交集（SINTER）业务场景及优化策略

1. 业务场景：
   • 例如在电商推荐系统中，假设有多个用户收藏的商品集合。用户A收藏了商品a、b、c，用户B收藏了商品b、c、d，用户C收藏了商品c、d、e。我们想找到所有被至少两个用户共同收藏的商品，就可以通过对这些用户的收藏商品集合做交集操作。可以先对用户A和用户B的收藏集合做交集，得到{b, c}，再将这个结果与用户C的收藏集合做交集，最终得到{c}，即商品c是被至少两个用户共同收藏的商品。
2. 优化策略：
   • 数据结构设计：可以根据业务特点对商品进行分类，将商品放入不同的子集，在计算交集时，先从子集层面进行交集计算，减少参与运算的元素数量。例如，按照商品类别将商品分为电子产品、服装等子集，先计算电子产品子集下不同用户收藏集合的交集，这样可以避免对所有商品进行全量交集运算。
   • 命令执行顺序：优先对元素数量少的集合进行交集运算。因为Redis在计算交集时，是从第一个集合开始遍历，去匹配其他集合的元素，所以先对小集合运算可以减少遍历次数。例如有集合A（100个元素）、集合B（10个元素）、集合C（50个元素），先计算B与A的交集，再与C计算交集，比直接计算A、B、C的交集效率更高。
   • 服务器资源利用：如果是集群环境，可以利用多个节点并行计算部分交集，然后再汇总最终结果。例如将不同用户的收藏集合分配到不同节点，在各节点上计算本地集合间的交集，最后将各节点的交集结果汇总到一个节点进行最终的交集运算。

并集（SUNION）业务场景及优化策略

1. 业务场景：
   • 在社交平台的好友推荐中，假设用户A有好友列表A1，用户B有好友列表A2，我们想推荐给用户A除了他自己好友外，用户B的所有好友，就可以通过计算用户A好友集合与用户B好友集合的并集，再去除用户A的好友集合（即做差集）来实现。例如用户A的好友有a、b、c，用户B的好友有c、d、e，那么用户A和用户B好友集合的并集为{a, b, c, d, e}，再去除用户A的好友集合后得到{d, e}，可以将d和e推荐给用户A。
2. 优化策略：
   • 数据结构设计：对于大规模集合，可以采用分层结构。比如将好友按照活跃度分层，先对活跃层的好友集合计算并集，再与其他层的集合计算并集。这样可以减少每次计算并集时的元素数量，提高效率。
   • 命令执行顺序：同样优先对小集合进行并集运算。因为Redis计算并集时是将所有集合的元素合并，先处理小集合能更快构建并集的初始结果，后续再合并大集合时，重复元素的判断和处理也相对更快。
   • 服务器资源利用：利用多线程或分布式计算。在单机环境下，可以开启多线程分别计算部分集合的并集，最后合并结果。在分布式环境下，不同节点计算各自负责的集合的并集，最后汇总到一个节点得到最终的并集结果。

差集（SDIFF）业务场景及优化策略

1. 业务场景：
   • 在库存管理系统中，假设仓库中有一个总库存商品集合，每天销售出去的商品会形成一个销售商品集合。我们想知道每天结束后仓库中剩余的商品，就可以用总库存商品集合减去销售商品集合，即做差集操作。例如总库存商品集合有{a, b, c, d, e}，当天销售商品集合为{b, d}，那么差集结果为{a, c, e}，即剩余商品为a、c、e。
2. 优化策略：
   • 数据结构设计：可以对商品进行分区存储，比如按照仓库区域进行分区。在计算差集时，先在各分区内计算差集，最后合并各分区的差集结果。这样可以减少每次差集运算时的元素数量。
   • 命令执行顺序：让元素少的集合作为被减数集合。因为Redis计算差集时，是从第一个集合（被减数集合）中去除第二个及后续集合中的元素，小集合作为被减数可以减少比较和删除操作的次数。例如有集合A（100个元素）、集合B（10个元素），计算A - B比计算B - A效率更高。
   • 服务器资源利用：在分布式环境下，将总库存集合和销售集合分布到不同节点，先在各节点计算本地部分的差集，最后汇总各节点的差集结果得到最终的仓库剩余商品集合。