面试题：Redis rehash过程中如何优化数据迁移以减少对性能的影响

Question

假设在高并发读写场景下进行Redis rehash，你认为可以采取哪些优化手段来减少数据迁移对系统性能产生的波动，比如对哈希表扩容时机和数据迁移方式方面的优化。

Answer 1

1. 扩容时机优化
   • 基于负载因子动态调整：设置合理的负载因子，当负载因子达到一定阈值（如0.75 - 0.85）时，触发扩容。避免过早扩容浪费内存，也防止过晚扩容导致哈希冲突加剧影响性能。例如，当键值对数量与哈希表大小的比例接近设定的负载因子时，开始准备扩容。
   • 利用系统空闲时段：监控系统的业务流量，选择系统负载较低的时间段进行扩容。比如对于电商系统，凌晨时段业务量相对较少，可以在这个时候进行Redis rehash操作，减少对正常业务的影响。
2. 数据迁移方式优化
   • 渐进式rehash：Redis采用的是渐进式rehash，不是一次性将所有数据从旧哈希表迁移到新哈希表，而是分多次逐步迁移。每次处理客户端请求时，顺带迁移少量数据，这样可以将数据迁移的压力分摊到多个请求处理过程中，避免一次性迁移大量数据导致系统卡顿。
   • 多线程迁移：在多核CPU环境下，可以利用多线程技术并行迁移数据。为每个线程分配一定范围的数据进行迁移，加快整体迁移速度。不过要注意线程安全问题，如使用互斥锁等机制来保护共享资源。
   • 预取数据：在迁移数据前，提前预取即将迁移的数据到缓存中，减少磁盘I/O操作（如果数据在磁盘上）。这样在真正迁移时，可以直接从缓存中获取数据，提高迁移效率。