面试题：如何优化Redis字典代码以应对极端情况下的哈希冲突

Question

假设Redis面临大量键值对且哈希冲突极为严重的场景，从代码层面分析当前Redis字典处理哈希冲突的方式存在哪些局限性，并提出具体的优化方案，包括对现有数据结构、算法的调整以及如何在保证性能的前提下实现线程安全。

Answer 1

1. Redis字典处理哈希冲突方式及局限性

Redis使用链地址法（separate chaining）处理哈希冲突，即每个哈希表节点都有一个next指针，多个哈希值相同的键值对通过链表连接起来。

局限性：

• 链表过长性能问题：在大量键值对且哈希冲突严重时，链表会变得很长，查找、插入和删除操作的时间复杂度会从理想的O(1)退化到O(n)，n为链表长度，导致性能急剧下降。
• 内存碎片化：链表节点动态分配内存，可能导致内存碎片化，影响内存利用率。

2. 优化方案

数据结构调整

• 跳表替换链表：可以考虑使用跳表（skiplist）代替链表。跳表通过在每个节点上增加多层指针，实现快速查找，平均查找时间复杂度为O(log n)，在哈希冲突时能保持较好的性能，同时跳表内存连续分配，减少内存碎片化。
• 动态扩容与收缩：优化哈希表的扩容和收缩策略。当哈希表的负载因子（键值对数量与哈希表大小的比值）超过一定阈值（如0.75）时进行扩容，当负载因子低于一定阈值（如0.25）时进行收缩，以减少哈希冲突。

算法调整

• 改进哈希函数：采用更优秀的哈希函数，减少哈希冲突的概率。例如使用MurmurHash等非加密型哈希函数，其性能高且哈希分布较为均匀。

线程安全实现

• 读写锁：在访问Redis字典时，使用读写锁（Read - Write Lock）。读操作可以并发执行，写操作则独占锁，这样既保证了数据一致性，又能在高并发读场景下保持较好性能。
• 细粒度锁：对哈希表进行分区，每个分区使用独立的锁，不同分区的操作可以并发执行，减少锁争用，提高并发性能。

在具体实现时，要权衡性能、复杂度和内存消耗等因素，确保优化后的方案能有效解决哈希冲突严重场景下的性能问题，并满足线程安全需求。