面试题：Redis二进制位数组表示中如何优化存储以减少内存占用

Question

在Redis中使用二进制位数组表示数据时，常常会面临内存占用的问题。请阐述至少两种优化存储从而减少内存占用的策略，并说明在实际应用场景中如何选择合适的策略。

Answer 1

优化存储减少内存占用的策略

1. 按需求分段存储：
   • 策略阐述：根据数据的使用频率或逻辑关系将二进制位数组分成不同的段。对于使用频繁或重要的数据段可以单独存储，不常使用的段可以在需要时再加载或采用更紧凑的存储方式。例如在一个记录用户登录状态的二进制位数组中，近一周的登录状态使用频率高，可单独存储在一个数组中，而更早之前的登录状态可采用更压缩的方式存储在另一个数组。
   • 优点：提高数据访问效率，对于高频段数据无需加载整个大数组，同时可以对低频段数据采用更激进的压缩策略减少内存占用。
   • 缺点：增加了管理复杂度，需要维护不同段的存储和加载逻辑。
2. 稀疏数组存储：
   • 策略阐述：如果二进制位数组中大部分值为0（或大部分值为1），可以采用稀疏数组的方式存储。只记录非零（或非1）值的位置和值。比如在记录某个大型活动的参与用户标识（用二进制位数组表示，参与为1，未参与为0），如果参与人数较少，就可以只记录参与用户对应的位置。
   • 优点：极大减少内存占用，尤其适用于数据稀疏的场景。
   • 缺点：读取和写入操作相对复杂，需要额外的逻辑来根据位置计算实际数组中的位置。
3. 使用更紧凑的数据类型：
   • 策略阐述：Redis的位数组默认是按位存储，但某些情况下可以根据实际数据特点使用更紧凑的数据类型。例如，如果数据范围有限，可以使用整数类型存储多个位信息。比如用一个8位整数存储8个布尔值，通过位运算来获取和设置对应的值。
   • 优点：减少内存占用，因为一个字节存储8个位比按位存储8个位通常更紧凑。
   • 缺点：增加了编码和解码的复杂度，每次读写都需要进行位运算转换。

实际应用场景中策略的选择

1. 按需求分段存储：
   • 适用场景：适用于数据具有明显的冷热区分，并且热数据部分需要频繁访问的场景。比如网站的用户活跃度跟踪，近几天的活跃度数据是热数据，需要频繁统计和展示，而历史活跃度数据很少使用。
2. 稀疏数组存储：
   • 适用场景：当二进制位数组中数据非常稀疏时使用。例如在大规模物联网设备状态监控中，大部分设备处于正常状态（用0表示），只有少数设备出现异常（用1表示），此时稀疏数组存储可以大大减少内存占用。
3. 使用更紧凑的数据类型：
   • 适用场景：适用于数据范围固定且可预测，并且对内存占用极为敏感的场景。比如在一些嵌入式系统中记录简单的设备配置状态，配置项数量有限且值只有几种固定状态，可以使用紧凑数据类型存储。