面试题：Redis压缩列表在高并发场景下对内存管理的挑战与应对策略

Question

在高并发读写Redis压缩列表的场景中，会给内存管理带来哪些挑战？针对这些挑战，Redis采取了哪些策略来确保内存的合理分配与使用，以及数据的一致性和完整性？

Answer 1

高并发读写Redis压缩列表给内存管理带来的挑战

1. 频繁内存分配与释放：高并发场景下，压缩列表可能频繁插入或删除元素，导致大量内存分配与释放操作，这可能产生内存碎片，降低内存利用率。
2. 内存竞争：多个并发读写操作可能同时尝试访问和修改压缩列表，对内存分配和数据读写造成竞争，易引发数据一致性问题。
3. 内存使用峰值：并发写入可能使压缩列表在短时间内快速增长，导致内存使用峰值过高，若系统内存不足，可能引发性能问题甚至服务崩溃。

Redis采取的策略

1. 内存分配器：Redis使用jemalloc作为默认内存分配器，jemalloc在减少内存碎片方面表现出色。它能够根据请求的内存大小，从特定的内存池中分配内存，尽量减少碎片产生。
2. 锁机制：对于并发访问，Redis采用单线程模型处理命令，使用队列来处理并发请求，确保同一时间只有一个命令在执行，从而保证数据的一致性和完整性。在一些特殊场景下（如集群模式），也会使用分布式锁等机制来协调多个节点间对数据的访问。
3. 渐进式rehash：当压缩列表增长或收缩时，Redis采用渐进式rehash策略。即不会一次性完成所有元素的重新哈希，而是分多次逐步完成，避免在高并发时因大规模内存操作而影响性能，从而确保内存的合理分配与使用。
4. 数据校验：Redis在写入数据时，会对数据进行校验和计算，并在读取时验证校验和，以确保数据的完整性。在压缩列表结构中，每个节点的结构设计也保证了数据存储的正确性和一致性，通过节点间的指针关系和数据长度等信息来维护数据的完整性。