面试题答案
一键面试1. Redis对象系统不同类型对象编码方式对内存占用及管理策略的影响
- 字符串对象
- 编码方式：有int、embstr和raw三种。当字符串值是整数值且在 -2^63 到 2^63 - 1 之间时，使用int编码，仅需8字节；embstr编码用于长度较短（小于等于39字节）的字符串，它将RedisObject和sds结构体紧凑存储在一块连续内存中，减少内存碎片；长度超过39字节则使用raw编码，此时RedisObject和sds结构体分开存储。
- 对内存占用影响：int编码内存占用最小；embstr编码在短字符串场景下内存利用高效；raw编码对于长字符串虽能存储，但相对embstr会多占用一些内存空间。
- 内存管理策略影响：int编码无需额外字符串管理；embstr编码因紧凑存储，释放内存时一次操作即可；raw编码因结构分离，释放时需要分别处理RedisObject和sds，增加内存管理复杂度。
- 列表对象
- 编码方式：ziplist（压缩列表）和linkedlist（双端链表）。当列表元素数量较少且每个元素长度较短时，使用ziplist编码，它将所有元素紧凑存储在一块连续内存中；元素数量较多或元素长度较长时，使用linkedlist编码。
- 对内存占用影响：ziplist在小列表场景下内存占用低；linkedlist由于每个节点都有前驱后继指针，在大列表时内存占用大。
- 内存管理策略影响：ziplist内存连续，内存管理相对简单，但插入删除元素可能导致内存重新分配；linkedlist内存分散，虽插入删除灵活，但容易产生内存碎片。
- 哈希对象
- 编码方式：ziplist和hashtable。当哈希对象的键值对数量较少且键值字符串长度较短时，使用ziplist编码；键值对数量较多或键值长度较长时，使用hashtable编码，即哈希表结构。
- 对内存占用影响：ziplist在小哈希场景下内存占用少；hashtable在大哈希场景下查找效率高但内存占用相对较大，因为它有哈希表结构的额外开销。
- 内存管理策略影响：ziplist内存连续，管理类似列表的ziplist；hashtable内存分配和释放涉及哈希表操作，当元素动态变化时，可能需要重新哈希，增加内存管理复杂性。
- 集合对象
- 编码方式：intset（整数集合）和hashtable。当集合中所有元素都是整数值且元素数量较少时，使用intset编码，它是紧凑存储整数的有序结构；元素类型多样或数量较多时，使用hashtable编码。
- 对内存占用影响：intset在整数小集合场景下内存占用低；hashtable在复杂集合场景下功能全面但内存占用大。
- 内存管理策略影响：intset内存连续，元素增加删除可能需内存重分配；hashtable内存管理类似哈希对象的hashtable编码。
- 有序集合对象
- 编码方式：ziplist和skiplist（跳跃表）。当有序集合元素数量较少且成员和分值长度较短时，使用ziplist编码；元素数量较多时，使用skiplist编码，它结合了链表和二分查找的优点。
- 对内存占用影响：ziplist在小有序集合场景下内存占用少；skiplist在大有序集合场景下能高效支持范围查询，但内存占用较大，因为每个节点有多个指针。
- 内存管理策略影响：ziplist内存连续，管理与其他ziplist编码对象类似；skiplist内存分散，插入删除操作可能产生内存碎片。
2. 不同业务场景下内存优化及避免内存碎片措施
- 小数据量且数据类型单一的场景
- 原理：优先使用ziplist、intset或embstr编码能减少内存占用。
- 优化措施：在设计数据结构时，尽量控制元素数量和长度，让Redis能自动采用高效编码。例如，对于只包含少量整数的集合，确保元素数量和范围符合intset编码要求。
- 大数据量且读多写少的场景
- 原理：采用hashtable、linkedlist或skiplist编码，虽然内存占用大，但查询效率高。
- 优化措施：提前预估数据量，合理分配内存，减少动态内存分配次数。例如，在创建大哈希表时，根据预估元素数量设置合适的初始容量，减少哈希表扩张时的内存重分配。
- 频繁插入删除数据的场景
- 原理：连续内存编码（如ziplist）在频繁插入删除时可能导致大量内存重分配，应尽量避免。
- 优化措施：可以考虑使用内存分配器特性，如jemalloc的内存池技术，减少内存碎片产生。同时，根据业务规律，批量处理插入删除操作，减少单个操作对内存的频繁影响。
- 内存碎片避免
- 原理：内存碎片主要由频繁的小内存分配释放造成。
- 优化措施：
- 调整数据结构：根据数据特点选择合适编码，减少内存碎片化可能。
- 使用内存分配器参数：如调整jemalloc的chunk大小等参数，优化内存分配策略。
- 定期重启：在业务低峰期重启Redis，让操作系统重新整理内存，消除内存碎片，但此方法需谨慎评估对业务的影响。