面试题：复杂业务场景下Redis整数集合升级与其他数据结构的协同应用案例

Question

在一个大型电商系统中，既要记录商品的浏览量（整数集合存储），又要关联商品的其他属性（如名称、价格等）。当整数集合因浏览量数据增长发生升级时，如何与其他Redis数据结构（如哈希表）协同工作，以保证系统高效运行，避免潜在的数据一致性和性能问题？请详细说明设计思路和实现要点。

Answer 1

设计思路

1. 数据结构选择：
   • 使用Redis的整数集合（intset）来存储商品的浏览量，因为在浏览量数据较小时，整数集合内存占用少且操作效率高。
   • 使用哈希表（hash）来存储商品的其他属性，如名称、价格等。哈希表的键可以设计为商品ID，这样通过商品ID可以快速定位到对应的哈希表记录，获取商品的各项属性。
2. 升级触发机制：
   • 当整数集合中的元素数量达到一定阈值或者元素类型需要改变（例如从小整数类型升级到大整数类型）时，触发升级操作。
3. 协同工作方式：
   • 在浏览量数据升级前，记录当前商品ID对应的整数集合位置（可以使用额外的有序集合，其成员为商品ID，分值为整数集合中的位置）。
   • 升级后，将原整数集合的数据转移到新的存储结构（比如使用列表或者哈希表来存储浏览量，因为升级后的整数集合内存占用可能变大，列表或哈希表更灵活）。同时，根据之前记录的位置信息，在新存储结构中恢复浏览量数据的顺序。
   • 对于哈希表，其键值对关系不受整数集合升级影响，但为了保证数据一致性，在升级整数集合时，可以在哈希表中设置一个标志位，表示浏览量存储结构已发生变化，以便后续操作时知晓并正确处理。

实现要点

1. 整数集合升级监测：
   • 在每次向整数集合插入浏览量数据时，检查是否满足升级条件。例如，可以在插入函数中增加逻辑判断，当整数集合的元素数量超过设定阈值（如1000个元素）或者新插入元素类型与当前整数集合类型不匹配时，触发升级。
2. 位置记录与恢复：
   • 在使用有序集合记录商品ID在整数集合中的位置时，要确保插入和删除操作时有序集合和整数集合的一致性。
   • 升级后向新存储结构转移数据时，根据有序集合记录的位置信息，将浏览量数据按原顺序插入新结构。
3. 哈希表标志位设置：
   • 在整数集合升级开始时，通过HSET命令在哈希表中设置标志位，如HSET product:{productId} view_count_structure_changed 1。在涉及到获取商品浏览量的操作时，先检查该标志位，若标志位存在且值为1，则从新的浏览量存储结构获取数据，否则从原整数集合获取（如果未升级的话）。
4. 性能优化：
   • 在升级过程中，尽量减少对业务的影响。可以采用异步操作，将升级任务放入队列（如Redis的列表作为简单队列），在系统负载较低时执行。
   • 对于频繁访问的商品数据，可以使用缓存（如本地缓存）来减少对Redis的访问次数，提高系统整体性能。