面试题：Redis高并发场景下键冲突的优化策略

Question

在高并发写入的Redis场景中，可能会频繁出现键冲突。请设计一套优化策略，来提升键冲突解决的效率，并详细说明涉及的数据结构与操作流程。

Answer 1

优化策略

1. 哈希算法优化：
   • 使用更优秀的哈希函数，如MurmurHash。MurmurHash具有较高的运算速度和较好的哈希分布特性，能更均匀地将键映射到哈希表中，减少键冲突的概率。相比传统的简单取模哈希算法，它可以有效避免因键的某些特征导致的哈希聚集问题。
2. 动态扩容：
   • 采用动态哈希表结构，当哈希表的负载因子（已占用的槽位与总槽位数的比例）达到一定阈值（如0.75）时，自动进行扩容。扩容时，重新计算所有键的哈希值并分配到新的更大的哈希表中。这样可以为新插入的键提供更多的空间，降低键冲突的可能性。
3. 链式哈希与跳表结合：
   • 对于冲突的键，使用链式哈希来解决。即每个哈希槽位是一个链表头，冲突的键以链表节点的形式存储在该链表中。同时，为了提高查找效率，可以将链表升级为跳表。跳表在链表的基础上增加了多层索引，使得查找操作可以在O(log n)的时间复杂度内完成，而链表查找的平均时间复杂度为O(n)。这样在处理冲突键的查找时能显著提升效率。

数据结构

1. 哈希表：
   • 采用数组实现哈希表，数组的每个元素是一个指向链表（或跳表）的指针。哈希表的大小初始化为一个合适的值（如2的幂次方，便于取模运算），随着数据的插入动态调整大小。
2. 链表：
   • 用于存储冲突的键值对。链表节点包含键、值以及指向下一个节点的指针。
3. 跳表：
   • 跳表节点除了包含链表节点的基本信息外，还包含多层指向下一个节点的指针（不同层次的指针跨度不同）。通过这些指针，可以快速跳过一些节点，提高查找效率。跳表的层数根据数据量动态调整，一般可以通过随机化的方式确定新插入节点的层数。

操作流程

1. 写入操作：
   • 首先使用优化后的哈希函数计算键的哈希值。
   • 根据哈希值对哈希表的大小取模，确定对应的哈希槽位。
   • 如果该槽位为空，直接将键值对插入，创建新的链表（或跳表）节点。
   • 如果该槽位已有数据（发生键冲突），则将新的键值对插入到对应的链表（或跳表）中。如果是跳表，按照跳表的插入规则进行插入，更新各级索引指针。
   • 在插入后，检查哈希表的负载因子，如果达到扩容阈值，进行动态扩容操作。扩容时，创建一个新的更大的哈希表，重新计算所有键的哈希值并重新分配到新的哈希表中。
2. 读取操作：
   • 计算键的哈希值并取模确定哈希槽位。
   • 从对应的链表（或跳表）中查找键。如果是链表，依次遍历链表节点查找；如果是跳表，利用跳表的多层索引快速定位到目标节点。找到后返回对应的值。如果未找到，返回相应的未命中标识。