面试题：Redis二进制位数组的复杂场景优化

存储结构优化策略

合理划分位数组：
- 根据业务场景，将统计指标按类型或时间等维度划分到不同的位数组。例如，若统计不同地区的活跃用户，可按地区划分位数组。这样避免单个位数组过大，减少读写操作的时间复杂度。
- 针对不同时间粒度（如日、周、月）的统计，分别使用不同的位数组，防止数据混合导致查询和更新效率低下。
优化数据编码：
- 若业务允许，对存储在位数组中的数据进行编码压缩。例如，对于某些固定取值范围的指标，可以使用更紧凑的编码方式，减少占用的空间，从而提升读写性能。
- 利用Redis的BITFIELD命令，其支持按位、按字节的灵活操作，且在处理复杂数据编码时效率较高。例如，对于需要存储不同精度数据的场景，可使用BITFIELD的嵌套结构。
定期清理和重组：
- 对于历史数据，定期进行清理，避免无效数据占用空间，影响读写性能。比如，对于已经过期的统计周期数据，及时删除对应的位数组。
- 当位数组中删除大量数据后，进行重组操作，将数据紧凑排列，减少碎片化，提高空间利用率和读写速度。

并发冲突应对措施

乐观锁机制：
- 使用Redis的WATCH命令结合MULTI/EXEC事务。在读取位数组数据前，使用WATCH监控该键。当准备写入数据时，先检查监控期间数据是否被修改。如果未被修改，事务内的写操作会被执行；若数据已被修改，事务回滚，程序可以重新读取数据并再次尝试写入。
- 例如：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
with r.pipeline() as pipe:
    while True:
        try:
            pipe.watch('bit_array_key')
            value = pipe.get('bit_array_key')
            # 对value进行处理
            new_value = value + b'some_modification'
            pipe.multi()
            pipe.set('bit_array_key', new_value)
            pipe.execute()
            break
        except redis.WatchError:
            continue

分布式锁：
- 使用Redis的SETNX命令实现简单的分布式锁。在对位数组进行读写操作前，尝试获取锁。若获取成功，进行读写操作，操作完成后释放锁；若获取锁失败，则等待一段时间后重试。
- 例如：

import redis
import time

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
lock_key = 'bit_array_lock'
lock_value = 'unique_value'

while True:
    if r.setnx(lock_key, lock_value):
        try:
            # 对位数组进行读写操作
            r.setbit('bit_array_key', 10, 1)
        finally:
            r.delete(lock_key)
        break
    else:
        time.sleep(0.1)

读写分离：
- 对于读多写少的场景，可采用读写分离策略。使用Redis的主从复制机制，将读操作分配到从节点，写操作仍在主节点执行。这样可以减少主节点的负载，降低并发冲突的可能性。
- 例如，在应用程序中配置多个Redis连接，分别指向主节点和从节点，根据操作类型选择不同的连接进行数据操作。

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