面试题：Redis rehash中复杂数据结构的一致性处理

Question

在Redis的rehash过程中，如果涉及到像哈希表嵌套列表这样复杂的数据结构，Redis是如何保证数据一致性的，详细说明其原理和可能存在的潜在问题

Answer 1

Redis rehash 保证复杂数据结构数据一致性原理

1. 渐进式 rehash
   • Redis在进行哈希表（dict）的rehash时，采用渐进式rehash策略。它不会一次性将旧哈希表中的所有数据迁移到新哈希表，而是分多次逐步迁移。
   • 例如，在每次对哈希表进行插入、删除、查找或者更新操作时，除了执行相应的操作外，还会顺带将少量（通常为1个）旧哈希表中的桶（bucket）的数据迁移到新哈希表。
2. 针对哈希表嵌套列表的处理
   • 当哈希表嵌套列表这种复杂数据结构进行rehash时，Redis将哈希表整体视为一个对象来处理rehash过程。
   • 对于哈希表中的每个键值对，值部分（这里是列表）在rehash过程中不需要特殊处理，因为列表只是作为一个整体被迁移。只要哈希表的键值对能正确迁移，嵌套的列表就可以保持一致性。
   • 例如，当从旧哈希表的某个桶中迁移一个键值对到新哈希表时，该键值对中的列表值也被一同迁移，其内部结构和顺序不会改变。

潜在问题

1. 数据访问延迟
   • 由于渐进式rehash会在正常操作时顺带进行数据迁移，可能会导致在rehash期间，某些操作的响应时间变长。因为每次操作不仅要处理原本的业务逻辑，还要进行少量的数据迁移工作。
2. 内存占用增加
   • 在rehash过程中，旧哈希表和新哈希表会同时存在一段时间。这就意味着在这段时间内，Redis会占用更多的内存。特别是对于大型的哈希表嵌套列表结构，内存占用的增加可能会比较显著，甚至可能导致内存不足的问题，如果系统内存紧张的话。
3. 数据一致性短暂风险
   • 在rehash过程中，由于是逐步迁移数据，在某一时刻，部分数据可能在旧哈希表，部分数据可能在新哈希表。如果在这个过程中有多个客户端并发访问和修改数据，可能会出现短暂的数据不一致情况。不过这种不一致通常是短暂的，并且Redis的设计尽量将这种风险控制在可接受的范围内。