面试题：优化Redis BITOP命令性能的策略与实践

Question

假设在一个高并发的用户签到系统中，使用Redis BITOP命令记录用户签到情况，随着数据量的增长，性能逐渐下降。请阐述至少两种优化该场景下BITOP命令性能的策略，并说明如何在实际代码中实现。

Answer 1

策略一：分桶优化

1. 原理：将用户ID按一定规则（如哈希取模）分散到多个Redis键中，避免单个键的数据量过大，从而减少BITOP操作的复杂度。
2. 实际代码实现（以Python为例）：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def sign(user_id, date):
    bucket_num = 100  # 分桶数量
    bucket = hash(user_id) % bucket_num
    key = f'sign:{bucket}:{date}'
    offset = user_id % bucket_num
    r.setbit(key, offset, 1)

def is_signed(user_id, date):
    bucket_num = 100
    bucket = hash(user_id) % bucket_num
    key = f'sign:{bucket}:{date}'
    offset = user_id % bucket_num
    return r.getbit(key, offset)

策略二：批量操作

1. 原理：减少对BITOP的频繁调用，将多个操作合并成一次批量操作，减少Redis网络开销。
2. 实际代码实现（以Python为例）：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def batch_sign(user_ids, date):
    key = f'sign:{date}'
    pipe = r.pipeline()
    for user_id in user_ids:
        offset = user_id
        pipe.setbit(key, offset, 1)
    pipe.execute()

def batch_is_signed(user_ids, date):
    key = f'sign:{date}'
    pipe = r.pipeline()
    for user_id in user_ids:
        offset = user_id
        pipe.getbit(key, offset)
    return pipe.execute()

策略三：定期清理无效数据

1. 原理：对于历史的签到数据，如果不再需要，可以定期删除，避免数据累积导致性能问题。
2. 实际代码实现（以Python为例）：

import redis
import datetime

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def clean_old_data(days_to_keep=30):
    today = datetime.date.today()
    days_ago = today - datetime.timedelta(days=days_to_keep)
    keys = r.keys('sign:*')
    for key in keys:
        date_str = key.decode('utf-8').split(':')[1]
        try:
            date = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d').date()
            if date < days_ago:
                r.delete(key)
        except ValueError:
            pass