面试题答案
一键面试1. Redis GET选项在底层数据存储结构层面影响数据映射关系优化
- SDS层面：Redis中字符串类型（STRING）数据存储在SDS（Simple Dynamic String）结构中。当执行GET操作获取字符串值时，由于SDS结构紧凑且支持高效的内存管理，能够快速定位并返回数据。例如，SDS通过记录长度信息，避免了每次获取字符串时都需要遍历查找字符串结束符，从而优化了GET操作的性能。这种结构使得数据映射关系直接且高效，在获取值时能够迅速根据键定位到对应的SDS存储区域。
- 哈希表层面：对于哈希类型（HASH），Redis使用哈希表结构存储数据。在执行GET操作获取哈希表中的某个字段值时，哈希表通过哈希算法将键映射到具体的哈希桶位置。Redis的哈希表采用链地址法解决哈希冲突，当有冲突时，同一哈希桶位置会形成链表。GET操作首先计算键的哈希值找到哈希桶，然后在链表中查找具体的键值对，从而获取对应的值。这种结构优化了数据映射关系，使得在大多数情况下能够快速定位到所需数据。
2. 高并发、大数据量场景下的局限性
- 高并发下的竞争问题：在高并发场景下，多个客户端同时执行GET操作可能会导致对底层数据结构的竞争。例如，对于哈希表，多个线程同时访问可能导致哈希桶链表的遍历冲突，因为链表操作并非线程安全，这可能导致数据一致性问题。此外，SDS虽然本身结构高效，但在高并发写入（如修改字符串值）和GET操作同时进行时，可能会出现数据访问不一致的情况，因为SDS的修改操作可能涉及内存重分配等操作。
- 大数据量下的性能瓶颈：随着数据量的增大，哈希表可能会出现哈希冲突加剧的问题。当哈希表的负载因子过高时，链表长度会增长，GET操作遍历链表的时间复杂度会从O(1)退化为O(n)，导致性能下降。对于SDS，如果存储的字符串非常长，在GET操作时可能会占用大量网络带宽和内存，影响系统整体性能。
3. 改进策略或替代方案
- 改进策略：
- 使用Redis集群：Redis集群通过数据分片，将数据分布在多个节点上，减少单个节点的负载。在高并发场景下，不同客户端的GET请求可以分散到不同节点，降低竞争。从源码角度看，Redis集群通过哈希槽（hash slot）机制来分配数据，每个节点负责一部分哈希槽，当执行GET操作时，先根据键计算哈希槽，然后定位到对应的节点获取数据。
- 优化哈希表结构：可以调整哈希表的负载因子阈值，当负载因子接近阈值时，进行哈希表的扩展（rehash）操作，以减少哈希冲突。在Redis源码中，哈希表的rehash操作会重新分配哈希表的大小，并将旧哈希表中的数据迁移到新哈希表中，从而优化GET操作的性能。
- 替代方案：
- 使用布隆过滤器：在大数据量场景下，可以使用布隆过滤器来快速判断某个键是否存在。布隆过滤器通过多个哈希函数将键映射到一个位数组中，当执行GET操作前，先通过布隆过滤器判断键是否可能存在，如果不存在则可以直接返回，避免了对底层数据结构的无效查询。虽然布隆过滤器存在误判率，但在大数据量场景下能有效减少对Redis的请求，提高系统性能。
- 采用二级缓存：可以在应用层引入二级缓存，如本地缓存（如Guava Cache）。当执行GET操作时，先从本地缓存中查找，如果未命中再去Redis中获取。这样可以减少对Redis的高并发请求，提高响应速度。在更新数据时，需要同步更新本地缓存和Redis，以保证数据一致性。