面试题：如何在高并发场景下平衡Redis RDB持久化与业务性能？

持久化触发机制

手动触发：
- 提供手动执行RDB持久化的接口，在业务低峰期，例如凌晨等时段，由运维人员手动触发持久化操作。这样可以避免在高并发读写时段进行持久化，减少对业务性能的影响。
自动触发：
- 基于时间和写入量的混合策略。设定一个时间间隔（如每1小时），同时记录这段时间内的写入操作次数。当时间间隔达到且写入次数超过一定阈值（如1000次）时，触发RDB持久化。例如：

write_count = 0
time_interval = 3600 # 1小时
threshold = 1000
start_time = time.time()
while True:
    # 处理业务读写操作
    if is_write_operation():
        write_count += 1
    current_time = time.time()
    if current_time - start_time >= time_interval and write_count >= threshold:
        perform_rdb_persistence()
        write_count = 0
        start_time = current_time

监控系统负载，当系统负载低于一定阈值（如CPU使用率低于60%）时，触发RDB持久化。通过监控系统负载，在系统资源相对空闲时进行持久化，减少对业务的影响。

系统资源分配

CPU资源：
- 为RDB持久化操作分配单独的CPU核心或CPU时间片。例如，在多核服务器上，可以使用操作系统的CPU亲和性设置，将RDB持久化进程绑定到特定的CPU核心上，避免与业务进程争抢CPU资源。在Linux系统中，可以使用taskset命令来设置进程的CPU亲和性，如下：

taskset -c <core_number> <rdb_process_command>

调整RDB持久化进程的优先级。在Linux系统中，可以使用nice命令降低RDB持久化进程的优先级，使其在竞争CPU资源时处于劣势，优先保证业务进程的CPU使用。例如：

nice -n 19 <rdb_process_command>

内存资源：
- 在进行RDB持久化时，预分配足够的内存用于数据的临时存储和处理。避免在持久化过程中频繁申请和释放内存，减少内存碎片的产生，提高内存使用效率。同时，要监控系统内存使用情况，确保持久化操作不会导致系统内存不足，影响业务运行。
- 采用写时复制（Copy - On - Write，COW）技术。在RDB持久化开始时，并不立即复制整个数据集，而是在数据发生修改时才进行复制。这样可以减少持久化过程中的内存开销，特别是在数据集较大时，能有效降低内存使用峰值。
I/O资源：
- 优化磁盘I/O操作。使用异步I/O（如Linux的aio库）进行RDB文件的写入，避免同步I/O阻塞业务进程。异步I/O可以在后台进行文件写入操作，业务进程可以继续处理读写请求，提高系统的并发性能。
- 采用高速存储设备（如SSD）来存储RDB文件。SSD的读写速度远高于传统机械硬盘，能够有效减少持久化操作的I/O时间，降低对业务性能的影响。同时，可以考虑使用磁盘阵列（RAID）技术，提高数据存储的可靠性和I/O性能。

数据有效性保证

备份与恢复：
- 定期对RDB文件进行备份，例如每天将最新的RDB文件复制到远程存储（如云存储）。这样即使本地RDB文件损坏或丢失，也能从备份中恢复数据。
- 测试RDB文件的恢复功能。定期进行数据恢复测试，模拟生产环境下的数据丢失场景，验证通过RDB文件能否成功恢复数据，确保数据的有效持久化和可恢复性。
校验与完整性检查：
- 在RDB文件写入完成后，计算文件的校验和（如MD5、SHA - 1等）并保存。在读取RDB文件时，重新计算校验和并与保存的值进行比较，确保文件在存储和传输过程中没有损坏。
- 在RDB文件格式中添加元数据，记录数据的版本、持久化时间等信息。在恢复数据时，可以根据这些元数据进行有效性验证，例如检查数据版本是否兼容，持久化时间是否在合理范围内等。

星途面试题库

面试题：如何在高并发场景下平衡Redis RDB持久化与业务性能？

知识考点

面试题答案

持久化触发机制

系统资源分配

数据有效性保证