面试题：如何在复杂业务场景中通过优化STORE选项来提升Redis存储效率

Question

假设在一个电商系统中，有大量商品信息、用户购物车数据存储于Redis，商品信息包含复杂属性，购物车有频繁的添加删除操作，你会如何通过调整STORE选项来提升整体的存储效率，阐述具体的策略和考虑因素。

Answer 1

商品信息存储策略

1. 采用Hash数据结构：
   • 由于商品信息包含复杂属性，Hash结构非常适合。每个商品可以作为一个Hash key，而商品的各个属性作为field，属性值作为value。例如，对于一件商品，其key可以是product:123，field-value对可以是name:手机，price:5999，brand:苹果等。
   • 考虑因素：这种结构不仅可以方便地存储和获取单个商品的所有属性，而且在内存使用上也比较高效。相比将每个属性作为单独的key存储，Hash结构减少了key的数量，降低了内存碎片。
2. 压缩存储：
   • 如果商品属性中有一些较长的文本描述等数据，可以考虑启用Redis的压缩功能。对于支持压缩的Redis版本（如Redis 6.0+），可以在配置文件中设置activerehashing yes，并且对存储商品信息的键空间启用内存回收策略maxmemory-policy volatile-lru，结合压缩来减少内存占用。
   • 考虑因素：虽然压缩会消耗一定的CPU资源，但对于电商系统中大量的商品信息存储，节省的内存空间可能更为关键，尤其是在内存资源有限的情况下。

购物车数据存储策略

1. 使用Set数据结构：
   • 购物车有频繁的添加删除操作，Set数据结构非常适合。每个用户的购物车可以作为一个Set key，如cart:user1，而购物车中的商品ID作为Set的成员。添加商品时，使用SADD命令；删除商品时，使用SREM命令。
   • 考虑因素：Set结构可以快速判断一个商品是否在购物车中（通过SISMEMBER命令），并且添加和删除操作的时间复杂度都是O(1)，能够高效地处理购物车的频繁操作。同时，Set会自动去重，避免同一商品多次添加到购物车造成数据冗余。
2. 定期清理过期数据：
   • 可以为购物车设置过期时间。例如，对于长时间未操作的购物车，可以设置一个过期时间，比如7天。在添加购物车数据时，使用SET key value EX seconds这种方式，为购物车键设置过期时间。
   • 考虑因素：电商系统中可能存在很多未结算的购物车，如果不进行清理，会占用大量内存。通过设置过期时间，可以自动清理这些无效数据，提升整体的存储效率。

综合考虑因素

1. 内存与性能平衡：在调整存储选项时，要平衡内存使用和系统性能。例如，压缩虽然节省内存，但可能增加CPU负载，影响读写性能。所以要根据实际服务器资源和业务场景进行权衡。
2. 数据一致性：对于购物车数据，在高并发场景下，要确保添加和删除操作的原子性，保证数据一致性。使用Redis的事务（MULTI、EXEC）或者Lua脚本可以实现这一点。
3. 扩展性：随着电商系统的发展，数据量可能会不断增长。选择的存储策略要便于系统的扩展，例如可以通过集群化部署Redis来应对大数据量的存储需求。