面试题：Redis渐进式rehash对性能的具体优化点及在高并发场景下的表现

Question

阐述Redis渐进式rehash相较于传统一次性rehash在性能方面的具体优化点。在高并发读写的场景中，渐进式rehash可能会面临哪些挑战，Redis又是如何应对这些挑战以确保性能优势的？

Answer 1

渐进式rehash相较于传统一次性rehash在性能方面的优化点

1. 避免长时间阻塞：
   • 传统一次性rehash：在进行rehash时，需要一次性将旧哈希表中的所有键值对重新计算哈希值并插入到新哈希表中。这个过程可能会涉及大量的计算和内存操作，如果哈希表非常大，会导致Redis在这段时间内无法处理其他客户端的请求，造成长时间阻塞。
   • 渐进式rehash：采用分而治之的策略，每次处理少量的键值对迁移，在处理客户端请求的间隙逐步完成rehash操作。这样就避免了因一次性处理大量数据而导致的长时间阻塞，保证了Redis在rehash过程中仍能正常响应客户端的读写请求，显著提升了系统的响应性能。
2. 优化内存使用：
   • 传统一次性rehash：需要在短时间内分配新哈希表的内存空间，并且在整个rehash过程中，旧哈希表和新哈希表都需要占用内存，直到rehash完成后才释放旧哈希表的内存。如果哈希表数据量巨大，对内存的瞬间压力较大，可能会导致内存不足等问题。
   • 渐进式rehash：在rehash过程中逐步分配新哈希表的内存，并且随着键值对的逐步迁移，旧哈希表占用的内存也逐步释放。这使得内存的使用更加平滑，减少了内存峰值的出现，降低了因内存问题导致系统故障的风险。

高并发读写场景中渐进式rehash面临的挑战及Redis的应对措施

1. 数据一致性挑战：
   • 挑战：在渐进式rehash过程中，部分键值对可能已经迁移到新哈希表，而部分还在旧哈希表。如果在这个过程中有高并发的读写操作，可能会出现读操作从旧哈希表读取到数据，而写操作却更新到新哈希表，导致数据不一致的情况。
   • Redis应对措施：Redis在渐进式rehash期间，会同时维护新旧两个哈希表。读操作时，会先尝试从新哈希表读取数据，如果不存在再从旧哈希表读取；写操作时，会同时更新新旧两个哈希表。这样就保证了在rehash过程中数据的一致性，直到rehash完成后，才释放旧哈希表。
2. 锁竞争挑战：
   • 挑战：由于渐进式rehash和高并发读写操作同时进行，可能会出现对哈希表数据结构的竞争访问。例如，rehash操作和写操作都需要修改哈希表，可能会导致锁竞争，从而降低系统的并发性能。
   • Redis应对措施：Redis采用单线程模型，在同一时间只会有一个操作执行，避免了多线程环境下复杂的锁竞争问题。虽然有一些异步任务（如后台I/O操作等），但对哈希表的操作是顺序执行的，这保证了在渐进式rehash过程中，不会因为锁竞争而降低系统性能。同时，渐进式rehash每次只迁移少量数据，尽量减少对正常读写操作的影响。