面试题：自定义Redis渐进式rehash资源分配策略的设计与实现

设计思路

理解 Redis 原有 rehash 机制：熟悉 Redis 现有的字典 rehash 流程，了解它如何在扩容或缩容时迁移键值对。Redis 通常采用分阶段、渐进式的方式进行 rehash，避免一次性操作影响性能。
明确业务需求：确定特定业务需求对资源分配的影响，例如是否对某些类型的键值对有优先处理要求，或者是否有特定的时间窗口来完成 rehash 操作。
资源分配策略：
- 键值对分类：根据业务需求，对键值对进行分类，例如按数据类型、访问频率或业务模块等。
- 权重分配：为不同类别的键值对分配不同的权重，权重高的键值对在 rehash 过程中优先处理。
- 时间片分配：如果有时间窗口限制，可以将 rehash 操作划分成多个时间片，每个时间片根据权重分配处理不同类别的键值对的时间。
监控与调整：设计一个监控机制，实时跟踪 rehash 进度和系统资源使用情况。根据监控结果动态调整资源分配策略，以确保在满足业务需求的同时不影响 Redis 原有核心功能。

实现步骤

修改字典结构：在 Redis 的字典数据结构中添加字段来标记键值对的类别和权重。例如，可以在 dictEntry 结构体中新增字段。

typedef struct dictEntry {
    void *key;
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    } v;
    struct dictEntry *next;
    // 新增字段，用于标记类别
    int category; 
    // 新增字段，用于标记权重
    int weight; 
} dictEntry;

实现权重计算函数：编写函数根据业务需求计算每个键值对的权重。例如，如果按访问频率分类，函数可以根据访问次数统计信息来计算权重。

int calculate_weight(dictEntry *entry) {
    // 根据业务逻辑计算权重
    // 假设访问频率统计信息存储在某个全局结构中
    // 这里只是示例，实际需要根据具体实现获取频率
    int access_frequency = get_access_frequency(entry->key); 
    return access_frequency; 
}

修改 rehash 函数：修改 Redis 的 rehash 函数，使其按照新的资源分配策略处理键值对。在每次 rehash 操作时，根据权重优先选择键值对进行迁移。

int dictRehash(dict *d, int n) {
    int empty_visits = n * 10; 
    while (n-- && d->ht[0].used != 0) {
        dictEntry *de, *nextde;
        // 找到权重最高的键值对
        dictEntry *highest_weight_entry = find_highest_weight_entry(d->ht[0].table, d->ht[0].size); 
        if (highest_weight_entry == NULL) break;
        de = highest_weight_entry;
        nextde = de->next;
        unsigned long h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask;
        de->next = d->ht[1].table[h];
        d->ht[1].table[h] = de;
        d->ht[0].used--;
        d->ht[1].used++;
        if (nextde == NULL) {
            empty_visits--;
        }
        de = nextde;
    }
    if (d->ht[0].used == 0) {
        zfree(d->ht[0].table);
        d->ht[0] = d->ht[1];
        _dictReset(&d->ht[1]);
        d->rehashidx = -1;
        return 1;
    }
    return 0;
}

监控与调整：
- 添加监控指标：在 Redis 中添加监控指标，如当前 rehash 进度、不同类别键值对的处理情况等。
- 调整策略：编写调整策略的函数，根据监控指标动态调整权重分配或时间片分配。例如，如果发现某个类别的键值对处理速度过慢，可以适当提高其权重。
测试与优化：
- 单元测试：编写单元测试用例，确保新的 rehash 资源分配策略在各种情况下都能正确工作，不影响 Redis 原有核心功能。
- 性能测试：进行性能测试，评估新策略对 Redis 性能的影响，根据测试结果进行优化，如调整权重计算方式或时间片分配等。

星途面试题库

面试题：自定义Redis渐进式rehash资源分配策略的设计与实现

知识考点

面试题答案

设计思路

实现步骤