面试题：Redis资源优化策略应用场景

Question

假设一个高并发的电商系统，商品详情页数据使用Redis缓存，描述一种具体的资源优化策略（如内存淘汰策略、数据分片策略等）在该场景中的应用方式及优势。

Answer 1

内存淘汰策略在电商商品详情页缓存场景的应用

1. 应用方式：在电商系统中，商品详情页数据使用Redis缓存时，可采用volatile - lru（最近最少使用）内存淘汰策略。当Redis内存达到设定的上限时，该策略会优先淘汰设置了过期时间且最近最少使用的键值对。对于商品详情页缓存，一些不常被访问的商品详情数据（设置了过期时间）会在内存紧张时被淘汰，为新的热门商品详情数据腾出空间。
2. 优势：
   • 精准淘汰不常用数据：避免缓存中留存大量长时间未被访问的商品详情数据，保证缓存空间用于存储热门商品信息，提高缓存命中率。例如对于一些小众、销量低的商品详情数据，若长时间未被访问，在内存不足时可及时被淘汰。
   • 适应动态变化：电商场景下商品热度随时可能变化，volatile - lru策略能够动态调整缓存内容，及时将新热门商品数据缓存进来，而淘汰不再热门的商品数据。

数据分片策略在电商商品详情页缓存场景的应用

1. 应用方式：采用一致性哈希算法进行数据分片。将商品ID通过哈希函数映射到一个固定的哈希环上，Redis节点也分布在这个哈希环上。当要缓存或读取商品详情数据时，计算商品ID的哈希值，在哈希环上顺时针找到最近的Redis节点，将该商品详情数据存储到或从该节点读取。例如，商品A的ID经过哈希计算后对应哈希环上的位置，该位置顺时针最近的是Redis节点1，则商品A的详情数据就存储在Redis节点1。
2. 优势：
   • 负载均衡：均匀地将商品详情数据分布在多个Redis节点上，避免单个节点负载过高。不同热门程度的商品能较均匀地分布在各个节点，提高整体缓存系统的处理能力。
   • 扩展性强：当需要增加或减少Redis节点时，一致性哈希算法能保证只有少量商品数据需要重新分布，而不是全部数据重新分配。比如新增一个Redis节点时，仅与该节点相邻区域的商品数据需要迁移，极大降低了对系统的影响，提升系统的可扩展性。