面试题：Redis哈希对象分布式存储中，如何优化内存使用？

Question

在Redis哈希对象进行分布式存储场景下，为了高效利用内存资源，从数据结构设计、存储策略等方面阐述一些可行的优化方法。

Answer 1

数据结构设计优化

1. 合理选择哈希编码：
   • Redis哈希对象有两种编码方式，ziplist（压缩列表）和hashtable（哈希表）。当哈希对象的元素个数较少且每个元素的键和值都较短时，使用ziplist编码能有效节省内存。例如，存储用户的简单配置信息，如用户名、性别、年龄等少量字段，且这些字段值都较短时，ziplist编码更为合适。可以通过config set hash-max-ziplist-entries和config set hash-max-ziplist-value来调整使用ziplist编码的条件。
2. 对象复用与共享：
   • 对于一些常用的固定值，可以使用对象共享机制。比如，在多个哈希对象中都可能出现的“状态正常”“状态异常”等固定字符串，Redis内部可以通过共享这些对象来节省内存。Redis默认会对范围在0到9999的整数对象进行共享。

存储策略优化

1. 数据分片策略：
   • 一致性哈希：在分布式存储中，一致性哈希算法能有效减少节点变动时数据的迁移量。将哈希空间组织成一个虚拟的圆环，每个节点在这个圆环上有一个对应的位置。对于要存储的哈希对象，通过哈希函数计算出其在圆环上的位置，然后顺时针找到最近的节点进行存储。这样，当新增或删除节点时，只有该节点相邻区域的数据需要迁移。
   • 按业务逻辑分片：根据数据的业务特性进行分片。例如，在一个电商系统中，可以按商品类别将哈希对象存储到不同节点，将服装类商品相关的哈希对象存储在一组节点，电子产品类存储在另一组节点。这样能提高查询效率，同时减少单个节点的负载。
2. 过期策略：
   • 设置合理的过期时间：对于一些时效性强的数据，如缓存的短期用户登录信息等，设置合适的过期时间能及时释放内存。可以在添加哈希对象时使用EXPIRE命令设置过期时间。同时，采用定期删除和惰性删除相结合的过期策略。定期删除由Redis定期随机抽取一部分设置了过期时间的键进行检查并删除过期键；惰性删除则是在获取键时检查键是否过期，过期则删除。
3. 内存淘汰策略：
   • 选择合适的淘汰策略：根据应用场景选择合适的内存淘汰策略。例如，volatile - lru策略会从设置了过期时间的键中选择最近最少使用的键进行淘汰，适用于缓存场景；而allkeys - lru则从所有键中选择最近最少使用的键淘汰，适合对所有数据都有内存限制的场景。可以通过config set maxmemory - policy来设置内存淘汰策略。