面试题答案
一键面试数据分片
- 原理：将数据按照一定规则（如哈希取模）分布到多个Redis实例上，避免单个实例存储过多数据导致性能瓶颈。例如，根据商品ID的哈希值对Redis实例数量取模，将不同商品的销售数据分配到不同实例。
- 预期效果：负载均衡，每个实例处理的数据量减少，读写性能提升，可扩展性增强，便于后续根据数据量增加实例。
缓存淘汰策略调整
- 原理：根据业务需求选择合适的淘汰策略。如选择LRU（最近最少使用）策略，当内存达到设定阈值时，淘汰最近最少被访问的数据。若业务上热门商品销售数据更重要，可使用LFU（最不经常使用）策略，淘汰访问频率最低的数据。
- 预期效果：合理利用内存空间，保证重要数据常驻内存，提升缓存命中率，减少从持久化存储（如数据库）读取数据的次数，从而提高性能。
预计算算法优化
- 原理：优化预计算逻辑，减少计算量。比如，原先是对所有销售记录逐条计算汇总数据，可改为采用增量计算。当有新销售记录时，基于上次预计算结果进行增量更新，而非重新计算。
- 预期效果：降低计算资源消耗，缩短预计算时间，使得销售数据能更快地存储到Redis，减少数据积压，提高整体处理效率。
数据结构优化
- 原理：根据实际使用场景选择更合适的数据结构。例如，若只是统计商品销售总额，使用简单的字符串类型存储累加结果即可；若需要统计不同时间段销售数据，使用有序集合（Sorted Set）按时间戳存储销售记录，方便进行范围查询和聚合计算。
- 预期效果：减少内存占用，提高数据读写操作的效率，不同数据结构针对不同操作有各自的性能优势，可更好适配业务需求。
读写分离
- 原理：设置多个从Redis实例，主实例负责写操作，从实例负责读操作。写操作时，主实例将数据同步到从实例。
- 预期效果：分散读请求，减轻主实例压力，提升系统整体的读性能，尤其在高并发读场景下效果显著。
配置参数优化
- 原理：调整Redis的一些关键配置参数。如合理设置
maxmemory，根据服务器内存情况限制Redis使用的最大内存；优化io-threads参数，开启多线程I/O，提升网络I/O处理能力。 - 预期效果：优化Redis运行环境，充分利用服务器资源，提升Redis整体性能。