面试题：Redis对象类型检查优化中的数据结构选择

Question

假设在高并发场景下频繁进行Redis对象类型检查，从数据结构角度出发，如何优化以提升性能？说明理由并给出可能涉及的数据结构调整方式。

Answer 1

优化方法及理由

1. 缓存检查结果：
   • 理由：在高并发场景下，频繁检查Redis对象类型会带来额外开销。通过缓存检查结果，对于相同的键，无需每次都查询Redis来确定对象类型，从而减少与Redis的交互次数，提升性能。
   • 实现方式：可以使用本地缓存（如Guava Cache等），将键和对应的对象类型进行缓存。每次检查对象类型时，先从本地缓存中查找，如果存在则直接返回，不存在再查询Redis，并将结果存入缓存。
2. 批量检查：
   • 理由：减少与Redis的交互次数，网络开销是高并发场景下性能瓶颈之一，批量操作可以有效降低这种开销。
   • 实现方式：如果业务允许，将多个需要检查类型的键组合在一起，使用Redis的MULTI和EXEC命令，或者使用支持批量操作的客户端方法，一次性获取多个键的类型信息。

数据结构调整方式

1. 哈希表：
   • 理由：如果业务场景允许，可以将多个相关的键值对存储在一个哈希表中。这样在检查类型时，只需检查哈希表这一个对象类型，而无需逐个检查多个键。
   • 实现方式：例如，原本是多个独立的键值对key1:value1，key2:value2，可以改为hash_key:{field1:value1, field2:value2}，通过检查hash_key的类型为哈希表，就确定了其内部结构。
2. 使用HyperLogLog：
   • 理由：如果是在统计基数场景下，HyperLogLog占用空间小，能以极小的误差估计基数。使用它可以避免对每个元素进行详细的类型检查和计数，从而提升性能。
   • 实现方式：在需要统计唯一元素个数时，将元素添加到HyperLogLog结构中，通过PFCOUNT命令获取基数，而不是使用常规数据结构并逐个检查元素类型。