面试题：如何设计一个优化的Redis RDB文件载入并发处理流程

Question

假设你需要设计一个高效的Redis RDB文件载入并发处理流程，在多核CPU环境下，既要保证载入速度，又要确保数据的完整性和一致性。请详细描述你设计的流程，包括数据结构、同步机制以及异常处理等方面。

Answer 1

1. 数据结构设计

• 任务队列：使用std::queue或boost::lockfree::queue（考虑到并发场景下的性能）来存储待处理的RDB文件片段任务。每个任务包含RDB文件中的一段数据及其元信息（如在文件中的位置等）。
• 线程池：采用线程安全的线程池，如boost::asio::thread_pool。线程池中的线程负责从任务队列中取出任务并处理。
• 共享数据结构：使用std::unordered_map来存储已载入的数据，为了保证线程安全，可以使用std::shared_mutex进行读写保护，读操作可以并发执行，写操作则需要独占锁。

2. 同步机制

• 任务队列同步：对于使用std::queue的情况，通过std::mutex来保护队列的入队和出队操作，配合std::condition_variable用于在队列为空时阻塞线程并在有新任务时唤醒。如果使用boost::lockfree::queue，则利用其无锁特性，无需额外的锁机制。
• 共享数据结构同步：使用std::shared_mutex，当线程需要读取共享数据（如检查某个键是否已存在）时，获取共享锁；当需要写入新数据（如插入新的键值对）时，获取独占锁。

3. 并发处理流程

• 初始化阶段：
  • 创建线程池，根据CPU核心数设置合适的线程数量。例如，在Linux系统下可以通过std::thread::hardware_concurrency()获取CPU核心数。
  • 初始化任务队列和共享数据结构。
• 任务划分阶段：
  • 将RDB文件按一定大小（如几MB）划分为多个片段。可以根据文件大小动态计算每个片段的大小，确保每个片段处理时间相对均衡。
  • 将每个片段封装成一个任务，放入任务队列中。
• 任务处理阶段：
  • 线程池中的线程从任务队列中取出任务。
  • 线程解析任务中的RDB片段数据，将解析后的数据插入到共享数据结构中。插入时根据同步机制获取相应的锁。
  • 所有线程重复此过程，直到任务队列中的任务全部处理完毕。

4. 异常处理

• 任务解析异常：如果在解析RDB片段任务时发生异常（如数据格式错误等），将该任务标记为失败，并记录错误信息。同时暂停整个处理流程，避免错误数据污染已载入的数据。
• 同步异常：如果在获取锁（如std::shared_mutex）时发生异常，记录异常信息，并尝试重新获取锁一定次数。若多次尝试仍失败，则暂停处理流程。
• 整体异常处理：在所有任务处理完成后，检查是否有失败的任务。如果有，根据失败任务的情况决定是重试这些任务，还是放弃整个载入操作并回滚已载入的数据（若已实现回滚机制）。可以通过日志系统详细记录异常信息，方便后续排查问题。