面试题：基于Redis EVAL的日志分析与复杂查询优化

Question

已经通过Redis EVAL命令实现了日志记录，现在需要对日志进行分析，例如按时间范围、日志级别等条件进行复杂查询。请设计一个基于Redis EVAL的方案，既要满足查询需求，又要考虑性能优化，详细阐述方案思路及涉及的Redis数据结构和EVAL脚本逻辑。

Answer 1

方案思路

1. 数据存储：将日志数据存储在Redis中，为了满足按时间范围和日志级别查询，采用有序集合（Sorted Set）存储日志记录，其中成员为日志详细信息的序列化字符串，分值（score）用于表示日志时间戳。同时，使用哈希表（Hash）来统计不同日志级别的数量，方便快速获取每个级别日志的总数。
2. 查询实现：通过EVAL脚本操作有序集合和哈希表来实现复杂查询。对于按时间范围查询，利用有序集合的ZRANGEBYSCORE命令；对于按日志级别查询，从哈希表获取该级别日志总数，同时结合有序集合过滤出该级别日志。

Redis数据结构

1. 有序集合（Sorted Set）：
   • 键：例如 log:all，用于存储所有日志记录。
   • 成员：日志详细信息的序列化字符串，如 {"timestamp": 1690000000, "level": "INFO", "message": "This is an info log"}。
   • 分值（score）：日志的时间戳，用于按时间排序。
2. 哈希表（Hash）：
   • 键：例如 log:level:count，用于统计不同日志级别的数量。
   • 字段：日志级别，如 INFO、WARN、ERROR 等。
   • 值：对应日志级别的数量。

EVAL脚本逻辑

1. 按时间范围查询：

-- 获取有序集合中指定时间范围的日志
local start_time = ARGV[1]
local end_time = ARGV[2]
local logs = redis.call('ZRANGEBYSCORE', 'log:all', start_time, end_time)
return logs

2. 按日志级别查询：

-- 获取指定日志级别的数量
local level = ARGV[1]
local count = redis.call('HGET', 'log:level:count', level)

-- 获取该级别所有日志
local logs = {}
local all_logs = redis.call('ZRANGE', 'log:all', 0, -1)
for _, log in ipairs(all_logs) do
    local log_obj = cjson.decode(log)
    if log_obj.level == level then
        table.insert(logs, log)
    end
end

return {count, logs}

3. 按时间范围和日志级别查询：

-- 获取指定时间范围和日志级别的日志
local start_time = ARGV[1]
local end_time = ARGV[2]
local level = ARGV[3]
local logs = {}
local range_logs = redis.call('ZRANGEBYSCORE', 'log:all', start_time, end_time)
for _, log in ipairs(range_logs) do
    local log_obj = cjson.decode(log)
    if log_obj.level == level then
        table.insert(logs, log)
    end
end
return logs

以上方案通过合理利用Redis数据结构和EVAL脚本，能够满足按时间范围、日志级别等复杂查询需求，并在一定程度上优化性能。