面试题：自定义Redis GET选项以适应特定应用场景的数据获取效率需求

Question

假设你正在开发一个实时金融数据监控系统，数据更新频率极高且对数据获取的实时性和准确性要求苛刻。现需要你自定义Redis GET选项，以满足该系统在复杂数据结构（如嵌套哈希结构）下的数据高效获取。请阐述详细的设计思路、实现步骤以及如何验证该自定义选项确实提升了数据获取效率。

Answer 1

设计思路

1. 数据结构优化：将嵌套哈希结构尽量扁平化存储，减少多层嵌套带来的查找复杂度。例如，将 { "group1": { "subgroup1": { "key1": "value1" } } } 转化为 { "group1:subgroup1:key1": "value1" }，这样在获取数据时可直接通过一个键进行访问，减少层次遍历。
2. 缓存分层：根据数据的访问频率和重要性进行分层缓存。高频且关键的数据存储在内存中，低频数据可存储在磁盘持久化存储中，利用Redis的不同存储策略（如内存淘汰策略）来管理数据。
3. 管道技术：对于需要批量获取数据的场景，使用Redis的管道技术，将多个GET请求合并为一个请求发送到服务器，减少网络开销。

实现步骤

1. 数据预处理：在数据写入Redis前，按照设计好的扁平化规则对嵌套哈希结构进行转换。例如，编写一个函数 flatten_nested_hash 实现数据结构转换。

def flatten_nested_hash(nested_hash):
    flat_hash = {}
    def recurse(key_prefix, sub_hash):
        for sub_key, sub_value in sub_hash.items():
            if isinstance(sub_value, dict):
                recurse(key_prefix + ":" + sub_key, sub_value)
            else:
                flat_hash[key_prefix + ":" + sub_key] = sub_value
    recurse("", nested_hash)
    return flat_hash

2. 自定义GET选项封装：基于Redis客户端库（如Python的 redis - py）封装自定义的GET函数。在函数内部，根据数据结构的特点和优化策略进行数据获取。

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

def custom_get(key):
    # 可在这里添加缓存分层逻辑，例如先从内存中查找，找不到再从磁盘查找
    return r.get(key)

def custom_get_batch(keys):
    pipe = r.pipeline()
    for key in keys:
        pipe.get(key)
    return pipe.execute()

3. 集成到系统：将自定义的GET函数集成到实时金融数据监控系统的数据获取模块中，确保系统在获取数据时使用优化后的方法。

验证数据获取效率提升

1. 性能测试工具：使用工具如 timeit（Python自带）或专业的性能测试框架（如 locust）对原有的获取方法和自定义的GET选项进行性能测试。

import timeit

# 假设original_get是原有的获取函数
def test_original_get():
    original_get('some_key')

def test_custom_get():
    custom_get('some_key')

original_time = timeit.timeit(test_original_get, number = 1000)
custom_time = timeit.timeit(test_custom_get, number = 1000)

print(f"Original get time: {original_time}")
print(f"Custom get time: {custom_time}")

2. 实际场景模拟：在测试环境中模拟实时金融数据监控系统的高并发、高频数据更新场景，对比使用原获取方法和自定义GET选项时系统的响应时间、吞吐量等指标。通过监控这些指标来判断自定义选项是否提升了数据获取效率。
3. 日志分析：在系统运行过程中，记录每次数据获取的时间戳和耗时，通过分析日志数据来统计不同方法在不同时间段的数据获取效率，找出性能瓶颈和优化效果明显的时间段。