面试题：如何优化Redis字典在高并发读场景下的性能

Question

假设存在一个高并发读的业务场景，主要操作是对Redis字典进行频繁读取。请阐述你会从哪些方面来优化Redis字典在此场景下的性能，例如从数据结构调整、配置优化、读写策略等角度进行分析，并说明理由。

Answer 1

数据结构调整

1. 哈希槽优化：Redis采用哈希表存储数据，可适当调整哈希表的大小（如通过配置 hash-max-ziplist-entries 和 hash-max-ziplist-value 等参数）。若哈希表过小，会增加哈希冲突概率，导致查找时间变长；若过大，则会浪费内存。合适的哈希表大小能减少冲突，提高查找效率，因为哈希冲突时需要通过链表等方式解决，冲突少可减少遍历链表的开销。
2. 数据分片：按业务维度对数据进行分片存储。比如根据用户ID的哈希值将不同用户相关数据分布到不同的Redis实例上。这样在高并发读时，不同请求可并行访问不同实例的数据，降低单个实例的负载，提升整体读取性能，避免所有请求集中在一个实例造成性能瓶颈。

配置优化

1. 内存分配策略：合理选择内存分配策略，如 noeviction（不删除数据，内存不足时返回错误）、allkeys-lru（删除最近最少使用的键）等。对于高并发读场景，若数据相对固定且不能丢失，选择 noeviction 可防止因内存不足误删数据影响读取。若数据有冷有热，allkeys-lru 能及时淘汰冷数据，保证热数据常驻内存，提升读取速度，因为热数据被频繁访问，留在内存可减少磁盘I/O（若开启了持久化）。
2. 网络配置：优化网络相关配置，如 tcp-backlog（TCP连接队列长度）。增大此值可允许更多客户端连接排队等待处理，避免因连接队列满而拒绝新连接，确保高并发时客户端连接顺畅，因为高并发读场景下可能瞬间有大量客户端发起连接请求。

读写策略

1. 缓存预热：在系统启动或业务低峰期，提前将热门数据加载到Redis中。这样在高并发读时，热门数据已在内存中，可直接读取，减少从其他数据源（如数据库）加载数据的开销，提高响应速度，避免高并发时同时从数据源读取数据造成数据源压力过大。
2. 读操作优化：采用批量读取操作，如使用 mget 命令一次获取多个键的值。减少网络交互次数，因为每次网络交互都有一定延迟，批量读取可将多次请求合并为一次，提高读取效率。同时，对读操作进行合理的负载均衡，可采用一致性哈希等算法将读请求均匀分配到多个Redis实例上，降低单个实例压力。