面试题：如何根据业务场景定制Redis解决键冲突的策略

Question

假设你正在开发一个高并发、读写频繁的电商缓存系统，其中涉及商品信息、用户购物车等数据存储在Redis字典中。针对这种业务场景，你会如何在Redis现有解决键冲突方法的基础上，定制一套更适合该场景的键冲突解决策略，以提升系统整体性能和稳定性？请从哈希函数选择、数据结构调整、动态维护等多方面详细阐述。

Answer 1

哈希函数选择

1. 采用自定义哈希函数：
   • 对于商品信息，可以结合商品ID、类别等多个字段生成哈希值。例如，商品ID是唯一标识，类别能进一步分散数据。如将商品ID的数值与类别编码进行某种运算（如异或运算），再通过一个特定的哈希算法（如FNV哈希算法）生成最终哈希值。这样能利用商品本身特征，使不同商品在哈希表中分布更均匀，减少键冲突概率。
   • 对于用户购物车，以用户ID为基础，结合购物车更新时间戳（精确到分钟等合适粒度）。通过对用户ID和时间戳进行混合运算（如先将两者拼接，再用MurmurHash3算法计算哈希值）。由于购物车会不断更新，时间戳的加入可以让同一用户不同时间的购物车数据在哈希表中有不同的哈希值，避免因用户ID相同导致的键冲突。
2. 考虑哈希函数的性能： 选择运算速度快的哈希函数，像MurmurHash系列，它在保证一定哈希分布均匀性的同时，计算效率高，对于高并发读写频繁的电商缓存系统，能在较短时间内生成哈希值，减少计算开销，提升整体性能。

数据结构调整

1. 使用链式哈希表：
   • Redis默认采用链式哈希表解决键冲突，在电商场景下，可进一步优化链表结构。当链表长度超过一定阈值（如8）时，将链表转换为跳表。跳表在查找、插入和删除操作上平均时间复杂度为O(log n)，相比链表的O(n)，在处理长链表时能显著提升性能。
   • 例如，对于商品信息哈希表，如果某个哈希桶下的商品链表过长，将其转换为跳表，能快速定位到具体商品，减少查找时间，特别是在高并发读操作时，能有效提高响应速度。
2. 引入二级哈希结构：
   • 在商品信息和用户购物车的主哈希表基础上，建立二级哈希表。当发生键冲突时，先通过主哈希表找到冲突链表，再在链表节点中使用二级哈希表存储冲突的键值对。二级哈希表可以采用不同的哈希函数，进一步分散冲突数据。
   • 比如，对于商品信息，主哈希表以商品基本信息计算哈希值，二级哈希表可以以商品的价格区间等另一维度信息计算哈希值，确保即使主哈希表冲突，二级哈希表能有效存储和检索数据，提升系统对键冲突的处理能力。

动态维护

1. 定期重新哈希：
   • 设定一个定期任务（如每天凌晨低峰期），对Redis中的商品信息和用户购物车哈希表进行重新哈希。重新计算所有键的哈希值，根据新的哈希值重新分配到哈希表中。这样能在系统运行一段时间后，重新优化数据分布，减少因数据增长导致的键冲突加剧问题。
   • 例如，随着新商品不断上架，商品信息哈希表中的键分布可能逐渐不均匀，通过定期重新哈希，能使商品数据在哈希表中再次均匀分布，提升读写性能。
2. 动态调整哈希表大小：
   • 监控哈希表的负载因子（已使用的哈希桶数量与总哈希桶数量的比值）。当负载因子超过一定阈值（如0.75）时，自动扩大哈希表的大小，重新分配键值对。同样，当负载因子过低（如0.25）时，缩小哈希表大小，释放内存空间。
   • 比如，在促销活动期间，用户购物车数据大量增加，哈希表负载因子上升，及时扩大哈希表能有效减少键冲突，而在活动结束后，负载因子下降，缩小哈希表能优化内存使用，提升系统整体稳定性。