面试题：Redis RDB文件针对不同数据量的哈希类型数据存储方式有何差异

Question

当哈希类型数据量较小和较大时，Redis RDB文件在存储它们时会采用不同的策略。请分析这两种情况下哈希类型数据的具体存储方式，以及这样设计的优缺点。

Answer 1

数据量较小时

1. 存储方式：采用ziplist（压缩列表）编码方式存储。ziplist是一种紧凑的、以特殊格式存储的连续内存块，它将哈希对象中的所有键值对紧凑地存储在一起，按照一定顺序排列，以节省内存空间。
2. 优点：
   • 内存利用率高：由于数据量小，ziplist通过紧凑存储，有效减少内存碎片，节省内存。
   • 访问速度快：在数据量不大的情况下，遍历ziplist获取哈希数据的速度较快，因为内存连续，减少了内存寻址开销。
3. 缺点：
   • 扩展性差：随着数据量增加，ziplist的插入、删除操作会导致频繁的内存重新分配，性能会急剧下降。因为它需要保证内存的连续性，每次修改都可能导致整个ziplist重新调整大小。
   • 不适合复杂操作：对于复杂的哈希操作，如批量删除多个特定键值对，ziplist没有直接的优化支持，需要遍历整个列表来查找和删除，效率较低。

数据量较大时

1. 存储方式：采用hashtable（哈希表）编码方式存储。Redis的hashtable是一种基于哈希算法的数据结构，它通过对键进行哈希计算，将键值对分散存储在哈希表的各个桶（bucket）中，以实现快速的查找和插入操作。
2. 优点：
   • 高效的查找和插入：基于哈希算法，在数据量较大时，查找和插入操作的时间复杂度接近O(1)，能快速定位和处理键值对，适合高并发读写场景。
   • 扩展性好：当哈希表中的元素数量超过一定阈值时，Redis会自动进行rehash操作，扩展哈希表的容量，以保证性能的稳定，适应数据量的动态增长。
   • 支持复杂操作：对于哈希的各种操作，如获取所有键、所有值、删除多个键值对等，哈希表都有直接的实现方法，操作效率较高。
3. 缺点：
   • 内存开销大：哈希表需要额外的空间来存储哈希桶数组、指针等元数据，相比ziplist，在数据量较小时，内存利用率较低。
   • 哈希冲突问题：尽管哈希表采用了一些解决哈希冲突的方法（如链地址法），但在极端情况下，哈希冲突仍然可能导致查找性能下降，特别是在哈希函数设计不合理或数据分布不均匀时。