后端场景面试题, 线上发现 Redis 机器爆了,如何优化?
后端场景面试题, 线上发现 Redis 机器爆了,如何优化?
QA
Step 1
Q:: 面试题: 线上发现 Redis 机器爆了，如何优化？
A:: 当 Redis 机器爆炸（CPU、内存或网络负载过高）时，可能导致系统不可用或性能严重下降。优化的方法包括以下几方面：
1. 垂直扩展（Vertical Scaling）：增加 Redis 机器的硬件资源，例如增加内存或提升 CPU 性能。
2. 水平扩展（Horizontal Scaling）：通过 Redis 集群或分片将数据分布到多个 Redis 实例上，减轻单个实例的负载。
3. 优化数据结构：避免使用重型数据结构，减少大键或长列表，尽可能使用轻量级数据结构。
4. 内存优化：通过设置过期时间、定期清理无效数据或压缩数据来节省内存使用。
5. **监控和报警**：设置 Redis 监控工具，如 Redis Exporter + Prometheus + Grafana，及时发现问题并采取措施。
6. 调整配置：根据业务需求调整 Redis 的最大内存使用、最大客户端连接数、慢查询日志等配置。
Step 2
Q:: 面试题: Redis 集群的工作原理是什么？
A:: Redis 集群通过将数据分片存储在多个 Redis 实例中，来实现数据的分布式存储。每个实例负责一部分哈希槽（hash slots），集群中的所有实例共同组成一个完整的哈希空间（0-16383）。客户端请求时，会根据键的哈希值定位到对应的哈希槽，然后直接访问对应的 Redis 实例。Redis 集群还具备自动故障转移和主从复制功能，以保证高可用性和数据的冗余。
Step 3
Q:: 面试题: 如何处理 Redis 中的大键问题？
A:: 处理大键问题的策略包括：
1. 拆分大键：将大键拆分为多个小键，减少单个键的存储和处理压力。
2. 异步删除：通过异步方式删除大键，避免阻塞 Redis 的主线程。
3. 流式操作：使用 SCAN、HSCAN、SSCAN、ZSCAN 等命令来逐步处理大键中的数据，而不是一次性加载到内存中。
4. 监控和报警：定期扫描 Redis 中的大键，设置监控报警以防止大键导致性能问题。