这个性能优化案例适用于初中级岗位面试,尤其适合在简历中提及熟悉 Redis或有缓存优化经验的场景,可以其作为佐证。通过拆分大Hash解决网络传输压力大、查询耗时长的问题,可以证明你在实际业务场景中具备Redis性能优化能力及问题排查的能力,并对Redis数据结构有较深理解。
在实际应用中,我们经常使用Redis的Hash结构存储对象数据,因为它直观且方便管理相关属性。然而,随着系统发展,对象中经常会增加一些大体积字段(如商品详情、日志记录、配置信息等),这些字段虽然查询频率较低,但因为存储在同一Hash结构中,导致业务只需要高频小字段时,读取整个Hash会带来以下问题:
这种情况在多种业务场景中广泛存在:
其中最为典型的场景是电商商品信息存储,高频访问的基础字段(标题、价格)与低频访问的大体积字段(长描述、规格参数)混合存储。