Tair的发展问题之Tair 扩展了的高级数据结构有哪些

问题一：Redis 能够取代 Memcached 的原因是什么？

Redis 能够取代 Memcached 的原因是什么？

参考回答：

Redis 能够取代 Memcached 的原因不仅在于其 KV 性能更优，更在于 Redis 提供了更多的数据结构，这些结构为业务视角提供了更多便利。此外，Redis 还具备 PubSub（发布订阅）、Lua 脚本、持久化、集群等一系列机制，这些功能丰富了 Redis 的使用场景，使其逐渐脱离了 Memcached 仅用于 cache 加速的简单用途，而承担了更多的业务职责。

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问题二：Tair 扩展了哪些高级数据结构？

Tair 扩展了哪些高级数据结构？

参考回答：

Tair 扩展了多种高级数据结构，包括 TairString（带版本可以 CAS 的 String）、TairHash（支持 field 带过期的 Hash 结构）、TairZSet（多维排序集合）、TairDoc（Json 格式数据）、TairBloom（Bloom 过滤器）、TairTS（时序数据）、TairGIS（R-Tree 地理位置）、TairRoaring（Roaring Bitmap）、TairCPC（Compressed Probability Counting）以及 TairSearch（搜索）等。这些结构为用户提供了更丰富和强大的数据操作能力。

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问题三：为什么 keys * 调用在 Redis 中是一个性能刺客？

为什么 keys * 调用在 Redis 中是一个性能刺客？

参考回答：

在 Redis 中，keys * 调用是一个性能刺客，因为它用于匹配所有满足规则的 key 并返回，这个接口的实现是在整个存储结构上进行的逐个比较，具有 O(N) 的时间复杂度（N 是存储的 Key 总数）。在生产环境中，稍大点的 Redis 实例的 key 数量往往都是数百万甚至更多，导致这个接口的执行效率非常低，可能会引发严重的性能问题。

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问题四：哪些 Redis 接口在数据量增大时可能引发性能问题？

哪些 Redis 接口在数据量增大时可能引发性能问题？

参考回答：

在 Redis 中，一些接口如 smembers、hkeys、hvals、hgetall 等，在数据量增大时可能引发性能问题。这些接口用于完整读取一个 key 的内容，如果不慎误用，在数据量较小时可能不会出现问题，但随着数据的逐渐增多，它们的执行代价会变得非常高，最终可能拉大延迟，拖慢整个服务，甚至导致雪崩。

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问题五：Tair 并发引擎设计的关键点是什么？

Tair 并发引擎设计的关键点是什么？

参考回答：

Tair 并发引擎设计的关键点主要包括实现一个线程安全的 HashMap，支持「渐进式 rehash」以及「并发修改过程中的无状态扫描」。此外，还需要考虑服务的抖动控制、可观测性以及数据流和控制流的隔离与联动。

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