redis内存优化方法介绍


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二、BIT和Byte级别的操作:

从Redis 2.2开始,Redis提供了GETRANGE/SETRANGE/GETBIT/SETBIT四个用于字符串类型Key/Value的命令。通过这些命令,我们便可以像操作数组那样来访问String类型的值数据了。

比如唯一标识用户身份的ID,可能仅仅是String值的其中一段子字符串。这样就可以通过GETRANGE/SETRANGE命令来方便的提取。

再有就是可以使用BITMAP来表示用户的性别信息,如1表示male,0表示female。用这种方式来表示100,000,000个用户的性别信息时,也仅仅占用12MB的存储空间,与此同时,在通过SETBIT/GETBIT命令进行数据遍历也是非常高效的。

三、尽可能使用Hash:

由于小的Hash类型数据占用的空间相对较少,因此我们在实际应用时应该尽可能的考虑使用Hash类型,比如用户的注册信息,这其中包括姓名、性别、email、年龄和口令等字段。

我们当然可以将这些信息以Key的形式进行存储,而用户填写的信息则以String Value的形式存储。然而Redis则更为推荐以Hash的形式存储,以上信息则以Field/Value的形式表示。

现在我们就通过学习Redis的存储机制来进一步证明这一说法。在该篇博客的开始处已经提到了特殊编码机制,其中有两个和Hash类型相关的配置参数:hash-max-zipmap-entries和hash-max-zipmap-value。

至于它们的作用范围前面已经给出,这里就不再过多的赘述了。现在我们先假设存储在Hash Value中的字段数量小于hash-max-zipmap-entries,而每个元素的长度又同时小于hash-max-zipmap-value。这样每当有新的Hash类型的Key/Value存储时,Redis都会为Hash Value创建定长的空间,最大可预分配的字节数为:

1

total_bytes = hash-max-zipmap-entries * hash-max-zipmap-value

这样一来,Hash中所有字段的位置已经预留,并且可以像访问数组那样随机的访问Field/Value,他们之间的步长间隔为hash-max-zipmap-value。

只有当Hash Value中的字段数量或某一新元素的长度分别超过以上两个参数值时,Redis才会考虑将他们以Hash Table的方式进行重新存储,否则将始终保持这种高效的存储和访问方式。

不仅如此,由于每个Key都要存储一些关联的系统信息,如过期时间、LRU等,因此和String类型的Key/Value相比,Hash类型极大的减少了Key的数量(大部分的Key都以Hash字段的形式表示并存储了),从而进一步优化了存储空间的使用效率。

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