Redis 容量评估模型

作者介绍:刘琰,现就职于腾讯OMG网络媒体产品技术部基础平台组,运营开发岗位,目前主要参与OMG存储集群平台istore的开发工作。

一、redis常用数据结构

做容量评估之前,有必要对redis常用数据结构有大概了解。

1、SDS

redis没有直接使用c语言传统的字符串(以空字符为结尾的字符数组),而是自己创建了一种名为SDS(简单动态字符串)的抽象类型,用作redis默认的字符串。

SDS的定义如下(sds.h/sdshdr):

struct sdshdr {
    int len;         // 记录buf数组中已使用字节的数量
    int free;        // 记录buf数组中未使用字节的数量
    char buf[];      // 字节数组,用于保存实际字符串
}

下图1展示了一个SDS实例:

图1. SDS示例图

图1的SDS实例中存储了字符串“Redis”, sdshdr中对应的free长度为5,len长度为5, SDS占用的总字节数为sizeof(int) * 2 + 5 + 5 + 1 = 19

2、链表

链表在redis中的应用非常广泛,列表键的底层实现之一就是链表。每个链表节点使用一个listNode结构来表示,具体定义如下(adlist.h/listNode):

typedef struct listNode {
    struct listNode *prev;              // 前置节点
    struct listNode *next;              // 后置节点
    void *value;                        // 节点的值
} listNode;

redis另外还使用了list结构来管理链表,以方便操作,具体定义如下(adlist.h/list):

typedef struct list {
    listNode *head;                             // 表头节点
    listNode *tail;                             // 表尾结点
    void *(*dup)(void *ptr);                    // 节点值复制函数
    void (*free)(void *ptr);                    // 节点值释放函数
    int (*match)(void *ptr, void *key);         // 节点值对比函数
    unsigned int len;                           // 链表所包含的节点数量
} list;

listNode结构占用的总字节数为24,list结构占用的总字节数为48。

3、跳跃表

redis采用跳跃表(skiplist)作为有序集合键的底层实现之一,跳跃表是一种有序数据结构,它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针,从而达到快速访问节点的目的。

跳跃表由redis.h/zskiplistNoderedis.h/zskiplist两个结构定义,zskiplistNode结构具体定义如下:

typedef struct zskiplistNode {
    robj *obj;                                 // 成员对象
    double score;                              // 成员对象分值
    struct zskiplistNode *backward;            // 后退指针
    struct zskiplistLevel                      // 节点层
    {
        struct zskiplistNode *forward;         // 前进指针
        unsigned int span;                     // 跨度
    } level[];
} zskiplistNode;

跳跃表可以理解为多层的有序双向链表,zskiplistNode结构用于表示跳跃表节点,obj属性和score属性分别表示具体的值对象和对应的排序分值,backward属性和forward属性分别表示后退和前进指针,和普通链表不同,前进指针可以直接指向后续第n个节点,两个节点之间的距离用span属性表示。

每个跳跃表节点的level数组大小不定,当节点新生成时,程序都会根据幂次定律(power low,越大的数出现的概率越小)随机生成一个介于1和32之间的值作为level数组的大小。zskiplistNode结构占用的总字节数为(24 + 16*n),n为level数组的大小。

zskiplist结构具体定义如下:

typedef struct zskiplist {
    struct zskiplistNode *header, *tail;      // 表头节点和表尾结点
    unsigned long length;                     // 表中节点的数量
    int level;                                // 表中层数最大的节点的层数
} zskiplist;

zskiplist结构则用于保存跳跃表节点的相关信息,header和tail分别指向跳跃表的表头和表尾节点,length记录节点总数量,level记录跳跃表中层高最大的那个节点的层数量。zskiplist结构占用的总字节数为32。

下图2展示了一个跳跃表示例:

图2. 跳跃表示例图

位于图片最左边的是zskiplist结构,位于zskiplist结构右边的是四个zskiplistNode结构,header指向跳跃表的表头节点,表头节点和其他节点的构造是一样的,但后退指针、分值、成员对象这些属性都不会被用到,所以被省略,只显示其各个层。

4、字典

字典在redis中的应用很广泛,redis的数据库就是使用字典作为底层实现的,具体数据结构定义如下(dict.h/dict):

typedef struct dict {
    dictType *type;      // 字典类型
    void *privdata;      // 私有数据
    dictht ht[2];        // 哈希表数组
    int rehashidx;       // rehash索引,当不进行rehash时,值为-1
    int iterators;       // 当前该字典迭代器个数
} dict;

type属性和privdata属性是为了针对不同类型的键值对而设置的,此处了解即可。dict中还保存了一个长度为2的dictht哈希表数组,哈希表负责保存具体的键值对,一般情况下字典只使用ht[0]哈希表,只有在rehash时才使用ht[1]。dict结构占用的总节数为88。

字典所使用的哈希表dictht结构定义如下(dict.h/dictht):

typedef struct dictht {
    dictEntry **table;        // 哈希表节点数组
    unsigned long size;       // 哈希表大小
    unsigned long sizemask;   // 哈希表大小掩码,用于计算索引值,总是等于size-1
    unsigned long used;       // 该哈希表已有节点的数量
} dictht;

table属性是一个数组,数组中每个元素都是一个指向dictEntry结构的指针,每个dictEntry结构就是一个哈希表节点,保存一个具体的键值对。size记录了哈希表总大小,used记录了哈希表已有节点的数量,sizemark值总是等于size -1,它和哈希值一起决定每个键的索引。dictht结构占用的总节数为32。

哈希节点使用dictEntry结构表示,具体定义如下(dict.h/dictEntry):

typedef struct dictEntry {
    void *key;
    void *val;
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

redis的哈希表采用链地址法来解决哈希冲突问题,多个哈希值相同的键值对通过链表连接在一起。dictEntry结构占用的总字节数为24。

字典的整体结构关系如下图3所示:

图3. 字典整体结构关系图

随着哈希表保存的键值对逐渐增多,哈希表中每个桶的冲突链会越来越长,为了让哈希表的负载因子维持在一个合理范围,redis会自动通过rehash的方式扩展哈希表。

rehash的过程大概就是先为ht[1]分配对应的空间,然后将ht[0]中的所有节点转移到ht[1]中,最后再释放ht[0]所占用的空间。rehash后新生成的dictEntry节点数组大小等于超过当前key个数向上求整的2的n次方,比如当前key个数为100,则新生成的节点数组大小就是128。

5、对象

前面介绍了redis的常用数据结构,但redis大多数情况下并没有直接使用这些数据结构来实现键值对数据库,而是基于这些数据结构创建了一个对象系统,每个对象都包含了一种具体数据结构。比如,当redis数据库新创建一个键值对时,就需要创建一个值对象,值对象的*ptr属性指向具体的SDS字符串。

每个对象都由一个redisObject结构表示,具体定义如下(redis.h/redisObject):

typedef struct redisObject {
    unsigned type: 4;        // 对象类型
    unsigned storage: 2;     // REDIS_VM_MEMORY or REDIS_VM_SWAPPING
    unsigned encoding: 4;    // 对象所使用的编码
    unsigned lru: 22;        // lru time (relative to server.lruclock)
    int refcount;            // 对象的引用计数
    void *ptr;               // 指向对象的底层实现数据结构
} robj;

具体属性此处不再详细描述,只需知道redisObject结构占用的总字节数为16。

二、jemalloc内存分配规则

jemalloc是一种通用的内存管理方法,着重于减少内存碎片和支持可伸缩的并发性,我们部门的redis版本中就引入了jemalloc,做redis容量评估前必须对jemalloc的内存分配规则有一定了解。

jemalloc基于申请内存的大小把内存分配分为三个等级:small,large,huge:

  • Small Object 的size以8字节,16字节,32字节等分隔开,小于页大小;
  • Large Object 的size以分页为单位,等差间隔排列,小于chunk的大小;
  • Huge Object 的大小是chunk大小的整数倍。

对于64位系统,一般chunk大小为4M,页大小为4K,内存分配的具体规则如下:

三、redis容量评估

redis容量评估模型根据key类型而有所不同。

1、string

一个简单的set命令最终会产生4个消耗内存的结构,中间free掉的不考虑:

  • 1个dictEntry结构,24字节,负责保存具体的键值对;
  • 1个redisObject结构,16字节,用作val对象;
  • 1个SDS结构,(key长度 + 9)字节,用作key字符串;
  • 1个SDS结构,(val长度 + 9)字节,用作val字符串;

当key个数逐渐增多,redis还会以rehash的方式扩展哈希表节点数组,即增大哈希表的bucket个数,每个bucket元素都是个指针(dictEntry*),占8字节,bucket个数是超过key个数向上求整的2的n次方。

真实情况下,每个结构最终真正占用的内存还要考虑jemalloc的内存分配规则,综上所述,string类型的容量评估模型为:

总内存消耗 = (dictEntry大小 + redisObject大小 +key_SDS大小 + val_SDS大小)×key个数 + bucket个数 ×指针大小

测试验证

string类型容量评估测试脚本如下:

#!/bin/sh

old_memory=`./redis-cli -h 0 -p 10009 info|grep used_memory:|awk -F: '{printf "%d", $2}'`
echo "before test, memory used: $old_memory"

for((i=1000; i<3000; i++))
do
    ./redis-cli -h 0 -p 10009 set test_key_$i test_value_$i > /dev/null
    sleep 0.2
done

new_memory=`./redis-cli -h 0 -p 10009 info|grep used_memory:|awk -F: '{printf "%d", $2}'`
echo "after test, memory used: $new_memory"

let difference=new_memory-old_memory
echo "difference is: $difference"

测试用例中,key长度为 13,value长度为15,key个数为2000,根据上面总结的容量评估模型,容量预估值为2000 ×(32 + 16 + 32 + 32) + 2048× 8 = 240384

运行测试脚本,得到结果如下:

结果都是240384,说明模型预估的十分精确。

2、hash

哈希对象的底层实现数据结构可能是zipmap或者hashtable,当同时满足下面这两个条件时,哈希对象使用zipmap这种结构(此处列出的条件都是redis默认配置,可以更改):

  • 哈希对象保存的所有键值对的键和值的字符串长度都小于64字节;
  • 哈希对象保存的键值对的数量都小于512个;

可以看出,业务侧真实使用场景基本都不能满足这两个条件,所以哈希类型大部分都是hashtable结构,因此本篇文章只讲hashtable,对zipmap结构感兴趣的同学可以私下咨询我。

与string类型不同的是,hash类型的值对象并不是指向一个SDS结构,而是指向又一个dict结构,dict结构保存了哈希对象具体的键值对,hash类型结构关系如图4所示:

图4. hash类型结构关系图

一个hmset命令最终会产生以下几个消耗内存的结构:

  • 1个dictEntry结构,24字节,负责保存当前的哈希对象;
  • 1个SDS结构,(key长度 + 9)字节,用作key字符串;
  • 1个redisObject结构,16字节,指向当前key下属的dict结构;
  • 1个dict结构,88字节,负责保存哈希对象的键值对;
  • n个dictEntry结构,24×n字节,负责保存具体的field和value,n等于field个数;
  • n个redisObject结构,16×n字节,用作field对象;
  • n个redisObject结构,16×n字节,用作value对象;
  • n个SDS结构,(field长度 + 9)× n字节,用作field字符串;
  • n个SDS结构,(value长度 + 9)× n字节,用作value字符串;

因为hash类型内部有两个dict结构,所以最终会有产生两种rehash,一种rehash基准是field个数,另一种rehash基准是key个数,结合jemalloc内存分配规则,hash类型的容量评估模型为:

总内存消耗 = [(redisObject大小 ×2 +field_SDS大小 + val_SDS大小 + dictEntry大小)× field个数 + field_bucket个数× 指针大小 + dict大小 + redisObject大小 +key_SDS大小 + dictEntry大小 ] × key个数 + key_bucket个数×指针大小

测试验证

hash类型容量评估测试脚本如下:

#!/bin/sh

value_prefix="test_value_123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890_"

old_memory=`./redis-cli -h 0 -p 10009 info|grep used_memory:|awk -F: '{printf "%d", $2}'`
echo "before test, memory used: $old_memory"

for((i=100; i<300; i++))
do
    for((j=100; j<300; j++))
    do
        ./redis-cli -h 0 -p 10009 hset test_key_$i test_field_$j $value_prefix$j > /dev/null
    done
    sleep 0.5
done

new_memory=`./redis-cli -h 0 -p 10009 info|grep used_memory:|awk -F: '{printf "%d", $2}'`
echo "after test, memory used: $new_memory"

let difference=new_memory-old_memory
echo "difference is: $difference"

测试用例中,key长度为 12,field长度为14,value长度为75,key个数为200,field个数为200,根据上面总结的容量评估模型,容量预估值为[(16 + 16 + 32 + 96 + 32)×200 + 256×8 + 96 + 16 + 32 + 32 ]× 200 + 256× 8 = 8126848

运行测试脚本,得到结果如下:

结果相差40,说明模型预测比较准确。

3、zset

同哈希对象类似,有序集合对象的底层实现数据结构也分两种:ziplist或者skiplist,当同时满足下面这两个条件时,有序集合对象使用ziplist这种结构(此处列出的条件都是redis默认配置,可以更改):

  • 有序集合对象保存的元素数量小于128个;
  • 有序集合保存的所有元素成员的长度都小于64字节;

业务侧真实使用时基本都不能同时满足这两个条件,因此这里只讲skiplist结构的情况。skiplist类型的值对象指向一个zset结构,zset结构同时包含一个字典和一个跳跃表,占用的总字节数为16,具体定义如下(redis.h/zset):

typedef struct zset {
    dict *dict;
    zskiplist *zsl;
} zset;

跳跃表按分值从小到大保存了所有集合元素,每个跳跃表节点都保存了一个集合元素,dict字典为有序集合创建了一个从成员到分值的映射,字典中的每个键值对都保存了一个集合元素,这两种数据结构会通过指针来共享相同元素的成员和分值,没有浪费额外的内存。zset类型的结构关系如图5所示:

图5. zset类型结构关系图

一个zadd命令最终会产生以下几个消耗内存的结构:

  • 1个dictEntry结构,24字节,负责保存当前的有序集合对象;
  • 1个SDS结构,(key长度 + 9)字节,用作key字符串;
  • 1个redisObject结构,16字节,指向当前key下属的zset结构;
  • 1个zset结构,16字节,负责保存下属的dict和zskiplist结构;
  • 1个dict结构,88字节,负责保存集合元素中成员到分值的映射;
  • n个dictEntry结构,24×n字节,负责保存具体的成员和分值,n等于集合成员个数;
  • 1个zskiplist结构,32字节,负责保存跳跃表的相关信息;
  • 1个32层的zskiplistNode结构,24+16×32=536字节,用作跳跃表头结点;
  • n个zskiplistNode结构,(24+16×m)×n字节,用作跳跃表节点,m等于节点层数;
  • n个redisObject结构,16×n字节,用作集合中的成员对象;
  • n个SDS结构,(value长度 + 9)×n字节,用作成员字符串;

因为每个zskiplistNode节点的层数都是根据幂次定律随机生成的,而容量评估需要确切值,因此这里采用概率中的期望值来代替单个节点的大小,结合jemalloc内存分配规则,经计算,单个zskiplistNode节点大小的期望值为53.336。

zset类型内部同样包含两个dict结构,所以最终会有产生两种rehash,一种rehash基准是成员个数,另一种rehash基准是key个数,zset类型的容量评估模型为:

总内存消耗 = [(val_SDS大小 + redisObject大小 + zskiplistNode大小 + dictEntry大小)×value个数 +value_bucket个数 ×指针大小 + 32层zskiplistNode大小 + zskiplist大小 + dict大小 + zset大小 + redisObject大小 + key_SDS大小 + dictEntry大小 ] ×key个数 +key_bucket个数 × 指针大小

测试验证

zset类型容量评估测试脚本如下:

#!/bin/sh

value_prefix="test_value_123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890_"

old_memory=`./redis-cli -h 0 -p 10009 info|grep used_memory:|awk -F: '{printf "%d", $2}'`
echo "before test, memory used: $old_memory"

for((i=100; i<300; i++))
do
    for((j=100; j<300; j++))
    do
        ./redis-cli -h 0 -p 10009 zadd test_key_$i $j $value_prefix$j > /dev/null
    done
    sleep 0.5
done

new_memory=`./redis-cli -h 0 -p 10009 info|grep used_memory:|awk -F: '{printf "%d", $2}'`
echo "after test, memory used: $new_memory"

let difference=new_memory-old_memory
echo "difference is: $difference"

测试用例中,key长度为 12,value长度为75,key个数为200,value个数为200,根据上面总结的容量评估模型,容量预估值为[(96 + 16 + 53.336 + 32)×200 + 256×8 + 640 + 32 + 96 + 16 + 16 + 32 + 32 ] ×200 + 256 × 8 = 8477888

运行测试脚本,得到结果如下:

结果相差672,说明模型预测比较准确。

4、list

列表对象的底层实现数据结构同样分两种:ziplist或者linkedlist,当同时满足下面这两个条件时,列表对象使用ziplist这种结构(此处列出的条件都是redis默认配置,可以更改):

  • 列表对象保存的所有字符串元素的长度都小于64字节;
  • 列表对象保存的元素数量小于512个;

因为实际使用情况,这里同样只讲linkedlist结构。linkedlist类型的值对象指向一个list结构,具体结构关系如图6所示:

图6. linkedlist类型结构关系图

一个rpush或者lpush命令最终会产生以下几个消耗内存的结构:

  • 1个dictEntry结构,24字节,负责保存当前的列表对象;
  • 1个SDS结构,(key长度 + 9)字节,用作key字符串;
  • 1个redisObject结构,16字节,指向当前key下属的list结构;
  • 1个list结构,48字节,负责管理链表节点;
  • n个listNode结构,24×n字节,n等于value个数;
  • n个redisObject结构,16×n字节,用作链表中的值对象;
  • n个SDS结构,(value长度 + 9)×n字节,用作值对象指向的字符串;

list类型内部只有一个dict结构,rehash基准为key个数,综上,list类型的容量评估模型为:

总内存消耗 = [(val_SDS大小 + redisObject大小 + listNode大小)× value个数 + list大小 + redisObject大小 + key_SDS大小 + dictEntry大小 ] × key个数 + key_bucket个数 × 指针大小

测试验证

list类型容量评估测试脚本如下:

#!/bin/sh

value_prefix="test_value_123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890_"

old_memory=`./redis-cli -h 0 -p 10009 info|grep used_memory:|awk -F: '{printf "%d", $2}'`
echo "before test, memory used: $old_memory"

for((i=100; i<300; i++))
do
    for((j=100; j<300; j++))
    do
        ./redis-cli -h 0 -p 10009 rpush test_key_$i $value_prefix$j > /dev/null
    done
    sleep 0.5
done

new_memory=`./redis-cli -h 0 -p 10009 info|grep used_memory:|awk -F: '{printf "%d", $2}'`
echo "after test, memory used: $new_memory"

let difference=new_memory-old_memory
echo "difference is: $difference"

测试用例中,key长度为 12,value长度为75,key个数为200,value个数为200,根据上面总结的容量评估模型,容量预估值为[(96 + 16 + 32) ×200 + 48 + 16 + 32 + 32 ] × 200 + 256 ×8 = 5787648

运行测试脚本,得到结果如下:

结果都是5787648,说明模型预估的十分精确。

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