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Redis数据存储优化机制详解

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加米谷大数据
发布2018-07-25 17:44:10
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发布2018-07-25 17:44:10
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文章被收录于专栏:加米谷大数据加米谷大数据

zipmap优化hash

将一个对象存储在hash类型中会占用更少的内存,并且可以更方便的存取整个对象。省内存的原因是新建一个hash对象时开始是用zipmap来存储的。这个zipmap其实并不是hash table,但是zipmap相比正常的hash实现可以节省不少hash本身需要的一些元数据存储开销。尽管zipmap的添加,删除,查找都是O(n),但是由于一般对象的field数量都不太多。所以使用zipmap也是很快的,也就是说添加删除平均还是O(1)。如果field或者value的大小超出一定限制后,redis会在内部自动将zipmap替换成正常的hash实现。这个限制可以在配置文件中指定(默认配置在redis根目录下的redis.conf中):

hash-max-zipmap-entries 512 #配置字段最多512个hash-max-zipmap-value 64 #配置value最大为64字节

ziplist优化list

如果redisObject的type成员值是REDIS_LIST类型的,则当该list的元素个数小于配置值list-max-ziplist-entries,且元素值字符串的长度小于配置值list-max-ziplist-value,

则可以编码成 REDIS_ENCODING_ZIPLIST 类型存储,否则采用 Dict 来存储(Dict实际是Hash Table的一种实现),list采用ziplist数据结构存储数据,这样做一方面为了节省内存,另一方面这种结构式顺序存储的结构,能够更好利用cpu local和预取策略。

配置如下所示:

list-max-ziplist-entries 512 #配置元素个数最多512个list-max-ziplist-value 64 #配置value最大为64字节

intset优化set

当set集合中的元素为整数且元素个数小于配置set-max-intset-entries值时,使用intset数据结构存储,否则转化为Dict结构,Dict实际是Hash Table的一种实现,key为元素值,value为NULL,这样即可在O(1)时间内判断集合中是否包含某个元素。

intset中有三种类型数组:int16_t类型、int32_t 类型、 int64_t 类型。至于怎么选择是那种类型的数组,是根据其保存的值的取值范围来决定的,初始化时是 int16_t,根据 set 中的最大值在[INT16_MIN, INT16_MAX] , [INT32_MIN, INT32_MAX], [INT64_MIN, INT64_MAX]的那个取值范围来动态确定整个数组的类型。例如set一开始是 int16_t 类型,当一个取值范围在 [INT32_MIN, INT32_MAX]的值加入到 set 时,则将保存 set 的数组升级成 int32_t 的数组。

intset元素限制的配置如下所示:

set-max-intset-entries 512 #配置元素个数最多512个

ziplist优化sorted set

根hash和list一样sorted set也有节约内存的方式,当sorted set的元素个数及元素大小小于一定限制时,它是用ziplist来存储。

这个限制的配置如下:

zset-max-ziplist-entries 128 #配置元素个数最多512个zset-max-ziplist-value 64 #配置value最大为64字节

小结

Redis提供了很多关于优化内存的方法,上面这些配置的值都是默认配置,实际要根据我们具体的需求场景来调节,并要做大量的测试,以达到最优的效果。同时必须对Redis这些数据结构有很好的理解。

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原始发表:2018-05-02,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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