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Redis内存优化实践

最近做的一个系统大量使用redis,我们将大量的用户信息存放在redis中,内存一申请就是几百G,体量也是相当庞大。所以我们也在不断的想方法优化减少redis的内存使用,把我们的优化实践也分享出来。

采用Hash代替<K,V>键值对存储

因为是存放用户维度的数据,用户id(uid)往往会作为key,而一个用户会有多个信息,比如年龄,生日等等,比较容易想到的存储结构会采用Hash,将一个用户的多个信息作为hash里的不同field来存放

善用Hash,List,ZSet的ziplist压缩特性

Redis针对Hash,List,ZSet都实现了ziplist的压缩存储,可以通过配置最大元素不超过512,每个元素大小不超过64bytes,来判断是否要采用 !ziplist压缩格式 存储。

注意:虽然这个ziplist是否启用做成了配置参数,但对这个配置参数的修改要谨慎,因为ziplist是一个连续的数组空间,查找效率不是O(1)的,如果设置元素超过512太多,可能导致查找效率降低,反而影响性能。那为什么Redis会采用512*64bytes这样的默认配置呢?据说是这个大小可以被加载进CPU的Cache里,所以即使不是O(1),查找效率也是很快的。

优先使用数字类型,比String类型省空间

在Redis的内部,不管是数字类型,String类型,都会统一用一个叫redisObject的对象做一层封装:

typedef struct redisObject {     unsigned type:4;     unsigned encoding:4;     unsigned lru:LRU_BITS; /* lru time (relative to server.lruclock) */     int refcount;     void *ptr; } robj;

可见,一个简简单单的”hello world”在redis里都不是直接11个bytes就搞定的,还有很多附加的属性,比如引用计数(内存回收)refcount,lru清理等信息。

但如果使用了上面提到的ziplist,redis对ziplist里元素做了裁剪,让数据更紧凑,所以针对数字,做了一些特别处理:

* |11000000| - 1 byte * Integer encoded as int16_t (2 bytes). * |11010000| - 1 byte * Integer encoded as int32_t (4 bytes). * |11100000| - 1 byte * Integer encoded as int64_t (8 bytes). * |11110000| - 1 byte * Integer encoded as 24 bit signed (3 bytes). * |11111110| - 1 byte * Integer encoded as 8 bit signed (1 byte). * |1111xxxx| - (with xxxx between 0000 and 1101) immediate 4 bit integer. * Unsigned integer from 0 to 12. The encoded value is actually from * 1 to 13 because 0000 and 1111 can not be used, so 1 should be * subtracted from the encoded 4 bit value to obtain the right value.

先用1byte来表示不同的encode,针对大小不同的数字,分别采用不一样的内存空间来存储,比如0-127就是2个字节,128-32768就是4个字节等等。所以算下来,和String相比,大部分情况下更省内存。

另外,如果不是采用ziplist的存储方式,而是直接用redisObject这样相对庞大的对象存储呢?

如果能用数字,还是尽量使用数字类型,并且是小于10000的数字最好,因为:

#define OBJ_SHARED_INTEGERS 10000

redis考虑到redisObject这个庞大的对象占用过多内存的因素,将10000以下数字的redisObject做了一个对象池,其他地方都通过指针(4/8bytes)引用这个池里的redisObject,而不是各自存一份。

注: 以上都是针对Redis 3.2之前版本的分析,因为Redis 3.2对内存优化这部分做了很多改进,具体的改进点还未了解清楚。

最后,对坚持看完的同学送上一个非常有用的Redis内存分析工具: redis-rdb-tools ,结合bgsave的dump文件,分析redis里的数据,可以看到底层存储是用的什么数据结构,占用了多少空间等信息。

原文  http://neway6655.github.io/redis/2016/07/19/redis-memory-optimization-in-practice.html
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