redis内存优化方法
先来认识2个redis配置参数
hash-max-ziplist-entries : hash内部编码压缩列表的最大值,默认512
hash-max-zipmap-value : hash内部编码压缩列表单个key的最大值,默认64字节。
这是hash的配置,list,set,zset也有类似的配置参数。
先说结论:总结redis节约内存的方法。
1,使用对象共享池优化小整数对象。
2,数据优先使用整数,比字符串更节省空间。
3,操作优化。尽量避免字符串的追加操作,因为字符串存在预分配机制。追加操作后字符串对象会分配一倍的容量作为于预留空间。
4,编码优化。list,hash,set,zset尽可能使用ziplist编码。好处是内存下降,坏处是操作变慢。一般大小不超过1000。
5,控制键的数量,100万idfa映射到1000个hash中,每个hash保存1000个元素。因为同样的数据使用ziplist编码比存储string类型节约空间。
原因:
1,ziplist的内部表现是尽愁排列的一块连续内存数组。hashtable不是,占内存更多。
2,同样的数据使用ziplist编码的hash存储比string类型节约内存。
实验验证================
服务器redis参数配置:
hash-max-ziplist-entries 512
hash-max-ziplist-value 64
=============================
验证一:验证hastable和ziplist编码的内存差异。
1,200个hash,每个500个field,value
fied value
000001 124F9D54-D107-4F7D-ABAF-E37DB7F1712E
操作前redis大小:
used_memory:1839072
used_memory_human:1.75M
写入200个ziplist编码的hash操作后。
used_memory:6772320
used_memory_human:6.46M
内存大小:4.71M
2,100000个idfa用hashtable编码存成1个hash。
操作后
used_memory:21137248
used_memory_human:20.16M
内存大小13.7M
结论:编码优化可以显著降低内存。使用hashtable占内存是ziplist的三倍。
===========================
验证2,控制键的个数来降低内存。
10万个idfa存成string格式。
# Memory
used_memory:33383776
used_memory_human:31.84M
内存大小11.68M
结论:相同数量的string是ziplist编码的hash内存两倍多。
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