节约内存：Instagram的Redis实践(转)

一、问题：

    数据库表数据量极大（千万条），要求让服务器更加快速地响应用户的需求。

二、解决方案：

     1.通过高速服务器Cache缓存数据库数据

     2.内存数据库

三、主流解Cache和数据库对比：

从以上各数据可知，对于我们产品最可行的技术方案有两种：

         1.Memcached         内存Key-Value Cache

         2.Redis                     内存数据库

四，节约内存：Instagram的Redis实践

Instagram可以说是网拍App的始祖级应用，也是当前最火热的拍照App之一，Instagram的照片数量已经达到3亿，而在Instagram里，我们需要知道每一张照片的作者是谁，下面就是Instagram团队如何使用Redis来解决这个问题并进行内存优化的。

首先，这个通过图片ID反查用户UID的应用有以下几点需求：

• 查询速度要足够快
• 数据要能全部放到内存里，最好是一台EC2的 high-memory 机型就能存储（17GB或者34GB的，68GB的太浪费了）
• 要合适Instagram现有的架构（Instagram对Redis有一定的使用经验，比如这个应用）
• 支持持久化，这样在服务器重启后不需要再预热

Instagram的开发者首先否定了数据库存储的方案，他们保持了KISS原则（Keep It Simple and Stupid），因为这个应用根本用不到数据库的update功能，事务功能和关联查询等等牛X功能，所以不必为这些用不到的功能去选择维护一个数据库。

于是他们选择了Redis，Redis是一个支持持久化的内存数据库，所有的数据都被存储在内存中（忘掉VM吧），而最简单的实现就是使用Redis的String结构来做一个key-value存储就行了。像这样：

SET media:1155315 939
GET media:1155315
> 939

其中1155315是图片ID，939是用户ID，我们将每一张图片ID为作key，用户uid作为value来存成key-value对。然后他们进行了测试，将数据按上面的方法存储，1,000,000数据会用掉70MB内存，300,000,000张照片就会用掉21GB的内存。对比预算的17GB还是超支了。

（NoSQLFan：其实这里我们可以看到一个优化点，我们可以将key值前面相同的media去掉，只存数字，这样key的长度就减少了，减少key值对内存的开销【注：Redis的key值不会做字符串到数字的转换，所以这里节省的，仅仅是media:这6个字节的开销】。经过实验，内存占用会降到50MB，总的内存占用是15GB，是满足需求的，但是Instagram后面的改进任然有必要）

于是Instagram的开发者向Redis的开发者之一Pieter Noordhuis询问优化方案，得到的回复是使用Hash结构。具体的做法就是将数据分段，每一段使用一个Hash结构存储，由于Hash结构会在单个Hash元素在不足一定数量时进行压缩存储，所以可以大量节约内存。这一点在上面的String结构里是不存在的。而这个一定数量是由配置文件中的hash-zipmap-max-entries参数来控制的。经过开发者们的实验，将hash-zipmap-max-entries设置为1000时，性能比较好，超过1000后HSET命令就会导致CPU消耗变得非常大。

于是他们改变了方案，将数据存成如下结构：

HSET "mediabucket:1155" "1155315" "939"
HGET "mediabucket:1155" "1155315"
> "939"

通过取7位的图片ID的前四位为Hash结构的key值，保证了每个Hash内部只包含3位的key，也就是1000个。

再做一次实验，结果是每1,000,000个key只消耗了16MB的内存。总内存使用也降到了5GB，满足了应用需求。

（NoSQLFan：同样的，这里我们还是可以再进行优化，首先是将Hash结构的key值变成纯数字，这样key长度减少了12个字节，其次是将Hash结构中的subkey值变成三位数，这又减少了4个字节的开销，如下所示。经过实验，内存占用量会降到10MB，总内存占用为3GB）

HSET "1155" "315" "939"
HGET "1155" "315"
> "939"

优化无止境，只要肯琢磨。希望你在使用存储产品时也能如此爱惜内存。

参考：

 

 

• http://blog.nosqlfan.com/html/3379.html
• http://instagram-engineering.tumblr.com/post/12202313862/storing-hundreds-of-millions-of-simple-key-value
• http://www.open-open.com/lib/view/open1409643182369.html