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Redis 单key值过大 优化方式
阅读量:6308 次
发布时间:2019-06-22

本文共 936 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

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Redis使用过程中经常会有各种大key的情况, 比如:

  • 1: 单个简单的key存储的value很大
  • 2: hash, set,zset,list 中存储过多的元素(以万为单位)

由于redis是单线程运行的,如果一次操作的value很大会对整个redis的响应时间造成负面影响,所以,业务上能拆则拆,下面举几个典型的分拆方案。

1、单个简单的key存储的value很大

1.1、 改对象需要每次都整存整取

可以尝试将对象分拆成几个key-value, 使用multiGet获取值,这样分拆的意义在于分拆单次操作的压力,将操作压力平摊到多个redis实例中,降低对单个redis的IO影响;

1.2、该对象每次只需要存取部分数据

可以像第一种做法一样,分拆成几个key-value, 也可以将这个存储在一个hash中,每个field代表一个具体的属性,使用hget,hmget来获取部分的value,使用hset,hmset来更新部分属性


2、 hash, set,zset,list 中存储过多的元素

类似于场景一种的第一个做法,可以将这些元素分拆。

以hash为例,原先的正常存取流程是 hget(hashKey, field) ; hset(hashKey, field, value)

现在,固定一个桶的数量,比如 10000, 每次存取的时候,先在本地计算field的hash值,模除 10000, 确定了该field落在哪个key上。

newHashKey  =  hashKey + (*hash*(field) % 10000);   hset (newHashKey, field, value) ;  hget(newHashKey, field)

set, zset, list 也可以类似上述做法.

但有些不适合的场景,比如,要保证 lpop 的数据的确是最早push到list中去的,这个就需要一些附加的属性,或者是在 key的拼接上做一些工作(比如list按照时间来分拆)。


个人介绍:

高广超:多年一线互联网研发与架构设计经验,擅长设计与落地高可用、高性能、可扩展的互联网架构。

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