Redis的内存和实现机制

Redis的内存和实现机制

1. Reids内存的划分

  1. 数据 内存统计在used_memory中
  2. 进程本身运行需要内存 Redis主进程本身运行需要的内存占用,代码、常量池等
  3. 缓冲内存,客户端缓冲区、复制积压缓冲区、AOF缓冲区。有jemalloc分配内存,会统计在used_memory中
  4. 内存碎片 Redis在分配、回收物理内存过程中产生的。内存碎片不会统计在used_memory中。如果Redis服务器中的内存碎片已经很大,可以通过安全重启的方式减小内存碎片:因为重启之后,Redis重新从备份文件中读取数据,在内存中进行重排,为每个数据重新选择合适的内存单元,减小内存碎片。

2. Redis的数据存储的细节

推荐好文-《Redis内部数据结构详解》--- 微爱CTO-张铁蕾

涉及到内存分配器jemalloc, 简单动态字符串(SDS),5种值类型对象的内部编码,redisObject,

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  1. DictEntry: Redis 是key-value数据库,因此对每个键值对都会有一个dictEntry,里面存储了指向Key和Value的指针;next指向下一个dictEntry,与本Key-Value无关
  2. Key: 并不是以字符串存储,而是存储在SDS结构中
  3. RedisObject: 5种值对象不是直接以对应的类型存储的,而是被封装为redisObject来存储
  4. jemalloc: 无论是DictEntry对象,还是redisObject, SDS对象,都需要内存分配器

2.1 Jemalloc

redis 在编译时便会指定内存分配器, 内存分配器可以是libc、jemalloc、tcmalloc

jemalloc作为Redis的默认内存分配器,在减小内存碎片方面做的相对比较好。jemalloc在64位系统中,将内存空间划分为小、大、巨大三个范围;每个范围内又划分了许多小的内存块单位;当Redis存储数据时,会选择大小最合适的内存块进行存储。

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2.2 RedisObject

redis对象的类型,内部编码,内存回收,共享对象等功能都需要RedisObject的支持

typedef struct redisObject{
    unsigned type: 4;
    unsigned encoding: 4;
    unsigned lru: REDIS_LRU_BITS; /*lru time*/
    int refcount;
    void *ptr;
} robj;
  • type 字段 占4bit 目前有5中类型, REDIS_STRING, REDIS_LIST, REDIS_HASH, REDIS_SET, REDIS_ZSET。 当执行type命令时,便是通过读取redisObject对象的type字段获取对象类型

  • encoding 占4bit (表示对象的内部编码),对于redis支持的每种类型,都有至少两种内部编码。通过object encoding命令,可以查看对象采用的编码方式

    • 对于字符串,有int, embstr, raw 三种编码。
    • 对于列表, 有压缩列表和双端列表两种编码方式,如果列表中元素较少,redis倾向于使用压缩列表进行存储,因为压缩列表内存占用少,而且比双端链表可以更快载入;当列表对象元素较多时,压缩列表就会转化为更适合存储大量元素的双端链表。
  • lru 不同版本占用内存大小不一样,4.0版本占用24bit,2.6版本占用22bit

    • 记录的是对象最后一次被命令程序访问的时间,通过对比lru时间和当前时间,可以计算某个对象的空转时间,object idletime命令可以显示该空转时间 秒级别,改命令并不会改变对象的lru值,lru值除了通过object idletime命令打印之外,还与Redis的内存回收有关系:如果Redis打开了maxmemory选项,且内存回收算法选择的是volatile-lruallkeys—lru,那么当Redis内存占用超过maxmemory指定的值时,Redis会优先选择空转时间最长的对象进行释放
  • refcount 共享对象 记录对象的引用计数,协助内存回收,引用计数可以通过 object refcount命令查看

    • 共享对象的具体实现
    • Redis共享对象目前只支持整数值的对象。实际上是对内存和CPU时间的衡量。共享对象虽然会降低内存消耗,但是判断两个对象是否相等时需要消耗时间的。,对于整数值,判断操作复杂度为O(1);对于普通字符串,判断复杂度为O(n);而对于哈希、列表、集合和有序集合,判断的复杂度为O(n^2)。
    • 虽然共享对象只能是整数值的字符串对象,但是5种类型都可能使用共享对象(如哈希、列表等的元素可以使用)。reids服务器在初始化时,会创建10000个字符串对象,值分别是0-9999的整数值。10000这个数字可以通过调整参数REDIS_SHARED_INTEGERS(4.0中是OBJ_SHARED_INTEGERS)的值进行改变
  • ptr 指针指向具体的数据 如 set hello world ptr指向包含字符串world的SDS

  • RedisObject对象大小16字节 4bit+4bit+24bit+4Byte+8Byte=16Byte

3. Redis内部数据结

3.1 SDS 简单动态字符串

结构

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struct sdshdr {
	int len;  // 记录buf数组中已使用字节的数量 等于SDS所保存字符串的长度
    int free;  // 记录buf数组中未使用的字节数量
    char buf[];
};
  1. SDS结构 占据的空间:free+len+buf(表示字符串结尾的空字符串), 其中buf=free+len+1. 则总长度为4+4+free+len+1=free+len+9

  2. 与C字符串的比较

    在C字符串的基础上加入了free和len字段,优势

    • 获取字符串长度: SDS O(1), C字符串是O(n)
    • 缓冲区溢出:使用C字符串的API时,如果字符串长度增加(如strcat操作)而忘记重新分配内存,很容易造成缓冲区的溢出;而SDS由于记录了长度,相应的API在可能造成缓冲区溢出时会自动重新分配内存,杜绝了缓冲区溢出。
    • 修改字符串内存的重分配:对于C字符串,如果要修改字符串,必须要重新分配内存(先释放再申请),因为如果没有重新分配,字符串长度增大时会造成内存溢出,字符串长度减小时会造成内存泄漏。对于SDS, 由于记录了len和free,因此解除了字符串长度和空间数组长度之间的关联,可以在此基础上进行优化:空间预分配(分配内存时比实际需要的多)使得字符串长度增大时重新分配内存的概率减小。惰性空间释放策略 惰性空间释放用于优化 SDS 的字符串缩短操作: 当 SDS 的 API 需要缩短 SDS 保存的字符串时, 程序并不立即使用内存重分配来回收缩短后多出来的字节, 而是使用 free 属性将这些字节的数量记录起来, 并等待将来使用。
    • 二进制安全 C 字符串中的字符必须符合某种编码(比如 ASCII), 并且除了字符串的末尾之外, 字符串里面不能包含空字符, 否则最先被程序读入的空字符将被误认为是字符串结尾 —— 这些限制使得 C 字符串只能保存文本数据, 而不能保存像图片、音频、视频、压缩文件这样的二进制数据。
      SDS 的 API 都是二进制安全的(binary-safe): 所有 SDS API 都会以处理二进制的方式来处理 SDS 存放在 buf 数组里的数据, 程序不会对其中的数据做任何限制、过滤、或者假设 —— 数据在写入时是什么样的, 它被读取时就是什么样。

    总结:

    • Redis 的字符串表示为 sds ,而不是 C 字符串(以 \0 结尾的 char*)。

    • 对比 C 字符串,sds 有以下特性:
      – 可以高效地执行长度计算(strlen);
      – 可以高效地执行追加操作(append);
      – 二进制安全;

    • sds 会为追加 操作进行优化:加快追加操作的速度,并降低内存分配的次数,代价是多占用了一些内存,而且这些内存不会被主动释放。

3.2 双端链表

3.3 字典

在Redis中的应用:

  1. 实现数据库键空间(key space) Redis 是一个键值对数据库,数据库中的键值对就由典保存:每个数据库都有一个与之相对应的字典,这个字典被称之为键空间(key space。
  2. 用作Hash类型键的其中一种底层实现

Redis 的 Hash 类型键使用以下两种数据结构作为底层实现:

  1. 字典;
  2. 压缩列表

3.3.1 字典的底层实现

实现字典的方法有很多种:

  • 最简单的就是使用链表和数组,方式只适用于元素个数不多的情况
  • 兼顾高效和简单性,使用哈希表
  • 追求更稳定的性能特征,并且希望高效的实现排序操作,可以是用更为复杂的平衡树

Reids选择了高效且实现简单的哈希表作为字典的底层实现。

/* dict.h/dict
* 字典
*
* 每个字典使用两个哈希表,用于实现渐进式 rehash
*/

typedef struct dict {
    dictType *type;  // 特定于类型的处理函数
    void *privdata;  // 类型处理函数的私有数据
    dictht ht[2];   // 2个哈希表
    
    int rehashidx;  // 记录rehash 进度的标志, 值为-1  表示rehash未进行
    
    int iterators;   // 当前正在运作的安全迭代器数量
} dict;

注: dict类型使用了两个指针分别指向两个哈希表

其中,0号哈希表(ht[0])是字典主要使用的哈希表,而 1号哈希表(ht[1])则只有对0号哈希表进行rehash时才使用。

3.3.2 哈希表的实现

/*哈希表*/
typedef struct dictht {
    dictEntry **table;   // 哈希表节点指针数组(俗称桶, bucket)
    unsigned long size;  //指针数组的大小
    unsigned long sizemask;   //指针数组的长度掩码
    unsigned long used;   // 哈希表现有的节点数量
}dictht;
/*哈希表节点*/
typedef struct dictEntry {
    void *key;
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
    } v;
    
    // 链接后继系节点
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

next 属性指向另一个dictEntry结构, 多个dictEntry 可以通过next指针串连成链表dictht使用链地址法来处理键碰撞当多个不同键拥有相同的哈希值时,哈希表用一个链表将这些键连接起来

3.3.3 哈希碰撞

在哈希表实现中,当两个不同的键拥有相同的哈希值时,我们称这两个键发生碰撞(collision),而哈希表实现必须想办法对碰撞进行处理。字典哈希表所使用的碰撞解决方法被称之为链地址法:这种方法使用链表将多个哈希值相同的节点串连在一起,从而解决冲突问题。

假设现在有一个带有三个节点的哈希表:

snipaste20200530_135250.png

对于一个新的键值对 key4 和 value4 ,如果 key4 的哈希值和 key1 的哈希值相同,那么它们将在哈希表的 0 号索引上发生碰撞。

3.2.4 添加新键值对时触发rehash操作?

对于使用链地址法来解决碰撞问题的哈希表 dictht 来说,哈希表的性能依赖于它的大小(size属性)和它所保存的节点的数量(used 属性)之间的比率:比率最好在1:1。

4. 跳跃表

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图片来源:Redis 为什么用跳表而不用平衡树?
跳跃表是一种随机化数据结果,查找、添加、删除操作都可以在对数期望时间下完成

跳跃表目前在Redis的唯一作用就是作为有序集类型的底层数据结构之一

Redis对跳跃表进行了修改包括:

  • score值可重复
  • 对比一个元素需要同时检查它的score和member
  • 每个节点带有高度为1层的后退指针,用于从表尾方向向表头方向迭代

Redis 为什么用跳表而不用平衡树?

4.1 skiplist与平衡树、哈希表的比较

  • skiplist和各种平衡树(如AVL、红黑树等)的元素是有序排列的,而哈希表不是有序的。因此,在哈希表上只能做单个key的查找,不适宜做范围查找。所谓范围查找,指的是查找那些大小在指定的两个值之间的所有节点。
  • 在做范围查找的时候,平衡树比skiplist操作要复杂。在平衡树上,我们找到指定范围的小值之后,还需要以中序遍历的顺序继续寻找其它不超过大值的节点。如果不对平衡树进行一定的改造,这里的中序遍历并不容易实现。而在skiplist上进行范围查找就非常简单,只需要在找到小值之后,对第1层链表进行若干步的遍历就可以实现。
  • 平衡树的插入和删除操作可能引发子树的调整,逻辑复杂,而skiplist的插入和删除只需要修改相邻节点的指针,操作简单又快速。
  • 从内存占用上来说,skiplist比平衡树更灵活一些。一般来说,平衡树每个节点包含2个指针(分别指向左右子树),而skiplist每个节点包含的指针数目平均为1/(1-p),具体取决于参数p的大小。如果像Redis里的实现一样,取p=1/4,那么平均每个节点包含1.33个指针,比平衡树更有优势。
  • 查找单个key,skiplist和平衡树的时间复杂度都为O(log n),大体相当;而哈希表在保持较低的哈希值冲突概率的前提下,查找时间复杂度接近O(1),性能更高一些。所以我们平常使用的各种Map或dictionary结构,大都是基于哈希表实现的。
  • 从算法实现难度上来比较,skiplist比平衡树要简单得多。

Redis的对象类型和内部编码

1. 字符串

1.1 内部编码

  • int 8个字节的长整型。字符串值是整型时,这个值使用long整型表示
  • embstr <=39字节的字符串。embstr与raw都使用redisObject和sds保存数据,区别在于,embstr的使用只分配一次内存空间(因此redisObject和sds是连续的),而raw需要分配两次内存空间(分别为redisObject和sds分配空间)。因此与raw相比,embstr的好处在于创建时少分配一次空间,删除时少释放一次空间,以及对象的所有数据连在一起,寻找方便。而embstr的坏处也很明显,如果字符串的长度增加需要重新分配内存时,整个redisObject和sds都需要重新分配空间,因此redis中的embstr实现为只读
  • raw: 大于39个字节的字符串

1.2 编码转换

新创建的字符串默认使用 REDIS_ENCODING_RAW 编码,在将字符串作为键或者值保存进数据库时,程序会尝试将字符串转为 REDIS_ENCODING_INT 编码, 字符串的长度不超过512MB

2. 列表

创建新列表时Redis默认使用REDIS_ENCODING_ZIPLIST编码,当一下任意一个条件满足时,列表会被转换成REDIS_ENCODING_LINKEDLIST编码:

  • 试图往列表新添加一个字符串值,且这个字符串的长度超过sever.list_max_ziplist_value(默认值是64)
  • ziplist 包含的节点超过server.list_max_ziplist_entries(默认的值为512)

且编码只可能由压缩列表转化为双端链表,一个列表可以存储2^32-1个元素

2.1 压缩列表

压缩列表是Redis为了节约内存而开发的,由一系列特殊编码的连续内存块(而不是像双端链表每个节点都是指针) 顺序型数据结构;与双端链表相比,压缩列表可以节省内存空间,但是进行修改或增删操作时,复杂度较高;因此当节点数量较少时,可以使用压缩列表;但是节点数量多时,还是使用双端链表划算。因为 ziplist 节约内存的性质,它被哈希键、列表键和有序集合键作为初始化的底层实现来使

2.2 双端链表

typedef struct listNode {
    struct listNode *prev;  //前驱节点
    struct listNode *next;  // 后继节点
    void *value;
} listNode;

typedef struct list {
    //表头指针
    listNode *head;
    //表尾指针
    listNode *tail;
    unsigned long len; // 节点长度
    void *(*dup) (void *ptr);
    void (*freee)(void *ptr);
    int (*match) (void *ptr, void *key);
}list;

小结:

作为Reids列表的底层实现之一; 作为通用数据结构,被其他功能模块使用。

  • 节点带有前驱和后继指针,访问前驱节点和后继节点的复杂度为 O(1) ,并且对链表
    的迭代可以在从表头到表尾和从表尾到表头两个方向进行;
  • 链表带有指向表头和表尾的指针,因此对表头和表尾进行处理的复杂度为 O(1) ;
  • 链表带有记录节点数量的属性,所以可以在 O(1) 复杂度内返回链表的节点数量(长
    度);

2.3 quicklist

转自微爱CTO-张铁蕾Redis内部数据结构详解-quicklist

Redis对外暴露的list数据类型,它底层实现所依赖的内部数据结构就是quicklist, quicklist实现基于Redis源码的3.2分支. list的内部实现quicklist正是一个双向链表, A doubly linked list of ziplists, quicklist的每个节点都是一个ziplist

ziplist本身也是一个能维持数据项先后顺序的列表(按插入位置),而且是一个内存紧缩的列表(各个数据项在内存上前后相邻)。比如,一个包含3个节点的quicklist,如果每个节点的ziplist又包含4个数据项,那么对外表现上,这个list就总共包含12个数据项。

quicklist的结构为什么这样设计呢?总结起来,大概又是一个空间和时间的折中:

  • 双向链表便于在表的两端进行push和pop操作,但是它的内存开销比较大。首先,它在每个节点上除了要保存数据之外,还要额外保存两个指针;其次,双向链表的各个节点是单独的内存块,地址不连续,节点多了容易产生内存碎片。
  • ziplist由于是一整块连续内存,所以存储效率很高。但是,它不利于修改操作,每次数据变动都会引发一次内存的realloc。特别是当ziplist长度很长的时候,一次realloc可能会导致大批量的数据拷贝,进一步降低性能。

于是,结合了双向链表和ziplist的优点,quicklist就应运而生了。

不过,这也带来了一个新问题:到底一个quicklist节点包含多长的ziplist合适呢?比如,同样是存储12个数据项,既可以是一个quicklist包含3个节点,而每个节点的ziplist又包含4个数据项,也可以是一个quicklist包含6个节点,而每个节点的ziplist又包含2个数据项。

这又是一个需要找平衡点的难题。我们只从存储效率上分析一下:

  • 每个quicklist节点上的ziplist越短,则内存碎片越多。内存碎片多了,有可能在内存中产生很多无法被利用的小碎片,从而降低存储效率。这种情况的极端是每个quicklist节点上的ziplist只包含一个数据项,这就蜕化成一个普通的双向链表了。
  • 每个quicklist节点上的ziplist越长,则为ziplist分配大块连续内存空间的难度就越大。有可能出现内存里有很多小块的空闲空间(它们加起来很多),但却找不到一块足够大的空闲空间分配给ziplist的情况。这同样会降低存储效率。这种情况的极端是整个quicklist只有一个节点,所有的数据项都分配在这仅有的一个节点的ziplist里面。这其实蜕化成一个ziplist了。

可见,一个quicklist节点上的ziplist要保持一个合理的长度。那到底多长合理呢?这可能取决于具体应用场景。实际上,Redis提供了一个配置参数list-max-ziplist-size,就是为了让使用者可以来根据自己的情况进行调整。

list-max-ziplist-size -2

当取正值的时候,表示按照数据项个数来限定每个quicklist节点上的ziplist长度。比如,当这个参数配置成5的时候,表示每个quicklist节点的ziplist最多包含5个数据项,当取负值的时候,表示按照占用字节数来限定每个quicklist节点上的ziplist长度。这时,它只能取-1到-5这五个值:

  • -5: 每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过64 Kb。(注:1kb => 1024 bytes)
  • -4: 每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过32 Kb。
  • -3: 每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过16 Kb。
  • -2: 每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过8 Kb。(-2是Redis给出的默认值)
  • -1: 每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过4 Kb。

另外,list的设计目标是能够用来存储很长的数据列表的。比如,Redis官网给出的这个教程:Writing a simple Twitter clone with PHP and Redis,就是使用list来存储类似Twitter的timeline数据。

当列表很长的时候,最容易被访问的很可能是两端的数据,中间的数据被访问的频率比较低(访问起来性能也很低)。如果应用场景符合这个特点,那么list还提供了一个选项,能够把中间的数据节点进行压缩,从而进一步节省内存空间。Redis的配置参数list-compress-depth就是用来完成这个设置的。

list-compress-depth 0

这个参数表示一个quicklist两端不被压缩的节点个数。注:这里的节点个数是指quicklist双向链表的节点个数,而不是指ziplist里面的数据项个数。实际上,一个quicklist节点上的ziplist,如果被压缩,就是整体被压缩的。

参数list-compress-depth的取值含义如下:

  • 0: 是个特殊值,表示都不压缩。这是Redis的默认值。
  • 1: 表示quicklist两端各有1个节点不压缩,中间的节点压缩。
  • 2: 表示quicklist两端各有2个节点不压缩,中间的节点压缩。
  • 3: 表示quicklist两端各有3个节点不压缩,中间的节点压缩。
  • 依此类推…

由于0是个特殊值,很容易看出quicklist的头节点和尾节点总是不被压缩的,以便于在表的两端进行快速存取

Redis对于quicklist内部节点的压缩算法,采用的LZF——一种无损压缩算法。

Redis quicklist 结构图

上图是一个quicklist的结构图举例。图中例子对应的ziplist大小配置和节点压缩深度配置,如下:

list-max-ziplist-size 3
list-compress-depth 2

这个例子中我们需要注意的几点是:

  • 两端各有2个橙黄色的节点,是没有被压缩的。它们的数据指针zl指向真正的ziplist。中间的其它节点是被压缩过的,它们的数据指针zl指向被压缩后的ziplist结构,即一个quicklistLZF结构。
  • 左侧头节点上的ziplist里有2项数据,右侧尾节点上的ziplist里有1项数据,中间其它节点上的ziplist里都有3项数据(包括压缩的节点内部)。这表示在表的两端执行过多次pushpop操作后的一个状态。

3. 哈希表

  • 当哈希表使用字典编码时,程序将哈希表的键(key)保存为字典的键,将哈希表的值(value)保存为字典的值, 字典的键和值都是字符串对象

  • 压缩列表编码的哈希表

  • 编码转换

    默认使用ziplist编码,当满足以下条件时,自动切换为字典编码

    • 哈希表中某个键或某个值的长度大于sever.hash_max_ziplist_value(默认值是64)
    • ziplist 包含的节点超过server.list_max_ziplist_entries(默认的值为512)

4. 集合

第一个添加到集合的元素,决定了创建集合时所使用的编码:

  • 如果第一个元素可以表示为 long long 类型值(也即是,它是一个整数),那么集合的初始编码为 REDIS_ENCODING_INTSET 。
  • 否则,集合的初始编码为 REDIS_ENCODING_HT 。

4.1 内部编码

当使用 REDIS_ENCODING_HT 编码时,集合将元素保存到字典的键里面,而字典的值则统一设为 NULL

如果一个集合使用 REDIS_ENCODING_INTSET 编码, 当满足以下条件的时候会转成字典编码

  • intset保存的整数值个数超过server.set_max_intset_entries 默认值为512
  • 试图往集合中添加一个新的元素,这个元素不能被表示为long, long类型,类型不一样的时候使用字典

整数集合适用于集合所有元素都是整数且集合元素数量较小的时候,与哈希表相比,整数集合的优势在于集中存储,节省空间;同时,虽然对于元素的操作复杂度也由O(1)变为了O(n),但由于集合数量较少,因此操作的时间并没有明显劣势。

5 .有序集合

有序集合与集合一样,元素都不能重复;但与集合不同的是,有序集合中的元素是有顺序的。与列表使用索引下标作为排序依据不同,有序集合为每个元素设置一个分数(score)作为排序依据

5.1 内部编码

  • 压缩列表

  • 跳跃表(skiplist)

    跳跃表是一种有序数据结构,通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针,从而达到快速访问节点的目的。除了跳跃表,实现有序数据结构的另一种典型实现是平衡树;大多数情况下,跳跃表的效率可以和平衡树媲美,且跳跃表实现比平衡树简单很多,因此redis中选用跳跃表代替平衡树。跳跃表支持平均O(logN)、最坏O(N)的复杂点进行节点查找,并支持顺序操作。Redis的跳跃表实现由zskiplist和zskiplistNode两个结构组成:前者用于保存跳跃表信息(如头结点、尾节点、长度等),后者用于表示跳跃表节点

typedef struct zset {
    dict *dict;
    zskiplist *zsl;
} zset;

5.2 编码转换

对于一个 REDIS_ENCODING_ZIPLIST 编码的有序集,只要满足以下任一条件,就将它转换为REDIS_ENCODING_SKIPLIST 编码

  • ziplist所保存的元素数量超过服务器属性server.zset_max_ziplist_entries值 默认值是128
  • 新添加元素的member的长度大于服务器属性server.zset_max_ziplist_value 默认值是64

优化Redis 内存占用

  1. 利用共享对象,可以减少对象的创建(同时减少了redisObject的创建),节省内存空间。目前redis中的共享对象只包括10000个整数(0-9999);可以通过调整REDIS_SHARED_INTEGERS参数提高共享对象的个数;例如将REDIS_SHARED_INTEGERS调整到20000,则0-19999之间的对象都可以共享。

    考虑这样一种场景:论坛网站在redis中存储了每个帖子的浏览数,而这些浏览数绝大多数分布在0-20000之间,这时候通过适当增大REDIS_SHARED_INTEGERS参数,便可以利用共享对象节省内存空间

内存碎片率

mem_fragmentation_ratio=used_memory_rss (Redis进程占据操作系统的内存(单位是字节))/ used_memory(Redis分配器分配的内存总量(单位是字节)).

如果内存碎片率过高(jemalloc在1.03左右比较正常),说明内存碎片多,内存浪费严重;这时便可以考虑重启redis服务,在内存中对数据进行重排,减少内存碎片。

数据类型应用场景总结

类型 简介 特性 使用场景
String 使用SDS结构存储字符串,二进制安全的 可以包含任何数据,如jpg图片或者序列化对象 常用于统计计数,粉丝数,点击数
Hash 键值对,底层是ziplist/dict 适合存储对象,并且可以像数据库的update一样只修改某一项的属性 订单信息,购物车信息,首页缓存,微博文章缓存
List A doubly linked list of ziplists 增删块,API丰富 粉丝列表,关注列表,消息队列
Set hashtable实现,自动去重 添加,删除,查找的时间复杂度都是O(1),提供了求交集,并集,差集的操作 共同好友,二度好友,利用元素不重复性统计访问网站的所有ip
Sorted Set 有序集合,相对于set增加了一个score权重,底层是hashMap+SkipList 数据插入时,已经进行了排序 排行榜,带权重的任务队列

参考博文与书籍:

  1. 《redis设计与实现》
  2. Redis内存模型
  3. Redis 基础操作 - 时间复杂度
posted @ 2020-06-12 13:07  JonPan  阅读(348)  评论(0编辑  收藏