2012-10-08 54 views
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Estaba leyendo this article que menciona el almacenamiento de 1 millón de teclas en redis usará 17 GB de memoria. Sin embargo, al cambiar a hashes, dividirlos en 1k cada uno (por ejemplo, HSET "mediabucket:1155" "1155315" "939") les permite almacenar 1M en 5GB, lo cual es un ahorro bastante grande.HSET vs SET ¿uso de memoria?

He leído redis memory-optimization pero no entiendo muy bien la diferencia. Dice que los HGET no son exactamente O (1) pero lo suficientemente cercanos y mencionan más uso de la CPU cuando se utilizan hsets. No entiendo por qué habría más uso de la CPU (seguro de tiempo de negociación para el espacio. ¿Pero cómo/qué?). Menciona 'codificación' pero no cómo la codifican.

También menciona solo cadenas pero no tengo idea de lo que significa una cadena. ¿Es el campo de hash? ¿Significa el campo de hash? No veo nada al respecto en HSET. ¿Qué sería exactamente codificado y por qué la codificación sería más eficiente que usar un SET?

¿Cómo es posible que HSET "mediabucket:1155" "1155315" "939" sea más eficiente que SET "mediabucket:1155315" "939"? Se utilizan menos datos en SET (1155315 y d 1155 en lugar de 1155315). Yo personalmente trataría de usar claves binarias, pero no creo que eso tenga que ver con por qué los HSET son más eficientes.

EDIT:

Cruz publicado en la lista de correo Redis-db así: https://groups.google.com/d/topic/redis-db/90K3UqciAx0/discussion

Respuesta

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pequeños objetos de hash se codifican como ziplists en función de los valores de picadillo-max-ZipList-entradas y de hash-max- parámetros ziplist-value Esta es una serialización simple de datos.

A ZipList se define como sigue (extraído a partir de código fuente Redis):

/* The ziplist is a specially encoded dually linked list that is designed 
* to be very memory efficient. It stores both strings and integer values, 
* where integers are encoded as actual integers instead of a series of 
* characters. It allows push and pop operations on either side of the list 
* in O(1) time. However, because every operation requires a reallocation of 
* the memory used by the ziplist, the actual complexity is related to the 
* amount of memory used by the ziplist. 
* 
* ---------------------------------------------------------------------------- 
* 
* ZIPLIST OVERALL LAYOUT: 
* The general layout of the ziplist is as follows: 
* <zlbytes><zltail><zllen><entry><entry><zlend> 
* 
* <zlbytes> is an unsigned integer to hold the number of bytes that the 
* ziplist occupies. This value needs to be stored to be able to resize the 
* entire structure without the need to traverse it first. 
* 
* <zltail> is the offset to the last entry in the list. This allows a pop 
* operation on the far side of the list without the need for full traversal. 
* 
* <zllen> is the number of entries.When this value is larger than 2**16-2, 
* we need to traverse the entire list to know how many items it holds. 
* 
* <zlend> is a single byte special value, equal to 255, which indicates the 
* end of the list. 
* 
* ZIPLIST ENTRIES: 
* Every entry in the ziplist is prefixed by a header that contains two pieces 
* of information. First, the length of the previous entry is stored to be 
* able to traverse the list from back to front. Second, the encoding with an 
* optional string length of the entry itself is stored. 
* 
* The length of the previous entry is encoded in the following way: 
* If this length is smaller than 254 bytes, it will only consume a single 
* byte that takes the length as value. When the length is greater than or 
* equal to 254, it will consume 5 bytes. The first byte is set to 254 to 
* indicate a larger value is following. The remaining 4 bytes take the 
* length of the previous entry as value. 
* 
* The other header field of the entry itself depends on the contents of the 
* entry. When the entry is a string, the first 2 bits of this header will hold 
* the type of encoding used to store the length of the string, followed by the 
* actual length of the string. When the entry is an integer the first 2 bits 
* are both set to 1. The following 2 bits are used to specify what kind of 
* integer will be stored after this header. An overview of the different 
* types and encodings is as follows: 
* 
* |00pppppp| - 1 byte 
*  String value with length less than or equal to 63 bytes (6 bits). 
* |01pppppp|qqqqqqqq| - 2 bytes 
*  String value with length less than or equal to 16383 bytes (14 bits). 
* |10______|qqqqqqqq|rrrrrrrr|ssssssss|tttttttt| - 5 bytes 
*  String value with length greater than or equal to 16384 bytes. 
* |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. 
* |11111111| - End of ziplist. 
* 
* All the integers are represented in little endian byte order. 
*/ 

Cada elemento del objeto de hash se representa como un par de clave/valor en el ZipList (2 entradas sucesivas). Tanto la clave como los valores se pueden almacenar como una cadena simple o entero. Este formato es más compacto en la memoria porque ahorra una gran cantidad de punteros (8 bytes cada uno) que se requieren para implementar una estructura de datos dinámica (como una tabla hash real).

El inconveniente es que las operaciones HSET/HGET son en realidad O (N) cuando se aplican a la lista de zip. Es por eso que la lista zip debe mantenerse pequeña. Cuando los datos de la lista zip encajan en la memoria caché de la CPU L1, los algoritmos correspondientes son lo suficientemente rápidos a pesar de su complejidad lineal.

Es posible que desee hacer referencia a los siguientes enlaces para obtener más información:

Redis 10x more memory usage than data

Redis Data Structure Space Requirements

Estas respuestas se refieren a otras estructuras de datos (como juegos, una lista o conjuntos ordenados), pero es exactamente el mismo concepto.

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Buena explicación. –