导语:当面临存储选型时是选择关系型还是非关系型数据库? 如果选择了非关系型的redis,redis常用数据类型占用内存大小如何估算的? redis的性能瓶颈又在哪里?
背景
为什么选择redis
以redis一组K-V为例(”hello” -> “world”),一个简单的set命令最终会产生4个消耗内存的结构。
关于Redis数据存储的细节,又要涉及到内存分配器(如jemalloc),简单说就是存储170字节,其实内存分配器会分配192字节存储。
那么总的花费就是
一个dictEntry,24字节,jemalloc会分配32字节的内存块
一个redisObject,16字节,jemalloc会分配16字节的内存块
一个key,5字节,所以SDS(key)需要5+9=14个字节,jemalloc会分配16字节的内存块
综上,一个dictEntry需要32+16+16+16=80个字节。
笔者这个需求背景读多写少,冷数据占比比较大,但数据结构又很复杂(涉及多个维度数据总和),因此只要启动定时任务离线增量写入redis,请求到达时直接读取redis中的数据,无疑可以减少响应时间。
redis瓶颈和优化
最终存储到redis中的数据结构如下图。
采用同步的方式对三个月(90天)进行HGETALL操作,每一天花费30ms,90次就是2700ms! redis操作读取应该是ns级别的,怎么会这么慢? 利用多核cpu计算会不会更快?
于是我把代码改了一版,原来是90次I/O,现在通过redis pipeline操作,一次请求半个月,那么3个月就是6次I/O。 很开心,时间一下子少了1000ms。
我使用是golang的 redisgo 的客户端,翻阅源码发现,redisgo执行pipeline逻辑是 把命令和参数写到golang原生的bufio中,如果超过bufio默认最大值(4096字节),就发起一次I/O,flush到内核态。
redisgo编码pipeline规则
如下图,
*表示后面参数加命令的个数,$表示后面的字符长度
,一条HGEALL命令实际占45字节。
那其实90天数据,一次I/O就可以搞定了(90 * 45 < 4096字节)!
果然,又快了1000ms,耗费时间达到了1秒以内
简单写了一个压测程序,通过比较请求量和qps的关系,来看一下吞吐量和qps的变化,从而选择一个适合业务需求的值。
package main import ( "crypto/rand" "fmt" "math/big" "strconv" "time" "github.com/garyburd/redigo/redis" ) const redisKey = "redis_test_key:%s" func main() { for i := 1; i < 10000; i++ { testRedisHGETALL(getPreKeyAndLoopTime(i)) } } func testRedisHGETALL(keyList [][]string) { Conn, err := redis.Dial("tcp", "127.0.0.1:6379") if err != nil { fmt.Println(err) return } costTime := int64(0) start := time.Now().Unix() for _, keys := range keyList { for _, key := range keys { Conn.Send("HGETALL", fmt.Sprintf(redisKey, key)) } Conn.Flush() } end := time.Now().Unix() costTime = end - start fmt.Printf("cost_time=[%+v]ms,qps=[%+v],keyLen=[%+v],totalBytes=[%+v]", 1000*int64(len(keyList))/costTime, costTime/int64(len(keyList)), len(keyList), len(keyList)*len(keyList[0])*len(redisKey)) } //根据key的长度,设置不同的循环次数,平均计算,取除网络延迟带来的影响 func getPreKeyAndLoopTime(keyLen int) [][]string { loopTime := 1000 if keyLen < 10 { loopTime *= 100 } else if keyLen < 100 { loopTime *= 50 } else if keyLen < 500 { loopTime *= 10 } else if keyLen < 1000 { loopTime *= 5 } return generateKeys(keyLen, loopTime) } func generateKeys(keyLen, looTime int) [][]string { keyList := make([][]string, 0) for i := 0; i < looTime; i++ { keys := make([]string, 0) for i := 0; i < keyLen; i++ { result, _ := rand.Int(rand.Reader, big.NewInt(100)) keys = append(keys, strconv.FormatInt(result.Int64(), 10)) } keyList = append(keyList, keys) } return keyList }
扩展 (分布式方案下pipeline操作)
github.com/go-redis就是这样做的,有兴趣可以阅读下源码。
总结
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。