Redis的各种数据结构以及合理使用
mhr18 2024-11-10 09:46 15 浏览 0 评论
Redis的底层数据结构
- 简单动态字符串sds(Simple Dynamic String)
- 双端链表(LinkedList)
- 字典(Map)
- 跳跃表(SkipList)
redis各种数据类型使用的数据结构
- String, SDS(simple dynamic string) 简单动态字符串, 包含len(字符串长度), free(空闲的字节数量), buf(字节数组,存储数据)
- List, 使用压缩列表(数据集比较少的时候, 列表中单个数据小于64字节或者列表中数据个数少于512个)和双向循环链表, 包含pre, next, value
- hash, 使用压缩列表(键和值的大小小于64字节, 列表中键值对个数小于512个)和散列表
- Set, 有序数组(个数不超过512)和散列表
- Zset, 压缩列表(数据小于64字节或者个数小于128个)和跳跃表
用ziplist代替key-value减少80%内存占用的案例
背景: 因业务原因, 需要大量存储key-value数据, key和value都为string, 如果存储1千万条数据,占用了redis共计1.17G的内存. 当数据量变成1个亿时,实测大约占用8个G. 但是修改为key(int), value 为ziplist时, 内存占用为123M, 减少了85%.
步骤:
- 要将1千万个键值对, 放到N个bucket中, 但是为了防止ziplist变为hashtable, 每个bucket不能超过512个键值对, 1千万 / 512 = 19531. 将所有key hash到所有bucket中, 但由于hash函数的不确定性, 可能出现不均等分配, 可以分配25000个bucket, 或者30000个bucket.
- 选用hash算法, 决定将key放到哪个bucket. 这里我们采用高效而且均衡的知名算法crc32. 通过获取原有md5(key)的crc32后, 再对bucket的数量进行取余.
- 第2步确定了外层的key, 内部的field我们选用bkdr哈希算法. public static int BKDRHash(String str) {
int seed = 131;
int hash = 0;
for (int i = 0; i < str.length; i++) {
hash = (hash * seed) + str.charAt(i);
}
return (hash & 0X7FFFFFFF);
} - 测试装入1000万条数据, 内存降低了85%; 查询测试, 查100万条数据, 对比查询速度: key-value耗时:10653、10790、11318、9900、11270、11029毫秒 hash-field耗时:12042、11349、11126、11355、11168毫秒
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