Redis内存优化：使用不同的数据类型

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2023-01-13 10:59 180阅读 0赞

**目录**

Redis的一些使用场景

存储示例

使用字符串类型

使用json字符串类型

使用哈希类型

--------------------

## Redis的一些使用场景 ##

Redis的一些常用场景，有数据排序查询、session存储，缓存等，数据排序前面的日志中有体现，如果我们想要维护一个歌曲热度排名名单，可以在Redis中使用有序集合，通过ZADD命名添加对象到一个有序集合中，之后使用ZREVRANGE命令或ZRANGE命令将集合里的元素按权重降序或升序输出。session通常存储在服务器之外的外部内存中，Redis作为基于内存的轻量级键值数据库，用来存放session十分合适，Redis在内存里提供了原生的数据结构实现（string、list、hash、set等），并且提供了对应的API，实现高效率的数据处理，对比起关系型数据库，优势在于访问延迟很低。此外还有一个重要的场景是Redis可以作为关系型数据库的缓存，以次来提高数据库查询的效率，例如，对关系型数据库查询较缓慢时，我们可以将一些查询结果缓存到Redis中，下一次查询时先去Redis中查找是否有记录，如果没有再向关系数据库中查询。同样的，在向关系数据库中插入记录时，也可以先将其插入到Redis中，减轻数据库访问的压力。但是对于Redis作为关系数据库缓存的场景中，有一点需要注意，还记得前面日志说到Redis事务时，对比关系数据库事务，它们两者有什么区别吗？一大区别是，Redis事务并不是完全符合原子性的，Redis事务并不支持回滚，详细的这里不详述，大家可以看我之前那篇日志《列表/集合排序与Redis事务》。所以在对于原子性，一致性等有硬性要求的场景下，就不要用Redis了。虽然Redis比起关系数据库在访问速度上有不错的提升，但若想进一步提高Redis效率，还是有方法的，在不同场景中，针对使用不同的数据类型，可以减低内存消耗，这篇日志就来总结下Redis使用过程中的其中一个优化方式，使用不同的数据类型存储数据。

## 存储示例 ##

首先来看一个存储用户信息的例子，用不同的数据类型保存后看内存消耗比较。假设我们在Redis中导入存储大量的用户信息，一个user包含姓名name和性别sex，希望以尽量节省的内存消耗存储，怎么做？通常来说，存储用户信息使用字符串形式很适合，来试试，在存储之前先看看我们的Redis中没用内存使用时的内存消耗情况：

![20210418222717467.PNG][]

如上图所示，使用keys \*命令查看Redis中列表或集合都为空，使用命令INFO MEMORY查看当前的内存消耗时807.99k。接着我们写一个bash脚本文件，生成用户信息并保存到Redis中。

### 使用字符串类型 ###

第一种方式首先我们使用字符串类型来存储用户数据：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3RpbnplbmdUTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

脚本文件中每一条用户信息包含name、sex和生成时间time。循环一万次意味着我们要将一万条信息保存到Redis中，脚本编写完，保存，接着使用命令bash执行脚本，得到string.data数据文件，我们再通过cat string.data | redis-cli –pipe命令，即使用管道方式将数据导入到Redis中去，最后我们再回到Redis中用INFO MEMORY命令来看看当前的内存消耗：

![202104182227375.PNG][]

可以看到，如果使用字符串类型，内存消耗接近4M。这是最常想到的第一种方式，使用字符串存储，如果我们想要优化内存消耗，可以换一种数据类型，例如使用JSON字符串。

### 使用json字符串类型 ###

json字符串是一种格式，基于文本，优点是较轻量，对比起string类型字符串用来存储数据是一种优化，同样的我们编写一个脚本生产用户信息并导入到Redis中：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3RpbnplbmdUTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

接着使用命令bash执行脚本，得到json.data数据文件，再通过cat json.data | redis-cli –pipe命令以管道方式将数据导入到Redis中，最后查看下内存消耗：

![20210418222756686.PNG][]

可以看到，Redis内存使用从原来的4.26M降到了2.40M，优化了接近一半的内存消耗，所以说对于同样的（例子中每条用户数据大小大致相同）数据使用不同的数据类型存储，可以节省出很可观的空间。除了json字符串类型外，还有没有其他的数据类型？有的，往下看。

### 使用哈希类型 ###

用户信息还可以尝试着用哈希类型存储，因为hash类型对比string类型更节约内存，尤其当key键的创建越来越多的时候，Redis对大量键的管理（需要使用一些数据结构来维护键）消耗的内存就越多，string类型对比起hash类型的劣势就越明显。同样的我们写个脚本验证一下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3RpbnplbmdUTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

使用hash类型来存储我们生成的用户信息，执行脚本得到hash.data数据文件，再通过cat hash.data | redis-cli –pipe命令将数据导入到Redis中，查看下内存消耗：

![20210418222818592.PNG][]

可以看到，Redis内存使用为2.53M，比json字符串类型多一点点，比string字符串类型有很大的优化，

[20210418222717467.PNG]: /images/20221022/cf8ec462cbf1466596db8300b2b849d8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3RpbnplbmdUTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221022/cf1f11246aa6464a9f102d5ae38885f2.png
[202104182227375.PNG]: /images/20221022/995288101842445384af192bd102cdfd.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3RpbnplbmdUTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221022/51453a92c86a4b56b179fbad359683e8.png
[20210418222756686.PNG]: /images/20221022/6e85360b45ef4bccb9723db3814a0aac.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2p1c3RpbnplbmdUTQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221022/7477e8af56814b409c8b4c92527eb0ac.png
[20210418222818592.PNG]: /images/20221022/2c08700f1c0e4ea3ae10189b33a26255.png