Remote Dictionary Server, или сокращенно Redis, — это молниеносная база данных в памяти, которая хранит значения в парах ключ-значение. Она в основном используется в качестве механизма кэширования для таких баз данных, как базы данных SQL и документов.

Поскольку Redis является базой данных в памяти, используемое пространство имеет решающее значение и требует тщательного мониторинга. Одной из стратегий улучшения и оптимизации производительности памяти для Redis является использование сжатия.

По умолчанию Redis не обеспечивает сжатие любых хранимых данных. Следовательно, в приложении реализованы методы сжатия.

Давайте обсудим несколько методов, которые вы можете использовать для оптимизации производительности памяти в Redis.

Реализуйте алгоритм сжатия

Поскольку Redis не сжимает сохраненные значения, вы должны сделать это перед их сохранением. Существует несколько алгоритмов сжатия для сжатия строк перед их сохранением.

К таким алгоритмам относятся:

1. Сжатие LZO — очень быстрое и обеспечивает более высокую скорость декомпрессии.
2. LZ4 — эффективен по скорости и очень легко интегрируется в приложения.
3. Snappy — высокая скорость сжатия/распаковки.

Используйте более короткие имена ключей

Хотя разработчикам следует отдавать предпочтение более описательным именам, а не коротким, использование памяти может быстро возрасти, если у вас есть обширная коллекция ключей в базе данных.

Всегда рассмотрите возможность использования коротких имен ключей для ваших данных ключ-значение, чтобы избежать этого.

Пример:

SET this_is_a_very_large_key_name value

Вместо этого вы можете использовать имя ключа:

SET l_key_name value

Это уменьшает количество символов, которые Redis хранит в вашей базе данных.

Сжать имена полей

То же самое можно сказать и об именах полей. И опять же, использование более короткого имени поля может сэкономить несколько байтов или килобайт вашей памяти.

Следовательно, рассмотрите возможность использования коротких имен полей для ваших данных Redis.

Пример показан ниже:

127.0.0.1:6379> HSET user_info id 1 firstname Maki lastname K country "India"

Здесь мы можем сэкономить немного памяти, рефакторинг имен полей следующим образом:

HSET user_info id 1 fname Maki lname country In

Это сжимает имена полей и значения.

Используйте список вместо хеша

Хэш состоит из имен полей и соответствующих значений. Хотя это не является серьезной проблемой, она может быть проблематичной, когда в игру вступают тысячи типов хэшей.

Чтобы решить эту проблему, вы можете выбрать список, как показано ниже:

HSET user_info id 1 fname Maki lname country In

Вы можете преобразовать приведенный выше хеш в список как:

LPUSH ["fname", "Maki", "lname", "K", "country", "In"]

Избегайте динамических скриптов Lua

Чтобы сэкономить еще больше памяти, избегайте использования динамических LUA-скриптов, вызывающих увеличение кэша. Чем больше скриптов вы загружаете, тем больше вы потребляете много памяти.

Включить сжатие списка

Как уже упоминалось, Redis не сжимает хранящиеся в нем значения. Сюда входят элементы внутри списка. Для значений из короткого списка это едва ли проблема. Однако для длинных списков может быть полезно включить сжатие.

В файле Redis.conf найдите строку:

sudo cat /etc/redis/redis.conf | grep list-compress
list-compress-depth 0 // change this value

Измените значение list-compress-depth на:

1. 1 — сжимает все узлы списка, кроме головы и хвоста.
2. 2 — никогда не сжимать голову или голову-> или хвост или хвост->пред.
3. 3 – начать сжатие после head->next и tail->-prev

Обновите версию Redis

Еще один шаг, который вы можете предпринять, чтобы улучшить использование памяти на вашем сервере Redis, — это обновить версию Redis.

На момент написания этого руководства версия 4.0 (последняя) имела следующие функции.

1. Он поддерживает смешанный формат RDB + AOF.
2. Улучшение использования памяти и производительности.
3. Введена новая команда памяти.
4. Активная дефрагментация памяти.
5. Более быстрое создание ключа кластера Redis.

Закрытие

В этой статье обсуждаются различные методы и приемы, которые можно использовать для оптимизации использования памяти в кластере Redis. Однако имейте в виду, что не все формы являются 100% гарантированными.

(Пока оценок нет)

Загрузка...