引言

你是否在工作中遇到過Redis的bigkey導致的內存占用嚴重、查詢耗時大大增加？

同時bigKey還可能導致Redis實例的崩潰，因為內存不夠用了，Redis就會不堪重負，像是被大象坐了一樣，瞬間崩潰！

所以，大家在使用Redis的時候一定要小心，Redis內存是十分寶貴的資源，我們在使用時，要特別注意對內存資源的合理應用。

下面帶大家了解下Redis極大節(jié)省內存空間的10個實用技巧。

正文

什么是bigkey

在面試過程中，發(fā)現(xiàn)很多人都對bigkey的概念搞錯了，認為bigkey是一個key比較大的存儲對象。

其實不是的，我們不能用英文直譯的方式來理解它。所以這里還是給大家科普下：

bigkey，其實就是Redis中占用大量內存空間的鍵，具體來說，就是那些因為存儲了大量數(shù)據(jù)，或者單個數(shù)據(jù)項太大，導致內存占用嚴重的鍵。

簡單點來說：就是這個redis的某個鍵（key）存了太多的數(shù)據(jù)，占用了太多的內存

Redis節(jié)省內存的方式就是合理的運用Redis的數(shù)據(jù)結構，減少redis的bigkey的產(chǎn)生， 以及做好內存的清理和淘汰策略。

1、使用Hash數(shù)據(jù)結構

Hash是Redis提供的一種非常靈活的數(shù)據(jù)結構，可以存儲鍵值對的集合。 如果我們存儲對象類型的數(shù)據(jù)，建議使用Hsah

假設我們有一個電商網(wǎng)站，需要存儲商品的信息，比如商品名稱、類目、屬性等，這時候就可以用Hash數(shù)據(jù)結構來存儲，一個商品對應一個Hash。

// 使用Hash存儲商品信息
String userId = "product:1001";
jedis.hset(userId, "productName", "xxxx");
jedis.hset(userId, "category", "手機");
jedis.hset(userId, "prop", "xxx");

2、使用壓縮列表優(yōu)化小規(guī)模列表

當你需要存儲的列表元素數(shù)量不多時，Redis會自動使用壓縮列表來存儲，這樣可以節(jié)省內存空間。

比如在一個論壇系統(tǒng)中，用戶發(fā)布了一篇文章，我們可以用列表來存儲文章的評論，而且這篇文章評論不多的話，就可以充分利用壓縮列表的優(yōu)勢。

// 使用壓縮列表存儲文章評論
String articleId = "article:2001";
jedis.lpush(articleId + ":comments", "評論1", "評論2", "評論3");

3、使用Bitmaps存儲布爾值信息

Bitmaps是一種非常緊湊的數(shù)據(jù)結構，適合存儲布爾值信息。

在我們平時開發(fā)過程中，會有一些 bool 型數(shù)據(jù)需要存取，比如用戶一年的簽到記錄，簽了是 1，沒簽是 0，要記錄 365 天。如果使用普通的 key/value，每個用戶要記錄 365 個，當用戶上億的時候，需要的存儲空間是驚人的。

為了解決這個問題，Redis 提供了位圖數(shù)據(jù)結構，這樣每天的簽到記錄只占據(jù)一個位，365 天就是 365 個位，46 個字節(jié) (一個稍長一點的字符串) 就可以完全容納下，這就大大節(jié)約了存儲空間。

// 使用Bitmaps存儲用戶簽到情況
String userId = "user:1001";
int day = 10; // 簽到的天數(shù)，從0開始計算
jedis.setbit("sign_in:" + day, Long.parseLong(userId), true);

4、使用ZSET存儲有序集合

ZSET是Redis中的有序集合數(shù)據(jù)結構，可以按照指定的分數(shù)進行排序。

比如在一個新聞網(wǎng)站中，我們可以使用ZSET來存儲新聞文章的閱讀量排行榜，分數(shù)表示閱讀量，文章ID作為成員。

// 使用ZSET存儲文章閱讀量排行榜
String articleId = "article:3001";
jedis.zadd("article:views", 1000, articleId);

5、使用SET存儲唯一值

SET數(shù)據(jù)結構適合存儲唯一值，比如用戶的喜好標簽、商品的標簽等。

在一個電商平臺中，我們可以使用SET來存儲商品的標簽，確保每個標簽都是唯一的。

// 使用SET存儲商品標簽
String productId = "product:5001";
jedis.sadd(productId + ":tags", "電子產(chǎn)品", "數(shù)碼設備", "智能家居");

6、使用HyperLogLog進行基數(shù)統(tǒng)計

HyperLogLog是一種用于統(tǒng)計不重復元素數(shù)量的算法，在統(tǒng)計網(wǎng)站的UV（獨立訪客）數(shù)量時非常有用。 比如：

如果你負責開發(fā)維護一個大型的網(wǎng)站，有一天老板找產(chǎn)品經(jīng)理要網(wǎng)站每個網(wǎng)頁每天的 UV 數(shù)據(jù)，然后讓你來開發(fā)這個統(tǒng)計模塊，你會如何實現(xiàn)？

如果統(tǒng)計 PV 那非常好辦，給每個網(wǎng)頁一個獨立的 Redis 計數(shù)器就可以了，這個計數(shù)器的 key 后綴加上當天的日期。這樣來一個請求，incrby 一次，最終就可以統(tǒng)計出所有的 PV 數(shù)據(jù)。

但是 UV 不一樣，它要去重，同一個用戶一天之內的多次訪問請求只能計數(shù)一次。這就要求每一個網(wǎng)頁請求都需要帶上用戶的 ID，無論是登陸用戶還是未登陸用戶都需要一個唯一 ID 來標識。

這時候就可以引入HyperLogLog， HyperLogLog 數(shù)據(jù)結構就是用來解決這種統(tǒng)計問題的。

HyperLogLog 提供不精確的去重計數(shù)方案，雖然不精確但是也不是非常不精確，標準誤差是 0.81%，這樣的精確度已經(jīng)可以滿足上面的 UV 統(tǒng)計需求了,又大量節(jié)省了內存

HyperLogLog 實現(xiàn)中用到的是 16384 個桶，也就是 2^14，每個桶的 maxbits 需要 6 個 bits 來存儲，最大可以表示 maxbits=63，于是總共占用內存就是2^14 * 6 / 8 = 12k字節(jié)。

// 使用HyperLogLog統(tǒng)計網(wǎng)站UV
String today = "2024-04-23";
String userId = "user:1001";
jedis.pfadd("uv:" + today, userId);

7、使用String存儲序列化的數(shù)據(jù)

雖然Redis提供了豐富的數(shù)據(jù)結構，但有時候我們仍然需要將復雜的數(shù)據(jù)結構序列化為字符串存儲。

比如在一個微博系統(tǒng)中，我們可以將用戶的微博對象序列化為JSON字符串，然后存儲到Redis中。

// 使用String存儲序列化后的用戶微博對象
UserPost userPost = new UserPost("user:1001", "今天天氣真好！", new Date());
String userPostJson = objectMapper.writeValueAsString(userPost);
jedis.set("user:1001:post:1", userPostJson);

8、使用Pipeline批量操作命令

Pipeline是一種批量操作命令的機制，可以減少網(wǎng)絡通信開銷，提高操作效率。

在需要進行大量操作時，使用Pipeline可以有效節(jié)省內存空間和提升性能。

//使用Pipeline批量設置鍵值對
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
    pipeline.set("key:" + i, "value:" + i);
}
pipeline.sync();

9、定期清理過期數(shù)據(jù)

定期清理過期數(shù)據(jù)是保持Redis內存空間有效利用的重要方法之一。通過設置合適的過期時間，并定期清理過期數(shù)據(jù)，可以釋放內存空間。

// 定期清理過期數(shù)據(jù)
jedis.setex("key:1001", 600, "value");

10、合理設置內存策略

根據(jù)實際需求和系統(tǒng)情況，合理設置Redis的內存策略，比如最大內存限制、淘汰策略等，可以更好地管理和利用內存空間。

本文總結

Redis內存是非常寶貴的資源，我們在日常開發(fā)中，要合理運用Redis的數(shù)據(jù)結構以達到節(jié)省內存的目的。

以上就是Redis節(jié)省內存的十個技巧分享的詳細內容，更多關于Redis節(jié)省內存技巧的資料請關注腳本之家其它相關文章！

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