redis是个内存全集的kv数据库,不存在部分数据在磁盘部分数据在内存里的情况,所以提前预估和节约内存非常重要.本文将以最常用的string和zipmap两类数据结构在jemalloc内存分配器下的内存容量预估和节约内存的方法.

    先说说jemalloc,传说中解决firefox内存问题freebsd的默认malloc分配器,area,thread-cache功能和tmalloc非常的相识.在2.4版本被redis引入,在antirez的博文中提到内节约30%的内存使用.相比glibc的malloc需要在每个内存外附加一个额外的4字节内存块,jemalloc可以通过je_malloc_usable_size函数获得指针实际指向的内存大小,这样redis里的每个key或者value都可以节约4个字节,不少阿.

    下面是jemalloc size class categories,左边是用户申请内存范围,右边是实际申请的内存大小.这张表后面会用到.

1     - 4     size class:4
5     - 8     size class:8
9     - 16    size class:16
17    - 32    size class:32
33    - 48    size class:48
49    - 64    size class:64
65    - 80    size class:80
81    - 96    size class:96
97    - 112   size class:112
113   - 128   size class:128
129   - 192   size class:192
193   - 256   size class:256
257   - 320   size class:320
321   - 384   size class:384
385   - 448   size class:448
449   - 512   size class:512
513   - 768   size class:768
769   - 1024  size class:1024
1025  - 1280  size class:1280
1281  - 1536  size class:1536
1537  - 1792  size class:1792
1793  - 2048  size class:2048
2049  - 2304  size class:2304
2305  - 2560  size class:2560

string

    string类型看似简单,但还是有几个可优化的点.先来看一个简单的set命令所添加的数据结构.

    一个set hello world命令最终(中间会malloc,free的我们不考虑)会产生4个对象,一个dictEntry(12字节),一个sds用于存储key,还有一个redisObject(12字节),还有一个存储string的sds.sds对象除了包含字符串本生之外,还有一个sds header和额外的一个字节作为字符串结尾共9个字节.

sds.c
========
 51 sds sdsnewlen(const void *init, size_t initlen) {
 52     struct sdshdr *sh;
 53
 54     sh = zmalloc(sizeof(struct sdshdr)+initlen+1);

sds.h
=======
 39 struct sdshdr {
 40     int len;
 41     int free;
 42     char buf[];
 43
};

    根据jemalloc size class那张表,这个命令最终申请的内存为16(dictEtnry) + 16 (redisObject) + 16(“hello”) + 16(“world”),一共64字节.注意如果key或者value的字符串长度+9字节超过16字节,则实际申请的内存大小32字节.

    提一下string常见的优化方法

尽量使value为纯数字

    这样字符串会转化成int类型减少内存的使用.

redis.c
=========
37 void setCommand(redisClient *c) {
38   c->argv[2] = tryObjectEncoding(c->argv[2]);
39   setGenericCommand(c,0,c->argv[1],c->argv[2],NULL);
40 }
object.c =======
275   o->encoding = REDIS_ENCODING_INT;
276   sdsfree(o->ptr);
277   o->ptr = (void*) value;

    可以看到sds被释放了,数字被存储在指针位上,所以对于set hello 1111111就只需要48字节的内存.

调整REDIS_SHARED_INTEGERS

    如果value数字小于宏REDIS_SHARED_INTEGERS(默认10000),则这个redisObject也都节省了,使用redis Server启动时的share Object.

object.c
=======
269 if (server.maxmemory == 0 && value >= 0 && value < REDIS_SHARED_INTEGERS &&
270   pthread_equal(pthread_self(),server.mainthread)) {
271   decrRefCount(o);
272   incrRefCount(shared.integers[value]);
273   return shared.integers[value];
274 }

    这样一个set hello 111就只需要32字节,连redisObject也省了.所以对于value都是小数字的应用,适当调大REDIS_SHARED_INTEGERS这个宏可以很好的节约内存.

    出去kv之外,dict的bucket逐渐变大也需要消耗内存,bucket的元素是个指针(dictEntry**), 而bucket的大小是超过key个数向上求整的2的n次方,对于1w个key如果rehash过后就需要16384个bucket.

    开始string类型的容量预估测试, 脚本如下

#! /bin/bash

redis-cli info|grep used_memory:

for (( start = 10000; start < 30000; start++ ))
do
    redis-cli set a$start baaaaaaaa$start > /dev/null
done

redis-cli info|grep used_memory:

    根据上面的总结我们得出string公式

    string类型的内存大小 = 键值个数 * (dictEntry大小 + redisObject大小 + 包含key的sds大小 + 包含value的sds大小) + bucket个数 * 4

    下面是我们的预估值

>>> 20000 * (16 + 16 + 16 + 32) + 32768 * 4
1731072

    运行一下测试脚本

hoterran@~/Projects/redis-2.4.1$ bash redis-mem-test.sh
used_memory:564352
used_memory:2295424

    计算一下差值

>>> 2295424 - 564352
1731072

    都是1731072,说明预估非常的准确, ^_^

zipmap

    这篇文章已经解释zipmap的效果,可以大量的节约内存的使用.对于一个普通的subkey和value,只需要额外的3个字节(keylen,valuelen,freelen)来存储,另外的hash key也只需要额外的2个字节(zm头尾)来存储subkey的个数和结束符.

    zipmap类型的内存大小 = hashkey个数 * (dictEntry大小 + redisObject大小 + 包含key的sds大小 + subkey的总大小) + bucket个数 * 4

    开始容量预估测试,100个hashkey,其中每个hashkey里包含300个subkey, 这里key+value的长度为5字节

#! /bin/bash

redis-cli info|grep used_memory:

for (( start = 100; start < 200; start++ ))
do
    for (( start2 = 100; start2 < 400; start2++ ))
    do
         redis-cli hset test$start a$start2 "1" > /dev/null
    done
done

redis-cli info|grep used_memory:

    这里subkey是同时申请的的,大小是300 * (5 + 3) + 2 =2402字节,根据上面jemalloc size class可以看出实际申请的内存为2560.另外100hashkey的bucket是128.所以总的预估大小为

>>> 100 * (16 + 16 + 16 + 2560) + 128 * 4
261312

    运行一下上面的脚本

hoterran@~/Projects/redis-2.4.1$ bash redis-mem-test-zipmap.sh
used_memory:555916
used_memory:817228

    计算一下差值

>>> 817228 - 555916
261312

    是的完全一样,预估很准确.

    另外扯扯zipmap的一个缺陷,zipmap用于记录subkey个数的zmlen只有一个字节,超过254个subkey后则无法记录,需要遍历整个zipmap才能获得subkey的个数.而我们现在常把hash_max_zipmap_entries设置为1000,这样超过254个subkey之后每次hset效率都很差.

354     if (zm[0] < ZIPMAP_BIGLEN) {
355         len = zm[0];                       //小于254,直接返回结果
356     } else {
357         unsigned char *p = zipmapRewind(zm);   //遍历zipmap
358         while((p = zipmapNext(p,NULL,NULL,NULL,NULL)) != NULL) len++;
359
360         /* Re-store length if small enough */
361         if (len < ZIPMAP_BIGLEN) zm[0] = len;
362     }

    简单把zmlen设置为2个字节(可以存储65534个subkey)可以解决这个问题,今天和antirez聊了一下,这会破坏rdb的兼容性,这个功能改进推迟到3.0版本,另外这个缺陷可能是weibo的redis机器cpu消耗过高的原因之一.

建议继续学习：

1. redis源代码分析 - persistence    (阅读：31118)
2. Redis消息队列的若干实现方式    (阅读：10687)
3. 基于Redis构建系统的经验和教训    (阅读：9257)
4. 浅谈redis数据库的键值设计    (阅读：8268)
5. redis运维的一些知识点    (阅读：7393)
6. redis在大数据量下的压测表现    (阅读：7364)
7. Redis和Memcached的区别    (阅读：6741)
8. Redis作者谈Redis应用场景    (阅读：6545)
9. redis 运维实际经验纪录之一    (阅读：6451)
10. 记Redis那坑人的HGETALL    (阅读：6302)