Redis 笔记三

Posted by MatthewHan on 2021-07-12

Q:万金油的 String 不一定好用

场景:

开发一个图片存储系统,要求这个系统能快速地记录图片 ID 和图片在存储系统中保存时的 ID(可以直接叫作图片存储对象 ID)。同时,还要能够根据图片 ID 快速查找到图片存储对象 ID。

用 10 位数来表示图片 ID 和图片存储对象 ID,例如,图片 ID 为 1101000051,它在存储系统中对应的 ID 号是 3301000051。

初始设计:

图片 ID 和图片存储对象 ID 正好一一对应,是典型的“键 - 单值”模式。所谓的“单值”,就是指键值对中的值就是一个值,而不是一个集合,这和 String 类型提供的“一个键对应一个值的数据”的保存形式刚好契合。

刚开始,我们保存了 1 亿张图片,大约用了 6.4GB 的内存。但是,随着图片数据量的不断增加,我们的 Redis 内存使用量也在增加,结果就遇到了大内存 Redis 实例因为生成 RDB 而响应变慢的问题。很显然,String 类型并不是一种好的选择,我们还需要进一步寻找能节省内存开销的数据类型方案。

内存使用量大的原因

String 类型并不是适用于所有场合的,它有一个明显的短板,就是它保存数据时所消耗的内存空间较多。

其实,除了记录实际数据,String 类型还需要额外的内存空间记录数据长度、空间使用等信息,这些信息也叫作元数据。

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反正就是除了本身的应存的数据之外,还保留很多其他的元数据,所以占用内存较大。

如何优化

在保存单值的键值对时,可以采用基于 Hash 类型的二级编码方法。这里说的二级编码,就是把一个单值的数据拆分成两部分,前一部分作为 Hash 集合的 key,后一部分作为 Hash 集合的 value,这样一来,我们就可以把单值数据保存到 Hash 集合中了。

以图片 ID 1101000060 和图片存储对象 ID 3302000080 为例,我们可以把图片 ID 的前 7 位(1101000)作为 Hash 类型的键,把图片 ID 的最后 3 位(060)和图片存储对象 ID 分别作为 Hash 类型值中的 key 和 value。

二级编码一定要把图片 ID 的前 7 位作为 Hash 类型的键,把最后 3 位作为 Hash 类型值中的 key 吗?其实,二级编码方法中采用的 ID 长度是有讲究的。

Redis Hash 类型的两种底层实现结构,分别是压缩列表和哈希表。那么,Hash 类型底层结构什么时候使用压缩列表,什么时候使用哈希表呢?其实,Hash 类型设置了用压缩列表保存数据时的两个阈值,一旦超过了阈值,Hash 类型就会用哈希表来保存数据了。

这两个阈值分别对应以下两个配置项:

  • hash-max-ziplist-entries:表示用压缩列表保存时哈希集合中的最大元素个数。

  • hash-max-ziplist-value:表示用压缩列表保存时哈希集合中单个元素的最大长度。

如果我们往 Hash 集合中写入的元素个数超过了 hash-max-ziplist-entries,或者写入的单个元素大小超过了 hash-max-ziplist-value,Redis 就会自动把 Hash 类型的实现结构由压缩列表转为哈希表。一旦从压缩列表转为了哈希表,Hash 类型就会一直用哈希表进行保存,而不会再转回压缩列表了。在节省内存空间方面,哈希表就没有压缩列表那么高效了。

为了能充分使用压缩列表的精简内存布局,我们一般要控制保存在 Hash 集合中的元素个数。所以,在刚才的二级编码中,我们只用图片 ID 最后 3 位作为 Hash 集合的 key,也就保证了 Hash 集合的元素个数不超过 1000,同时,我们把 hash-max-ziplist-entries 设置为 1000,这样一来,Hash 集合就可以一直使用压缩列表来节省内存空间了。

个人总结

这篇就是说了 String 在大量的键值对方面内存容量上有点拉胯,可以抽取出这些 key 的共性,再搞一个集合类型作为 value。当然如果 key 各个都不太一样就不太好搞了。

另外,教你了怎么采用压缩列表能够更大程度的节省空间。然后这个何时采用压缩列表何时采用其他的数据结构,配置项可配的。

另外,压缩列表是一块连续内存,对 CPU cache 也友好,CPU 命中率也不错,所以读取速度也非常快。

Q:有一亿个keys要统计,应该用哪种集合

  • 在移动应用中,需要统计每天的新增用户数和第二天的留存用户数;
  • 在电商网站的商品评论中,需要统计评论列表中的最新评论;
  • 在签到打卡中,需要统计一个月内连续打卡的用户数;
  • 在网页访问记录中,需要统计独立访客(Unique Visitor,UV)量。

聚合统计

统计手机 App 每天的新增用户数和第二天的留存用户数

所谓的聚合统计,就是指统计多个集合元素的聚合结果,包括:统计多个集合的共有元素(交集统计);把两个集合相比,统计其中一个集合独有的元素(差集统计);统计多个集合的所有元素(并集统计)。

我们还需要把每一天登录的用户 ID,记录到一个新集合中,我们把这个集合叫作每日用户 Set,它有两个特点:key 是 user:id 以及当天日期,例如 user:id:20200803;value 是 Set 集合,记录当天登录的用户 ID。

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当要计算 8 月 4 日的留存用户时,我们只需要再计算 user:id:20200803user:id:20200804 两个 Set 的交集,就可以得到同时在这两个集合中的用户 ID 了,这些就是在 8 月 3 日登录,并且在 8 月 4 日留存的用户。

执行的命令如下:

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SINTERSTORE user:id:rem user:id:20200803 user:id:20200804

Set 的差集、并集和交集的计算复杂度较高,在数据量较大的情况下,如果直接执行这些计算,会导致 Redis 实例阻塞。所以,我给你分享一个小建议:你可以从主从集群中选择一个从库,让它专门负责聚合计算,或者是把数据读取到客户端,在客户端来完成聚合统计,这样就可以规避阻塞主库实例和其他从库实例的风险了。

排序统计

电商网站上提供最新评论列表

List 是按照元素进入 List 的顺序进行排序的,而 Sorted Set 可以根据元素的权重来排序,我们可以自己来决定每个元素的权重值。比如说,我们可以根据元素插入 Sorted Set 的时间确定权重值,先插入的元素权重小,后插入的元素权重大。

这样会出现翻页过程中,新插入元素,导致第二页出现重复数据的情况(其实这种情况因被允许,我看很多网站其实都是存在该现象)

如果不想出现这样的情况,就用 Sorted Set,因为他的取的权重还是老的,所以不会出现新的元素。除非你又获取了新的元素,拿到的新的权重,不然就是老的权重。

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ZRANGEBYSCORE comments N-9 N

二值状态统计

签到打卡的场景

Bitmap 提供了 GETBIT/SETBIT 操作,使用一个偏移值 offset 对 bit 数组的某一个 bit 位进行读和写。不过,需要注意的是,Bitmap 的偏移量是从 0 开始算的,也就是说 offset 的最小值是 0。当使用 SETBIT 对一个 bit 位进行写操作时,这个 bit 位会被设置为 1。Bitmap 还提供了 BITCOUNT 操作,用来统计这个 bit 数组中所有“1”的个数。

那么,具体该怎么用 Bitmap 进行签到统计呢?

借助一个具体的例子来说明。假设我们要统计 ID 3000 的用户在 2020 年 8 月份的签到情况,就可以按照下面的步骤进行操作。

第一步,执行下面的命令,记录该用户 8 月 3 号已签到。

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SETBIT uid:sign:3000:202008 2 1

第二步,检查该用户 8 月 3 日是否签到。

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GETBIT uid:sign:3000:202008 3

第三步,统计该用户在 8 月份的签到次数。

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BITCOUNT uid:sign:3000:202008

所以,如果只需要统计数据的二值状态,例如商品有没有、用户在不在等,就可以使用 Bitmap,因为它只用一个 bit 位就能表示 0 或 1。在记录海量数据时,Bitmap 能够有效地节省内存空间。

基数统计

统计网页的 UV

网页 UV 的统计有个独特的地方,就是需要去重,一个用户一天内的多次访问只能算作一次。在 Redis 的集合类型中,Set 类型默认支持去重,所以看到有去重需求时,我们可能第一时间就会想到用 Set 类型。

我们来结合一个例子看一看用 Set 的情况。有一个用户 user1 访问 page1 时,你把这个信息加到 Set 中:

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SADD page1:uv user1

但是,如果 page1 非常火爆,UV 达到了千万,这个时候,一个 Set 就要记录千万个用户 ID。对于一个搞大促的电商网站而言,这样的页面可能有成千上万个,如果每个页面都用这样的一个 Set,就会消耗很大的内存空间。

这时候,就要用到 Redis 提供的 HyperLogLog 了。HyperLogLog 是一种用于统计基数的数据集合类型,它的最大优势就在于,当集合元素数量非常多时,它计算基数所需的空间总是固定的,而且还很小。

在统计 UV 时,你可以用 PFADD 命令(用于向 HyperLogLog 中添加新元素)把访问页面的每个用户都添加到 HyperLogLog 中。

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PFADD page1:uv user1 user2 user3 user4 user5

接下来,就可以用 PFCOUNT 命令直接获得 page1 的 UV 值了,这个命令的作用就是返回 HyperLogLog 的统计结果。

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PFCOUNT page1:uv

HyperLogLog 的统计规则是基于概率完成的,所以它给出的统计结果是有一定误差的,标准误算率是 0.81%。这也就意味着,你使用 HyperLogLog 统计的 UV 是 100 万,但实际的 UV 可能是 101 万。虽然误差率不算大,但是,如果你需要精确统计结果的话,最好还是继续用 Set 或 Hash 类型。

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Q:GEO 是怎么搞定位置信息服务的

实际上,GEO 类型的底层数据结构就是用 Sorted Set 来实现的。

为了能高效地对经纬度进行比较,Redis 采用了业界广泛使用的 GeoHash 编码方法,这个方法的基本原理就是“二分区间,区间编码”。

就是每次划分成两个区间,左 0 右 1。

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对纬度的编码方式,和对经度的一样,只是纬度的范围是[-90,90],下面这张表显示了对纬度值 39.86 的编码过程。

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对进度和维度进行 N 次的二分法。

我们刚刚计算的经纬度(116.37,39.86)的各自编码值是 11010 和 10111,组合之后,第 0 位是经度的第 0 位 1,第 1 位是纬度的第 0 位 1,第 2 位是经度的第 1 位 1,第 3 位是纬度的第 1 位 0,以此类推,就能得到最终编码值 1110011101,如下图所示:

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地理空间被划分成了一个个方格

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不同位的做 GEOHASH 编码,可以得到精度不同的方格。

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如何操作 GEO 类型?

在使用 GEO 类型时,我们经常会用到两个命令,分别是 GEOADD 和 GEORADIUS。

GEOADD 命令:用于把一组经纬度信息和相对应的一个 ID 记录到 GEO 类型集合中;

GEORADIUS 命令:会根据输入的经纬度位置,查找以这个经纬度为中心的一定范围内的其他元素。

以叫车应用的车辆匹配场景为例,假设车辆 ID 是 33,经纬度位置是(116.034579,39.030452),我们可以用一个 GEO 集合保存所有车辆的经纬度,集合 key 是 cars:locations。执行下面的这个命令,就可以把 ID 号为 33 的车辆的当前经纬度位置存入 GEO 集合中:

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GEOADD cars:locations 116.034579 39.030452 33

LBS 应用执行下面的命令时,Redis 会根据输入的用户的经纬度信息(116.054579,39.030452 ),查找以这个经纬度为中心的 5 公里内的车辆信息,并返回给 LBS 应用。当然, 你可以修改“5”这个参数,来返回更大或更小范围内的车辆信息。

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GEORADIUS cars:locations 116.054579 39.030452 5 km ASC COUNT 10