导语：当面临存储选型时是选择关系型还是非关系型数据库？ 如果选择了非关系型的redis，redis常用数据类型占用内存大小如何估算的？ redis的性能瓶颈又在哪里？
背景
为什么选择redis
时延
数据规模
以redis一组K-V为例（”hello” -> “world”），一个简单的set命令最终会产生4个消耗内存的结构。
关于Redis数据存储的细节，又要涉及到内存分配器（如jemalloc），简单说就是存储170字节，其实内存分配器会分配192字节存储。
那么总的花费就是
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一个dictEntry，24字节，jemalloc会分配32字节的内存块
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一个redisObject，16字节，jemalloc会分配16字节的内存块
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一个key，5字节，所以SDS(key)需要5+9=14个字节，jemalloc会分配16字节的内存块
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一个value，5字节，所以SDS(value)需要5+9=14个字节，jemalloc会分配16字节的内存块
综上，一个dictEntry需要32+16+16+16=80个字节。
需求特点
笔者这个需求背景读多写少，冷数据占比比较大，但数据结构又很复杂（涉及多个维度数据总和），因此只要启动定时任务离线增量写入redis，请求到达时直接读取redis中的数据，无疑可以减少响应时间。
redis瓶颈和优化
HGETALL
最终存储到redis中的数据结构如下图。
采用同步的方式对三个月（90天）进行HGETALL操作，每一天花费30ms，90次就是2700ms！ redis操作读取应该是ns级别的，怎么会这么慢？ 利用多核cpu计算会不会更快？
pipeline
于是我把代码改了一版，原来是90次I/O，现在通过redis pipeline操作，一次请求半个月，那么3个月就是6次I/O。 很开心，时间一下子少了1000ms。
pipeline携带的命令数
我使用是golang的 redisgo 的客户端，翻阅源码发现，redisgo执行pipeline逻辑是 把命令和参数写到golang原生的bufio中，如果超过bufio默认最大值（4096字节），就发起一次I/O，flush到内核态。
redisgo编码pipeline规则
如下图，
*表示后面参数加命令的个数，$表示后面的字符长度
，一条HGEALL命令实际占45字节。
那其实90天数据，一次I/O就可以搞定了（90 * 45 < 4096字节）!
果然，又快了1000ms，耗费时间达到了1秒以内
对吞吐量和qps的取舍
简单写了一个压测程序，通过比较请求量和qps的关系，来看一下吞吐量和qps的变化，从而选择一个适合业务需求的值。
package main
import (
"crypto/rand"
"fmt"
"math/big"
"strconv"
"time"
"github.com/garyburd/redigo/redis"
)
const redisKey = "redis_test_key:%s"
func main() {
for i := 1; i < 10000; i++ {
testRedisHGETALL(getPreKeyAndLoopTime(i))
}
}
func testRedisHGETALL(keyList [][]string) {
Conn, err := redis.Dial("tcp", "127.0.0.1:6379")
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
costTime := int64(0)
start := time.Now().Unix()
for _, keys := range keyList {
for _, key := range keys {
Conn.Send("HGETALL", fmt.Sprintf(redisKey, key))
}
Conn.Flush()
}
end := time.Now().Unix()
costTime = end - start
fmt.Printf("cost_time=[%+v]ms,qps=[%+v],keyLen=[%+v],totalBytes=[%+v]",
1000*int64(len(keyList))/costTime, costTime/int64(len(keyList)), len(keyList), len(keyList)*len(keyList[0])*len(redisKey))
}
//根据key的长度，设置不同的循环次数，平均计算，取除网络延迟带来的影响
func getPreKeyAndLoopTime(keyLen int) [][]string {
loopTime := 1000
if keyLen < 10 {
loopTime *= 100
} else if keyLen < 100 {
loopTime *= 50
} else if keyLen < 500 {
loopTime *= 10
} else if keyLen < 1000 {
loopTime *= 5
}
return generateKeys(keyLen, loopTime)
}
func generateKeys(keyLen, looTime int) [][]string {
keyList := make([][]string, 0)
for i := 0; i < looTime; i++ {
keys := make([]string, 0)
for i := 0; i < keyLen; i++ {
result, _ := rand.Int(rand.Reader, big.NewInt(100))
keys = append(keys, strconv.FormatInt(result.Int64(), 10))
}
keyList = append(keyList, keys)
}
return keyList
}
扩展 （分布式方案下pipeline操作）
redis cluster
github.com/go-redis就是这样做的，有兴趣可以阅读下源码。
codis
总结
