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Redis哈希对象的内存管理策略

2021-07-124.9k 阅读

Redis哈希对象简介

Redis 是一个开源的内存数据存储系统，常用于缓存、消息队列、分布式锁等场景。哈希对象（Hash Object）是 Redis 中五种基本数据类型之一，它用于存储字段和值的映射关系，类似于编程语言中的字典或哈希表结构。

哈希对象在 Redis 中有着广泛的应用场景，例如存储用户信息，每个用户的属性（如姓名、年龄、邮箱等）可以作为字段，对应的值就是具体的属性值。在电商场景中，也可用于存储商品的详细信息，字段为商品属性（如品牌、规格、颜色等），值为相应的属性值。

哈希对象的内部编码

Redis 哈希对象有两种内部编码方式：ziplist 和 hashtable。

ziplist 编码

ziplist 是一种紧凑的、特殊编码的双向链表结构，它将多个数据项连续存储在一块内存区域，以达到节省内存的目的。当哈希对象中的元素个数较少，并且每个元素的字段和值的长度都比较小时，Redis 会使用 ziplist 编码。

ziplist 由一系列特殊编码的节点组成，每个节点包含前一个节点的长度、自身长度以及实际的数据内容。在 ziplist 中存储哈希对象时，会交替存储字段和值。例如，对于哈希对象 { "name": "John", "age": "30" }，在 ziplist 中会按照 name、John、age、30 的顺序存储。

hashtable 编码

hashtable 编码采用了典型的哈希表结构，它由一个数组和多个链表组成。当哈希对象中的元素个数较多，或者某个元素的字段或值的长度较大时，Redis 会将哈希对象的编码从 ziplist 转换为 hashtable，以提高查找效率。

哈希表通过对字段进行哈希计算，将元素分布到数组的不同槽位中。如果多个元素的哈希值相同，就会通过链表将这些元素链接起来，这就是所谓的链地址法解决哈希冲突。

内存管理策略

ziplist 编码的内存管理

  1. 内存分配与释放
    • ziplist 的内存分配是一次性的，通过 zmalloc 函数在堆上分配一块连续的内存空间。当 ziplist 需要扩展时，会调用 zrealloc 函数重新分配内存，这个过程可能涉及内存的移动，因为需要确保所有节点仍然连续存储。
    • 当 ziplist 不再被使用时，通过 zfree 函数释放分配的内存空间。
  2. 内存优化策略
    • ziplist 通过紧凑存储的方式来优化内存使用。由于它将多个数据项连续存储，避免了每个数据项单独分配内存带来的额外开销（如内存碎片和元数据开销）。
    • 在编码方面，ziplist 会根据数据的长度选择不同的编码方式来存储节点。例如，对于长度较小的字符串，会使用更紧凑的编码，以进一步节省内存。
    • 但 ziplist 的内存优化也有一定的局限性。随着元素数量的增加，ziplist 的查找和插入性能会逐渐下降，因为它需要遍历链表来查找元素。而且，当 ziplist 进行扩展时，如果内存不足，可能会导致频繁的内存分配和移动操作，影响性能。

hashtable 编码的内存管理

  1. 内存分配与释放
    • hashtable 的内存分配相对复杂。哈希表的数组部分通过 zmalloc 分配内存，数组的大小通常是 2 的幂次方，以提高哈希算法的效率。每个链表节点也通过 zmalloc 分配内存来存储键值对信息。
    • 当哈希表需要扩展或收缩时，会重新分配数组的内存，并将旧数组中的元素重新哈希到新数组中。这个过程涉及大量的内存操作，包括内存分配、复制和释放。
    • 当哈希表不再被使用时，会递归地释放链表节点的内存，然后释放数组的内存。
  2. 内存优化策略
    • hashtable 通过哈希算法快速定位元素，提高了查找效率，这在元素数量较多时优势明显。为了优化内存使用，Redis 采用了渐进式 rehash 技术。
    • 渐进式 rehash：当哈希表的负载因子（元素数量与数组大小的比值）超过一定阈值（默认为 1）时，会触发哈希表的扩展。传统的 rehash 是一次性将旧哈希表中的所有元素重新哈希到新哈希表中，但这会导致在 rehash 过程中 Redis 服务暂停处理其他请求。渐进式 rehash 则是逐步进行 rehash 操作，每次处理客户端请求时，顺带将少量旧哈希表中的元素迁移到新哈希表中，直到所有元素迁移完成。这样可以避免在 rehash 过程中对服务性能产生过大的影响。

编码转换策略

Redis 会根据哈希对象的实际情况，自动在 ziplist 和 hashtable 编码之间进行转换。

从 ziplist 转换为 hashtable

当哈希对象满足以下条件之一时，会从 ziplist 编码转换为 hashtable 编码：

  1. 哈希对象的元素个数超过 hash-max-ziplist-entries 配置参数的值（默认值为 512）。
  2. 哈希对象中某个元素的字段或值的长度超过 hash-max-ziplist-value 配置参数的值（默认值为 64 字节）。

从 hashtable 转换为 ziplist

目前 Redis 并没有提供从 hashtable 自动转换为 ziplist 的机制。因为一旦转换为 hashtable，说明哈希对象已经相对较大，再转换回 ziplist 可能会带来性能问题，而且实现起来也较为复杂。

代码示例

下面通过 Python 的 redis - py 库来展示哈希对象的操作以及不同编码下的内存使用情况。

  1. 安装 redis - py 库 
    pip install redis
  2. 使用 ziplist 编码的哈希对象操作 
    import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

# 创建一个哈希对象，使用 ziplist 编码
hash_key_ziplist = 'user:1'
r.hset(hash_key_ziplist, 'name', 'John')
r.hset(hash_key_ziplist, 'age', '30')

# 获取哈希对象的编码
object_info = r.object('encoding', hash_key_ziplist)
print(f'哈希对象 {hash_key_ziplist} 的编码: {object_info}')

# 获取哈希对象的内存使用量
memory_usage = r.memory_usage(hash_key_ziplist)
print(f'哈希对象 {hash_key_ziplist} 的内存使用量: {memory_usage} 字节')
  3. 使用 hashtable 编码的哈希对象操作 
    # 创建一个哈希对象，使用 hashtable 编码
hash_key_hashtable = 'product:1'
for i in range(1000):
    key = f'attr_{i}'
    value = 'a' * 100
    r.hset(hash_key_hashtable, key, value)

# 获取哈希对象的编码
object_info = r.object('encoding', hash_key_hashtable)
print(f'哈希对象 {hash_key_hashtable} 的编码: {object_info}')

# 获取哈希对象的内存使用量
memory_usage = r.memory_usage(hash_key_hashtable)
print(f'哈希对象 {hash_key_hashtable} 的内存使用量: {memory_usage} 字节')

在上述代码中，首先创建了一个使用 ziplist 编码的哈希对象 user:1，通过 r.object('encoding', hash_key_ziplist) 获取其编码，并通过 r.memory_usage(hash_key_ziplist) 获取内存使用量。然后创建了一个使用 hashtable 编码的哈希对象 product:1，同样获取其编码和内存使用量。可以看到，随着元素数量和值长度的变化，哈希对象的编码和内存使用量也会相应改变。

内存管理对性能的影响

  1. ziplist 编码对性能的影响
    • 读操作性能：由于 ziplist 是顺序存储结构，在查找元素时需要从头开始遍历链表，时间复杂度为 O(n)。因此，当哈希对象中的元素数量较多时，读操作的性能会明显下降。
    • 写操作性能：在 ziplist 中插入或删除元素时，可能需要移动大量的节点，这会导致写操作的性能开销较大。特别是当 ziplist 需要扩展内存时，可能会涉及内存的重新分配和节点的移动，进一步影响写操作的性能。
  2. hashtable 编码对性能的影响
    • 读操作性能：hashtable 利用哈希算法快速定位元素，平均情况下读操作的时间复杂度为 O(1)，在元素数量较多时，读操作性能优势明显。
    • 写操作性能：在 hashtable 中插入或删除元素时，通常只需要操作链表节点，不需要移动大量数据。但是，当哈希表需要进行扩展或收缩时，会涉及渐进式 rehash 操作，虽然渐进式 rehash 减少了对服务性能的影响，但在 rehash 过程中，仍然会占用一定的系统资源，对写操作性能有一定的影响。

内存监控与调优

  1. 内存监控
    • Redis 提供了 INFO memory 命令来获取 Redis 服务器的内存使用信息，包括已使用内存、内存碎片率等。
    • 对于单个哈希对象，可以使用 MEMORY USAGE 命令获取其内存使用量。例如，在 Redis 客户端中执行 MEMORY USAGE user:1 可以获取 user:1 哈希对象的内存使用量。
  2. 调优策略
    • 合理配置编码转换参数：根据应用场景，合理调整 hash - max - ziplist - entries 和 hash - max - ziplist - value 参数。如果应用场景中哈希对象的元素数量通常较少，并且字段和值的长度较短，可以适当增大 hash - max - ziplist - entries 的值，以延长使用 ziplist 编码的时间，从而节省内存。
    • 优化哈希对象结构：尽量避免在哈希对象中存储过长的字段或值。如果某些字段值确实很长，可以考虑将其存储在其他数据结构中，如字符串对象，然后在哈希对象中存储一个指向该字符串对象的引用。
    • 控制哈希对象的大小：对于可能会变得非常大的哈希对象，可以考虑进行拆分，将大的哈希对象拆分成多个小的哈希对象，以避免单个哈希对象占用过多内存，同时也可以提高操作性能。

不同场景下的内存管理策略选择

  1. 缓存场景
    • 如果缓存的数据量较小，并且数据的访问频率较高，使用 ziplist 编码的哈希对象可以节省内存，同时由于数据量小，读操作的性能也不会受到太大影响。例如，缓存用户的基本信息，每个用户的属性较少且长度较短，这种情况下 ziplist 编码是一个不错的选择。
    • 当缓存的数据量较大，或者某些数据项的长度较长时，应使用 hashtable 编码的哈希对象，以保证高效的读写性能。比如缓存商品的详细介绍，可能包含较长的文本描述，此时 hashtable 编码更合适。
  2. 持久化场景
    • 在持久化过程中，ziplist 编码的哈希对象由于其紧凑的结构，在 RDB 文件中的存储也相对紧凑，能够减少文件大小。但在 AOF 重写过程中，由于 ziplist 的操作日志记录方式，可能会导致 AOF 文件较大。
    • hashtable 编码的哈希对象在 RDB 持久化时，由于哈希表结构的特点，文件大小可能相对较大。但在 AOF 重写过程中，由于其操作日志记录方式相对简单，AOF 文件大小可能相对较小。因此，在选择编码时，需要综合考虑持久化文件的大小和恢复性能。

与其他数据结构的内存管理比较

  1. 与字符串对象比较
    • 字符串对象是 Redis 中最简单的数据结构，它用于存储字符串值。与哈希对象相比，字符串对象的内存管理相对简单，只需要分配一块连续的内存空间来存储字符串内容。而哈希对象由于其复杂的结构，无论是 ziplist 还是 hashtable 编码，都需要额外的内存来存储结构信息（如 ziplist 的节点结构、hashtable 的数组和链表结构）。
    • 在内存使用效率方面，如果需要存储多个键值对，哈希对象在某些情况下（如使用 ziplist 编码且元素数量较少时）可能比多个字符串对象更节省内存，因为它避免了每个键值对单独存储带来的额外开销。
  2. 与列表对象比较
    • 列表对象在 Redis 中有两种内部编码：ziplist 和 linkedlist（Redis 3.2 之后 linkedlist 被 quicklist 替代）。列表对象主要用于存储有序的元素序列，而哈希对象用于存储键值对映射关系。
    • 在内存管理上，列表对象的 ziplist 编码与哈希对象的 ziplist 编码类似，都是通过紧凑存储来节省内存。但列表对象存储的是单一的数据项序列，而哈希对象存储的是键值对。如果需要存储大量无序的键值对，哈希对象显然更合适，并且在查找特定元素时，哈希对象（特别是 hashtable 编码）具有更高的效率。

多线程环境下的内存管理考虑

在 Redis 6.0 引入多线程 I/O 之后，虽然 Redis 的核心数据结构操作仍然是单线程的，但多线程 I/O 可能会对内存管理产生一定的影响。

  1. 内存竞争问题
    • 由于多线程 I/O 会同时处理多个客户端请求，在对哈希对象进行操作时，可能会出现内存竞争问题。例如，一个线程正在扩展哈希表的内存，而另一个线程同时尝试读取或写入哈希对象，可能会导致数据不一致或内存错误。
    • 为了避免这种情况，Redis 在核心数据结构操作上仍然保持单线程，通过锁机制来保护共享资源。在多线程 I/O 环境下，虽然 I/O 操作是多线程的，但对哈希对象等数据结构的修改仍然是串行化的，以确保内存操作的原子性和一致性。
  2. 内存分配的线程安全性
    • Redis 使用的内存分配函数（如 zmalloc、zrealloc 等）需要保证线程安全性。在多线程环境下，不同线程可能同时请求内存分配，因此内存分配库需要提供相应的线程安全机制。Redis 通常会使用线程安全的内存分配库，如 jemalloc，以确保在多线程环境下内存分配的正确性和高效性。

动态内存分配器的选择与优化

  1. Redis 中的动态内存分配器
    • Redis 默认使用 jemalloc 作为动态内存分配器。jemalloc 是一个高效的、多线程安全的内存分配库，它具有出色的内存管理性能，能够有效地减少内存碎片。
    • 除了 jemalloc，Redis 也支持使用系统默认的内存分配器（如 glibc 的 malloc）。但在多线程环境下，jemalloc 通常表现更好，因为它针对多线程应用进行了优化，能够减少锁竞争，提高内存分配的效率。
  2. 动态内存分配器的优化
    • 可以通过调整 jemalloc 的参数来进一步优化内存管理。例如，可以通过设置 MALLOC_ARENA_MAX 环境变量来限制 jemalloc 的 arena 数量，以减少线程之间的内存分配竞争。
    • 对于一些特定的应用场景，如果发现 jemalloc 的内存分配策略不符合需求，也可以考虑使用其他内存分配器，如 tcmalloc。但在切换内存分配器时，需要充分测试，确保不会对 Redis 的性能和稳定性产生负面影响。

内存管理中的常见问题与解决方案

  1. 内存碎片问题
    • 问题表现：随着 Redis 不断地进行内存分配和释放操作，可能会产生内存碎片，导致实际使用的内存空间大于数据所需的内存空间，降低内存使用效率。
    • 解决方案：可以通过重启 Redis 来整理内存碎片，因为重启会重新分配内存，消除碎片。另外，也可以使用 MEMORY PURGE 命令（仅在 Redis 4.0 及以上版本支持）来尝试整理内存碎片，但这个命令可能会导致 Redis 短暂的性能下降。
  2. 内存溢出问题
    • 问题表现：当 Redis 使用的内存超过系统分配给它的内存限制时，会发生内存溢出，导致 Redis 服务崩溃。
    • 解决方案：可以通过调整 Redis 的内存配置参数（如 maxmemory）来限制 Redis 使用的最大内存。当内存使用接近 maxmemory 时，可以根据设置的内存淘汰策略（如 volatile - lru、allkeys - lru 等）自动删除部分数据，以避免内存溢出。同时，需要优化数据结构的使用，合理选择哈希对象的编码，减少不必要的内存占用。

总结

Redis 哈希对象的内存管理策略是一个复杂而关键的部分，涉及到编码方式的选择、内存的分配与释放、编码转换策略以及与性能的平衡等多个方面。通过深入理解这些策略，并结合具体的应用场景进行合理的配置和优化，可以有效地提高 Redis 的内存使用效率和性能，确保系统的稳定运行。在实际应用中，需要根据数据的特点、访问模式以及系统资源等因素，综合考虑选择合适的内存管理策略，以充分发挥 Redis 的优势。同时，要关注内存管理过程中可能出现的问题，如内存碎片和内存溢出，并及时采取相应的解决方案。通过不断地优化和调整，让 Redis 在内存管理方面达到最佳的效果。