REDIS内存容量的预估和优化

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.