Quel est l'impact des différents types de données redis sur la mémoire?

L'effet du type de données redis sur la mémoire: String: La consommation de mémoire dépend de la liste de longueurs de chaîne: En plus de la taille des éléments, le stockage supplémentaire des pointeurs est requis: la consommation de mémoire dépend du nombre d'éléments et de la taille de la taille des éléments: plus de mémoire que des ensembles de codées, car le stockage supplémentaire du hachage de fraction est

Quel est l'impact des différents types de données redis sur la mémoire?

Cette question est bien posée! L'efficacité d'utilisation de la mémoire de Redis est directement liée aux performances et au coût de votre application. Différents types de données, la consommation de mémoire varie considérablement en raison des différences dans les implémentations sous-jacentes. Autrement dit, il n'est pas aussi simple et brut que "plus le type est complexe, plus la consommation de mémoire", il doit donc être analysée en détail.

Commençons par les types de données les plus couramment utilisés et voyons comment ils mangent de la mémoire.

String: c'est le type le plus simple, essentiellement un tableau d'octets. L'utilisation de la mémoire dépend principalement de la longueur de la chaîne. Un simple «bonjour» occupe la mémoire et une longue chaîne contenant des millions d'identifiants utilisateur est un monde de différence. Par conséquent, lors du stockage des données avec le type de chaîne, essayez de contrôler la longueur de la chaîne pour éviter de stocker un texte trop grand ou des données binaires. N'oubliez pas que Redis est unique et manipule les chaînes super-grandes peuvent sérieusement affecter les performances.

Liste: La couche sous-jacente de la liste est une implémentation liée à la liste bidirectionnelle, chaque élément contient un pointeur, pointant vers les éléments avant et arrière. Ainsi, en plus de la taille de l'élément lui-même, des pointeurs de stockage supplémentaires sont nécessaires. Plus il y a d'éléments, plus le pointeur prend de la mémoire. Si vous utilisez la liste pour stocker beaucoup de petites données, la consommation de mémoire peut être plus élevée que vous ne le pensez. À l'heure actuelle, il est plus approprié de déterminer si l'utilisation des ensembles ou des ensembles commandés dépend de votre scénario d'application.

SET: Le jeu est implémenté à l'aide d'une table de hachage, et l'efficacité de recherche est très élevée. L'utilisation de la mémoire dépend principalement du nombre d'éléments de collecte et de la taille de l'élément lui-même. Étant donné que le tableau de hachage doit gérer les conflits, trop d'éléments peuvent provoquer un développement du tableau de hachage et ainsi augmenter la consommation de mémoire. Mais en général, Set a plus d'avantages dans l'utilisation de la mémoire que la liste, surtout lorsqu'il existe de nombreux éléments.

SET COMMANDÉ: Tri Set est une version mise à niveau de Set, qui ajoute un score à chaque élément pour le tri. Cela le rend plus de mémoire que définir car des scores de stockage supplémentaires sont nécessaires. Mais si votre application nécessite du tri, l'ensemble tri est toujours le premier choix et ses avantages de performance peuvent compenser la consommation de mémoire supplémentaire.

Hash: Hash est une collection de paires de valeurs clés, similaires à un dictionnaire ou un objet JSON. L'utilisation de la mémoire dépend du nombre de paires de valeurs clés, ainsi que de la taille des clés et des valeurs. Si votre structure de données elle-même est une paire de valeurs clés, l'utilisation du hachage est la plus appropriée. Cependant, vous devez également prêter attention à la taille de la valeur clé pour éviter de stocker des données trop importantes.

Bitmap et Hyperloglog: Ce sont des structures de données avancées de Redis utilisées pour traiter les données massives. Bitmap utilise un tableau de bits pour représenter des données, ce qui est très efficace de la mémoire et convient au stockage des valeurs ou des compteurs booléens. Hyperloglog est utilisé pour les statistiques de cardinalité. Il peut estimer le nombre d'éléments définis avec une très petite mémoire, qui peut grandement enregistrer la mémoire dans des scénarios spécifiques.

Expérience:

• Soyez prudent lorsque vous choisissez des types de données: ne soyez pas gourmand pour plus de commodité et choisissez le type de données le plus simple. Vous devez choisir le type le plus approprié en fonction du scénario d'application réel pour maximiser l'optimisation de l'utilisation de la mémoire.
• La taille des données doit être contrôlée: évitez de stocker des données trop importantes, en particulier les types de chaînes. Vous pouvez envisager de s'effondrer ou d'utiliser d'autres structures de données.
• Nettoyez régulièrement les données expirées: Redis fournit un mécanisme d'expiration, qui peut régulièrement nettoyer les données expirées et libérer de la mémoire. Il est très important de définir raisonnablement le temps d'expiration.
• Surveillez l'utilisation de la mémoire: utilisez régulièrement des outils de surveillance Redis pour surveiller l'utilisation de la mémoire et découvrir rapidement et résoudre les problèmes de fuite de mémoire.

N'oubliez pas que le code doit être écrit avec élégance et efficacement! Ne laissez pas Redis Memory devenir votre goulot d'étranglement. Choisir le bon type de données, c'est comme choisir la bonne arme pour être invincible sur le champ de bataille des performances. Ce n'est pas une conférence sur papier, mais un résumé de mes années d'expérience pratique!

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!