다른 REDIS 데이터 유형이 메모리에 미치는 영향은 무엇입니까?

메모리에 대한 Redis 데이터 유형의 효과 : 문자열 : 메모리 소비는 문자열 길이 목록에 따라 다릅니다. 요소 크기 외에도 포인터의 추가 스토리지가 필요합니다. 메모리 소비는 요소의 수와 요소 크기 순서 수집에 따라 달라집니다. 분수 해시의 추가 저장 : 메모리 소비는 키 값 비트 맵 및 하이퍼 리그 매지에 의존하기 때문에 세트보다 더 많은 메모리를 세트보다 더 많은 메모리에 달려 있습니다.

다른 REDIS 데이터 유형이 메모리에 미치는 영향은 무엇입니까?

이 질문은 잘 묻습니다! Redis의 메모리 사용 효율성은 응용 프로그램 성능 및 비용과 직접 관련이 있습니다. 다른 데이터 유형, 메모리 소비는 기본 구현의 차이로 인해 크게 다릅니다. 간단히 말해서, 그것은 "유형이 더 복잡할수록 메모리 소비가 많을수록 단순하고 조잡하지 않으므로 자세히 분석해야합니다.

가장 일반적으로 사용되는 데이터 유형의 Redis에서 시작하여 메모리를 먹는 방법을 살펴 보겠습니다.

문자열 : 이것은 가장 간단한 유형, 본질적으로 바이트 배열입니다. 메모리 사용량은 주로 문자열의 길이에 따라 다릅니다. 간단한 "hello"는 메모리를 차지하며 수백만 개의 사용자 ID를 포함하는 긴 문자열은 차이의 세계입니다. 따라서 문자열 유형으로 데이터를 저장할 때는 너무 큰 텍스트 나 이진 데이터를 저장하지 않도록 문자열의 길이를 제어하십시오. Redis는 단일 스레드이며 슈퍼 레이지 스트링을 처리하면 성능에 심각한 영향을 줄 수 있다는 것을 잊지 마십시오.

목록 : 기본 목록 계층은 양방향 링크 된 목록 구현이며 각 요소에는 포인터가 포함되어 있으며 전면 및 후면 요소를 가리 킵니다. 따라서 요소 자체의 크기 외에 추가 스토리지 포인터가 필요합니다. 요소가 많을수록 포인터가 더 많은 메모리를 차지합니다. 목록을 사용하여 많은 작은 데이터를 저장하는 경우 메모리 소비가 생각보다 높을 수 있습니다. 현재 세트 또는 순서 세트를 사용하는 것이 응용 프로그램 시나리오에 의존하는지 여부를 고려하는 것이 더 적절합니다.

세트 : 세트는 해시 테이블을 사용하여 구현되며 검색 효율은 매우 높습니다. 메모리 사용량은 주로 수집 요소의 수와 요소 자체의 크기에 따라 다릅니다. 해시 테이블은 충돌을 처리해야하므로 너무 많은 요소로 인해 해시 테이블이 확장되어 메모리 소비를 증가시킬 수 있습니다. 그러나 일반적으로 SET는 특히 요소가 많을 때 목록보다 메모리 활용에 더 많은 장점이 있습니다.

순서 세트 : 정렬 세트는 업그레이드 된 세트 버전으로 정렬을 위해 각 요소에 점수를 추가합니다. 추가 스토리지 점수가 필요하기 때문에 설정보다 더 많은 메모리가됩니다. 그러나 애플리케이션이 정렬이 필요한 경우 정렬 된 세트는 여전히 첫 번째 선택이며 성능 장점은 추가 메모리 소비를 보상 할 수 있습니다.

해시 : 해시는 사전 또는 JSON 객체와 유사한 키 값 쌍의 컬렉션입니다. 메모리 사용량은 키 값 쌍의 수와 키 및 값의 크기에 따라 다릅니다. 데이터 구조 자체가 키 값 쌍 인 경우 해시를 사용하는 것이 가장 적합합니다. 그러나 너무 큰 데이터를 저장하지 않으려면 키 값의 크기에주의를 기울여야합니다.

BitMap 및 Hyperloglog : 이는 대규모 데이터를 처리하는 데 사용되는 Redis의 고급 데이터 구조입니다. 비트 맵은 비트 배열을 사용하여 데이터를 나타내는 데 메모리 효율적이며 부울 값 또는 카운터를 저장하는 데 적합합니다. 하이퍼 로글 로그는 카디널리티 통계에 사용됩니다. 메모리가 매우 작은 세트 요소 수를 추정 할 수있어 특정 시나리오에서 메모리를 크게 저장할 수 있습니다.

경험:

• 데이터 유형을 선택할 때주의하십시오 : 편의를 위해 탐욕스럽지 말고 가장 간단한 데이터 유형을 선택하십시오. 메모리 사용의 최적화를 극대화하려면 실제 응용 프로그램 시나리오에 따라 가장 적합한 유형을 선택해야합니다.
• 데이터 크기를 제어해야합니다. 너무 큰 데이터, 특히 문자열 유형을 저장하지 마십시오. 샤딩 또는 다른 데이터 구조를 고려할 수 있습니다.
• 정기적으로 만료 된 데이터를 정리 : Redis는 만료 메커니즘을 제공하여 정기적으로 만료 된 데이터를 정리하고 메모리를 확보 할 수 있습니다. 만료 시간을 합리적으로 설정하는 것이 매우 중요합니다.
• 메모리 사용 모니터링 : Redis 모니터링 도구를 사용하여 메모리 사용을 정기적으로 모니터링하고 메모리 누출 문제를 즉시 발견하고 해결합니다.

코드는 우아하고 효율적으로 작성해야합니다! Redis 메모리가 병목 현상이되지 않도록하십시오. 올바른 데이터 유형을 선택하는 것은 성능의 전장에서 무적으로 올바른 무기를 선택하는 것과 같습니다. 이것은 논문 이야기가 아니라 수년간의 실제 경험에 대한 요약입니다!

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