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add by zhj:本文只翻譯了一部分,更多分析要參考英文原文
譯文:節約記憶體:Instagram的Redis實踐
英文原文:Storing hundreds of millions of simple key-value pairs in Redis
Instagram可以說是網拍App的始祖級應用,也是當前最火熱的拍照App之一,Instagram的照片數量已經達到3億,而在Instagram裡,我們需要知道每一張照片的作者是誰,下面就是Instagram團隊如何使用Redis來解決這個問題並進行記憶體最佳化的。
首先,這個通過圖片ID反查使用者UID的應用有以下幾點需求:
- 查詢速度要足夠快
- 資料要能全部放到記憶體裡,最好是一台EC2的 high-memory 機型就能儲存(17GB或者34GB的,68GB的太浪費了)
- 要合適Instagram現有的架構(Instagram對Redis有一定的使用經驗,比如這個應用)
- 支援持久化,這樣在伺服器重啟後不需要再預熱
Instagram的開發人員首先否定了資料庫儲存的方案,他們保持了KISS原則(Keep It Simple and Stupid),因為這個應用根本用不到資料庫的update功能,事務功能和關聯查詢等等牛X功能,所以不必為這些用不到的功能去選擇維護一個資料庫。
於是他們選擇了Redis,Redis是一個支援持久化的記憶體資料庫,所有的資料都被儲存在記憶體中(忘掉VM吧),而最簡單的實現就是使用Redis的String結構來做一個key-value儲存就行了。像這樣:
SET media:1155315 939GET media:1155315> 939
其中1155315是圖片ID,939是使用者ID,我們將每一張圖片ID為作key,使用者uid作為value來存成key-value對。然後他們進行了測試,將資料按上面的方法儲存,1,000,000資料會用掉70MB記憶體,300,000,000張照片就會用掉21GB的記憶體。對比預算的17GB還是超支了。
於是Instagram的開發人員向Redis的開發人員之一Pieter Noordhuis詢問最佳化方案,得到的回複是使用Hash結構。具體的做法就是將資料分段,每一段使用一個Hash結構儲存,由於Hash結構會在單個Hash元素在不足一定數量時進行壓縮儲存,所以可以大量節約記憶體。這一點在上面的String結構裡是不存在的。而這個一定數量是由設定檔中的hash-zipmap-max-entries參數來控制的。經過開發人員們的實驗,將hash-zipmap-max-entries設定為1000時,效能比較好,超過1000後HSET命令就會導致CPU消耗變得非常大。
於是他們改變了方案,將資料存成如下結構:
HSET "mediabucket:1155" "1155315" "939"HGET "mediabucket:1155" "1155315"> "939"
通過取7位的圖片ID的前四位為Hash結構的key值,保證了每個Hash內部只包含3位的key,也就是1000個。
節約記憶體:Instagram的Redis實踐(轉)