rediskey值内存消耗以及性能影响

目录

一、redis key数量为1千万时。

二、redis key数量为1千5百万时。

三、redis key数量为一千五百万时压测

四、使用map将key值打散存储，小key为1千五百万

五、使用hset存储打散为256个key

六、进行hget的压力测试

七、总结 

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一、redis key数量为1千万时。

存储value为"0"，比较小。如果value较大，则存储内存会增多

redis key数量为一千万时，使用了865M的内存。

# Keyspace
db0:keys=11100111,expires=0,avg_ttl=0
内存使用情况
# Memory
used_memory:907730088
used_memory_human:865.68M
used_memory_rss:979476480
used_memory_rss_human:934.10M
used_memory_peak:1258244232
used_memory_peak_human:1.17G
used_memory_peak_perc:72.14%
used_memory_overhead:580102896
used_memory_startup:765664
used_memory_dataset:327627192
used_memory_dataset_perc:36.12%
total_system_memory:8365256704
total_system_memory_human:7.79G
used_memory_lua:37888
used_memory_lua_human:37.00K

二、redis key数量为1千5百万时。

redis key数量为一千五百万时，使用了1.13G的内存。

 

# Keyspace
db0:keys=15100031,expires=0,avg_ttl=0
# Memory
used_memory:1211733288
used_memory_human:1.13G
used_memory_rss:1247817728
used_memory_rss_human:1.16G
used_memory_peak:1258244232
used_memory_peak_human:1.17G
used_memory_peak_perc:96.30%
used_memory_overhead:740104496
used_memory_startup:765664
used_memory_dataset:471628792
used_memory_dataset_perc:38.95%
total_system_memory:8365256704
total_system_memory_human:7.79G
used_memory_lua:37888
used_memory_lua_human:37.00K

 

三、redis key数量为一千五百万时压测

redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 1000 -n 10000 -t get -q
GET: 34364.26 requests per second

四、使用map将key值打散存储，小key为1千五百万

使用hset存储打散为1024个key时,存储大小为921M，比直接存储节省了200M。

# Memory
used_memory:966758968
used_memory_human:921.97M
used_memory_rss:1002913792
used_memory_rss_human:956.45M
used_memory_peak:1749456304
used_memory_peak_human:1.63G
used_memory_peak_perc:55.26%
used_memory_overhead:1929880
used_memory_startup:765664
used_memory_dataset:964829088
used_memory_dataset_perc:99.88%
total_system_memory:8365256704
total_system_memory_human:7.79G
used_memory_lua:37888
used_memory_lua_human:37.00K


# Keyspace
db0:keys=1024,expires=0,avg_ttl=0

 

五、使用hset存储打散为256个key

存储大小为1.09G，比直接存储小了80M。

used_memory:1170356864
used_memory_human:1.09G
used_memory_rss:1190223872
used_memory_rss_human:1.11G
used_memory_peak:1749456304
used_memory_peak_human:1.63G
used_memory_peak_perc:66.90%
used_memory_overhead:33759246
used_memory_startup:765664
used_memory_dataset:1136597618
used_memory_dataset_perc:97.18%
total_system_memory:8365256704
total_system_memory_human:7.79G

六、进行hget的压力测试

 redis-benchmark -h 127.0.0.1  -p 6379 -c 1000 -n 10000 -t hget myhash rand_int rand_int rand_int 
====== myhash rand_int rand_int rand_int ======
  10000 requests completed in 0.22 seconds
  1000 parallel clients
  3 bytes payload
  keep alive: 1

46511.63 requests per second

七、总结 

可见，当存储量特别大的时候，可以将key进行hash分散处理，可以减少存储内存。并且当key的数量很大的时候，redis取值性能还是很高的。