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作者:京东科技 董健
导读
缓存 Redis,是咱们最罕用的服务,其实用场景宽泛,被大量利用到各业务场景中。也正因如此,缓存成为了重要的硬件老本起源,咱们有必要从空间上做一些优化,降低成本的同时也会进步性能。
上面以咱们的案例阐明,将缓存空间缩小 70% 的做法。
场景设定
1、咱们须要将 POJO 存储到缓存中,该类定义如下
public class TestPOJO implements Serializable {
private String testStatus;
private String userPin;
private String investor;
private Date testQueryTime;
private Date createTime;
private String bizInfo;
private Date otherTime;
private BigDecimal userAmount;
private BigDecimal userRate;
private BigDecimal applyAmount;
private String type;
private String checkTime;
private String preTestStatus;
public Object[] toValueArray(){Object[] array = {testStatus, userPin, investor, testQueryTime,
createTime, bizInfo, otherTime, userAmount,
userRate, applyAmount, type, checkTime, preTestStatus};
return array;
}
public CreditRecord fromValueArray(Object[] valueArray){// 具体的数据类型会失落,须要做解决}
}
2、用上面的实例作为测试数据
TestPOJO pojo = new TestPOJO();
pojo.setApplyAmount(new BigDecimal("200.11"));
pojo.setBizInfo("XX");
pojo.setUserAmount(new BigDecimal("1000.00"));
pojo.setTestStatus("SUCCESS");
pojo.setCheckTime("2023-02-02");
pojo.setInvestor("ABCD");
pojo.setUserRate(new BigDecimal("0.002"));
pojo.setTestQueryTime(new Date());
pojo.setOtherTime(new Date());
pojo.setPreTestStatus("PROCESSING");
pojo.setUserPin("ABCDEFGHIJ");
pojo.setType("Y");
惯例做法
System.out.println(JSON.toJSONString(pojo).length());
应用 JSON 间接序列化、打印 length=284, 这种形式是最简略的形式,也是最罕用的形式,具体数据如下:
{“applyAmount”:200.11,”bizInfo”:”XX”,”checkTime”:”2023-02-02″,”investor”:”ABCD”,”otherTime”:”2023-04-10 17:45:17.717″,”preCheckStatus”:”PROCESSING”,”testQueryTime”:”2023-04-10 17:45:17.717″,”testStatus”:”SUCCESS”,”type”:”Y”,”userAmount”:1000.00,”userPin”:”ABCDEFGHIJ”,”userRate”:0.002}
咱们发现,以上蕴含了大量无用的数据,其中属性名是没有必要存储的。
改良 1 - 去掉属性名
System.out.println(JSON.toJSONString(pojo.toValueArray()).length());
通过抉择数组构造代替对象构造,去掉了属性名,打印 length=144,将数据大小升高了 50%,具体数据如下:
[“SUCCESS”,”ABCDEFGHIJ”,”ABCD”,”2023-04-10 17:45:17.717″,null,”XX”,”2023-04-10 17:45:17.717″,1000.00,0.002,200.11,”Y”,”2023-02-02″,”PROCESSING”]
咱们发现,null 是没有必要存储的,工夫的格局被序列化为字符串,不合理的序列化后果,导致了数据的收缩,所以咱们应该选用更好的序列化工具。
改良 2 - 应用更好的序列化工具
// 咱们依然选取 JSON 格局,但应用了第三方序列化工具
System.out.println(new ObjectMapper(new MessagePackFactory()).writeValueAsBytes(pojo.toValueArray()).length);
选取更好的序列化工具,实现字段的压缩和正当的数据格式,打印 length=92, 空间比上一步又升高了 40%。
这是一份二进制数据,须要以二进制操作 Redis,将二进制转为字符串后,打印如下:
��SUCCESS�ABCDEFGHIJ�ABCD��j�6���XX��j�6����?`bM����@i��Q�Y�2023-02-02�PROCESSING
顺着这个思路再深挖,咱们发现,能够通过手动抉择数据类型,实现更极致的优化成果,抉择应用更小的数据类型,会取得进一步的晋升。
改良 3 - 优化数据类型
在以上用例中,testStatus、preCheckStatus、investor 这 3 个字段,实际上是枚举字符串类型,如果可能应用更简略数据类型(比方 byte 或者 int 等)代替 string,还能够进一步节俭空间。其中 checkTime 能够用 Long 类型代替字符串,会被序列化工具输入更少的字节。
public Object[] toValueArray(){Object[] array = {toInt(testStatus), userPin, toInt(investor), testQueryTime,
createTime, bizInfo, otherTime, userAmount,
userRate, applyAmount, type, toLong(checkTime), toInt(preTestStatus)};
return array;
}
在手动调整后,应用了更小的数据类型代替了 String 类型,打印 length=69
改良 4 - 思考 ZIP 压缩
除了以上的几点之外,还能够思考应用 ZIP 压缩形式获取更小的体积,在内容较大或重复性较多的状况下,ZIP 压缩的成果显著,如果存储的内容是 TestPOJO 的数组,可能适宜应用 ZIP 压缩。
但 ZIP 压缩并不一定会缩小体积,在小于 30 个字节的状况下,兴许还会减少体积。在重复性内容较少的状况下,无奈取得显著晋升。并且存在 CPU 开销。
在通过以上优化之后,ZIP 压缩不再是必选项,须要依据理论数据做测试能力分辨到 ZIP 的压缩成果。
最终落地
下面的几个改良步骤体现了优化的思路,然而反序列化的过程会导致类型的失落,解决起来比拟繁琐,所以咱们还须要思考反序列化的问题。
在缓存对象被预约义的状况下,咱们齐全能够手动解决每个字段,所以在实战中,举荐应用手动序列化达到上述目标,实现精细化的管制,达到最好的压缩成果和最小的性能开销。
能够参考以下 msgpack 的实现代码,以下为测试代码,请自行封装更好的 Packer 和 UnPacker 等工具:
<dependency>
<groupId>org.msgpack</groupId>
<artifactId>msgpack-core</artifactId>
<version>0.9.3</version>
</dependency>
public byte[] toByteArray() throws Exception {MessageBufferPacker packer = MessagePack.newDefaultBufferPacker();
toByteArray(packer);
packer.close();
return packer.toByteArray();}
public void toByteArray(MessageBufferPacker packer) throws Exception {if (testStatus == null) {packer.packNil();
}else{packer.packString(testStatus);
}
if (userPin == null) {packer.packNil();
}else{packer.packString(userPin);
}
if (investor == null) {packer.packNil();
}else{packer.packString(investor);
}
if (testQueryTime == null) {packer.packNil();
}else{packer.packLong(testQueryTime.getTime());
}
if (createTime == null) {packer.packNil();
}else{packer.packLong(createTime.getTime());
}
if (bizInfo == null) {packer.packNil();
}else{packer.packString(bizInfo);
}
if (otherTime == null) {packer.packNil();
}else{packer.packLong(otherTime.getTime());
}
if (userAmount == null) {packer.packNil();
}else{packer.packString(userAmount.toString());
}
if (userRate == null) {packer.packNil();
}else{packer.packString(userRate.toString());
}
if (applyAmount == null) {packer.packNil();
}else{packer.packString(applyAmount.toString());
}
if (type == null) {packer.packNil();
}else{packer.packString(type);
}
if (checkTime == null) {packer.packNil();
}else{packer.packString(checkTime);
}
if (preTestStatus == null) {packer.packNil();
}else{packer.packString(preTestStatus);
}
}
public void fromByteArray(byte[] byteArray) throws Exception {MessageUnpacker unpacker = MessagePack.newDefaultUnpacker(byteArray);
fromByteArray(unpacker);
unpacker.close();}
public void fromByteArray(MessageUnpacker unpacker) throws Exception {if (!unpacker.tryUnpackNil()){this.setTestStatus(unpacker.unpackString());
}
if (!unpacker.tryUnpackNil()){this.setUserPin(unpacker.unpackString());
}
if (!unpacker.tryUnpackNil()){this.setInvestor(unpacker.unpackString());
}
if (!unpacker.tryUnpackNil()){this.setTestQueryTime(new Date(unpacker.unpackLong()));
}
if (!unpacker.tryUnpackNil()){this.setCreateTime(new Date(unpacker.unpackLong()));
}
if (!unpacker.tryUnpackNil()){this.setBizInfo(unpacker.unpackString());
}
if (!unpacker.tryUnpackNil()){this.setOtherTime(new Date(unpacker.unpackLong()));
}
if (!unpacker.tryUnpackNil()){this.setUserAmount(new BigDecimal(unpacker.unpackString()));
}
if (!unpacker.tryUnpackNil()){this.setUserRate(new BigDecimal(unpacker.unpackString()));
}
if (!unpacker.tryUnpackNil()){this.setApplyAmount(new BigDecimal(unpacker.unpackString()));
}
if (!unpacker.tryUnpackNil()){this.setType(unpacker.unpackString());
}
if (!unpacker.tryUnpackNil()){this.setCheckTime(unpacker.unpackString());
}
if (!unpacker.tryUnpackNil()){this.setPreTestStatus(unpacker.unpackString());
}
}
场景延长
假如,咱们为 2 亿用户存储数据,每个用户蕴含 40 个字段,字段 key 的长度是 6 个字节,字段是别离治理的。
失常状况下,咱们会想到 hash 构造,而 hash 构造存储了 key 的信息,会占用额定资源,字段 key 属于不必要数据,依照上述思路,能够应用 list 代替 hash 构造。
通过 Redis 官网工具测试,应用 list 构造须要 144G 的空间,而应用 hash 构造须要 245G 的空间 (当 50% 以上的属性为空时,须要进行测试,是否依然实用)
在以上案例中,咱们采取了几个非常简单的措施,仅仅有几行简略的代码,可升高空间 70% 以上,在数据量较大以及性能要求较高的场景中,是十分值得举荐的。:
• 应用数组代替对象(如果大量字段为空,需配合序列化工具对 null 进行压缩)
• 应用更好的序列化工具
• 应用更小的数据类型
• 思考应用 ZIP 压缩
• 应用 list 代替 hash 构造(如果大量字段为空,须要进行测试比照)