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）