redis的hGetAll函数的性能问题

在没关注这个函数之前,一直用的Memcache的数据存储方式,但是自从更换了redis之后,对于一个hash的数据存与取 对于Memcache方便甚多,但是问题来了,一个hash的列表如果量不大的情况,用hGetAll函数几乎看不出问题,一旦这个列表超过50或者更多时,此时用hGetAll函数便能很直观的看到性能问题,这里就不作数据分析了。

Redis是单线程的!当它处理一个请求时其他的请求只能等着。通常请求都会很快处理完,但是当我们使用HGETALL的时候,必须遍历每个字段来获取数据,这期间消耗的CPU资源和字段数成正比,如果还用了PIPELINING,无疑更是雪上加霜。

PERFORMANCE = CPUs / OPERATIONs

也就是说,此场景下为了提升性能,要么增加运算过程中的CPU数量;要么降低运算过程中的操作数量。在为了继续使用hash结构的数据,又要解决此问题,比较方便的方法就是将hash以序列化字符串存储,取的时候先取出反序列化的数据,再用hGet(key,array(hash..))。

例如:

....
$arrKey = array('dbfba184bef630526a75f2cd073a6098','dbfba184bef630526a75f2cd0dswet98')
$strKey = 'test';
$obj->hmGet($strKey,$arrKey);

把原本的hGetAll操作简化为hGet,也就是说,不再需要遍历hash中的每一个字段,因此即便不能让多个CPU参与运算,但是却大幅降低了操作数量,所以性能的提升仍然是显著的;当然劣势也很明显,和所有的冗余方式一样,此方案浪费了大量的内存。

有人会问,这样虽然没有了遍历字段的过程,但是却增加了反序列化的过程,而反序列化的成本往往也是很高的,难道这样也能提升性能?问题的关键在于开始我们遍历字段的操作是在一个cpu上完成的,后来反序列化的操作,不管是什么语言,都可以通过多进程或多线程来保证是在多个cpu上完成的,所以性能总体上是提升的。

另外,很多人直觉是通过运行redis多实例来解决问题。确实,这样可以增加运算过程中的CPU数量,有助于提升性能,但是需要注意的是,hGetAll和PIPELINING往往会让运算过程中的操作数量呈几何级爆炸式增长,相比之下,我们能增加的redis多实例数量简直就是杯水车薪,所以本例中这种方法不能彻底解决问题。

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