Redis 内存压缩实战，学习了！

发布时间：2025-11-04 07:24:27 来源：码上建站 作者：域名

 在讨论Redis内存压缩的学习了时候，我们需要了解一下几个Redis的存压相关知识。

压缩列表 ziplist

Redis的缩实ziplist是用一段连续的内存来存储列表数据的一个数据结构，它的学习了结构示例如下图 

压缩列表组成示例--截图来自《Redis设计与实现》

压缩列表节点组成示例--截图来自《Redis设计与实现》

其中

当我们查找一个节点的时候，主要进行一下操作:

通过上述的云服务器提供商存压描述，我们可以知道，缩实ziplist每次数据更新的复杂度大约是O(N)，因为它需要对N个节点进行内存重分配，查找一个数据的时候，复杂度是O(N)，最坏情况下需要遍历整个列表。

什么情况下会使用到ziplist呢？

Redis会使用到ziplist的数据结构是Hash与List。

Hash结构使用ziplist作为底层存储的两个条件是:

只要上述条件任何一个不满足，Redis就会自动将这个Hash对象从ziplist转换成hashtable。但这两个阈值可以通过修改配置文件中的hash-max-ziplist-value与hash-max-ziplist-entries来变更。

List结构使用ziplist的条件与Hash结构一样，当条件不满足的时候，会从ziplist转换成linkedlist，同样我们可以修改list-max-ziplist-value与hash-max-ziplist-entries来使用不同的阈值。

为什么Hash与List会使用ziplist来存储数据呢？

因为

本质上，使用ziplist就是以时间换空间的一种优化，但是他的时间损坏小到几乎可以忽略不计，但却能带来可观的内存减少，所以满足条件时，Redis会使用ziplist作为Hash与List的存储结构。

实战

我们先抛出问题，在广告程序化交易的过程中，我们经常需要为一个广告投放计划定制人群包，其存储的形式如下: 

其中，人群包ID是Long型整数，设备ID是经过MD5处理，长度为32。在业务场景中，我们需要判断一个设备ID是否在一个人群包中，WordPress模板来决定是否投放广告。另外，Redis 系列面试题和答案全部整理好了，微信搜索Java技术栈，在后台发送：面试，可以在线阅读。

在传统的使用Redis的场景, 我们可以使用标准的KV结构来存储定向包数据，则存储方式如下: 

如果我们想使用ziplist来继续内存压缩的话，我们必须保证Hash对象的长度小于512，并且键值的长度小于64字节。我们可以将KV结构的数据，存储到预先分配好的bucket中。

我们先预估下，整个Redis集群预计容纳的数据条数为10亿，那么Bucket的数量的计算公式如下:

那么我们大概需要200W个Bucket(预估Bucket数量需要多预估一点，以防触发临界值问题） 我们先以下公式计算BucketID: 

那么数据在Redis的存储结构就变成 

这样我们保证每个bucket中的数据项都小于512，并且长度均小于64字节。点击这里可以刷 Redis 系列面试题。

我们以2000W数据进行测试，前后两者的内存使用情况如下:

在这里需要额外引入一个概念 – 内存碎片率。

因为压缩列表在更新节点的时候，经常需要进行内存重分配，所以导致比较高的内存碎片率。我们在做技术方案比较的时候，内存碎片率也是非常需要关注的指标之一。

但有很多手段可以减少内存碎片率，比如内存对其，甚至更极端的直接重做整个Redis内存（利用快照或者从节点来重做内存）都能有效的减低内存碎片率。

我们在本次实验中，因为存储的数值比较大（单个KEY约34个字节），所以实际节省内存不是很多，但依然能节约35%-50%的内存使用。

在实际的生产环境中，我们根据应用场景合理的设计压缩存储结构，部分业务甚至能达到节约70%的内存使用的效果。

压缩列表能节省多少内存？

我们现在知道压缩列表是通过将节点紧凑的排列在内存中，从而节省掉内存的。但他究竟节省了哪些内存从而能达到惊人的压缩率呢？

首先为了明白这个细节，我们需要知道普通Key-Value结构在Redis中是如何存储的。 

Redis所有的对象都是通过上述结构来存储, 假设我存储Hello=>World这样一个健值对到Redis中，除了存储本身键值的数据外，还需要额外的24个字节来存储redisObject对象。

而Redis存储字符串使用的SDS数据结构 

假如字符串的长度无法用unsigned int8来表示的话，Redis会使用能表达更大长度的sdshdr16结构来存储字符串。

并且，为了减少修改字符串带来的内存重分类问题，Redis会进行内存预分配，所以可能你仅仅为了保存五个字符，但Redis会为你预分配10 bytes的内存。

这意味着当我们存储Hello这个字符串的时候，你需要额外的3个以上的字节。

Oh~~~，我只想保存Hello=>World这十个字符的数据，竟然需要的30~40个字节的数据来存储额外的信息，比存储数据本身的大小还多一些。这还没包括Redis维护字典表所需要的额外的内存空间。

那么假设我们用ziplist来存储这个数据，我们仅仅需要额外的2个字节用于存储previous_entry_length与encoding。具体的计算方式可以参考Redis源码或者《Redis设计与实现》第一部分第7章压缩列表。

总结

从以上对比，我们可以看出，在存储越小的数据的时候，使用ziplist来进行数据压缩能得到更好的压缩率。但副作用也很明显，ziplist的更新效率远远低于普通K-V模式，并且会造成额外的内存碎片率。

在Redis中存储大量数据的实践过程中，我们经常会做一些小技巧来尽可能压榨Redis的存储能力。另外，关注公众号Java技术栈，在后台回复：面试，可以获取我整理的 Redis 系列面试题和答案，非常齐全。 

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