Redis 分片結構最佳化記憶體使用

隨著資料量不斷增長，Redis 的記憶體使用效率成為關鍵的效能瓶頸。本文介紹如何利用分片技術，將大型 HASH、SET 和 ZSET 分散到多個較小的結構中，有效降低記憶體佔用並提升查詢效能。文章以 Python 程式碼為例，詳細說明瞭如何設計分散式鍵計算函式、實作分散式 HASH 操作，並應用於 IP 位址到城市資訊的對映等實際案例。此外，文章還探討瞭如何使用分片 SET 實作獨立訪客統計，並分析了分片結構的優缺點以及未來的發展方向，例如最佳化分片策略、改進預估演算法以及擴充套件到其他應用場景。

9.2 分片結構（Sharded Structures）

在前一節中，我們討論瞭如何透過使用Redis中的壓縮列表（ziplist）和整數集合（intset）來減少記憶體使用。本文將介紹分片結構的概念，及其在HASH、SET和ZSET上的應用，以進一步最佳化記憶體使用和提升效能。

為何需要分片結構？

分片（Sharding）是一種將大規模資料分割成較小片段並分散儲存至不同位置的技術。這種技術在多個資料函式庫系統中被廣泛應用，以提升資料儲存和處理能力。在Redis中，透過對資料結構進行分片，我們可以在保持高效能的同時，進一步減少記憶體的使用。

分片結構的適用場景

對於LIST結構，由於其操作特性（如阻塞和非阻塞的PUSH和POP操作），在沒有Lua指令碼支援的情況下進行分片較為困難。因此，本文將重點介紹HASH、SET和ZSET的分片實作。

HASH的分片

HASH是一種常見的資料結構，用於儲存簡單的鍵值對。在某些應用場景中，單個HASH可能會包含大量的條目，例如在第5.3節中，我們曾經將IP地址對映到全球各地的城市資訊。該HASH包含了超過37萬個條目，顯然需要進行最佳化。

對HASH進行分片的關鍵步驟包括：

1. 選擇分片鍵（Shard Key）：利用HASH中的鍵作為分片的依據。
2. 計算分片ID（Shard ID）：對鍵進行雜湊計算，得到一個數值。根據預期的分片數量和總鍵數量，計算出每個分片應該包含的鍵數量，從而確定分片ID。

實作HASH分片

假設我們有一個包含城市ID和對應城市資訊的HASH，我們可以按照以下步驟進行分片：

1. 對城市ID進行雜湊計算，得到一個整數值。
2. 根據預定的分片數量，將雜湊值對映到對應的分片ID。
3. 將城市ID和對應的城市資訊儲存到相應的分片HASH中，鍵格式為 city_info:<shard_id>。

import hashlib

def shard_id(city_id, total_shards):
    # 對城市ID進行雜湊計算
    hash_value = int(hashlib.md5(city_id.encode()).hexdigest(), 16)
    # 計算分片ID
    return hash_value % total_shards

# 假設我們有100個分片
total_shards = 100
city_id = "12345"
shard_id = shard_id(city_id, total_shards)

# 將資料儲存到對應的分片HASH中
redis_client.hset(f"city_info:{shard_id}", city_id, "city_info_data")

#### 內容解密：

上述Python程式碼展示瞭如何根據城市ID計算分片ID並將資料儲存到對應的Redis HASH中。關鍵步驟包括：

• 使用MD5雜湊函式對城市ID進行雜湊計算，得到一個整數雜湊值。
• 透過取模運算，將雜湊值對映到預定的分片ID範圍內。
• 使用Redis的HSET命令，將城市ID和對應的城市資訊儲存到相應的分片HASH中。

SET和ZSET的分片

對於SET和ZSET，分片的思路與HASH類別似，但需要考慮到它們各自的操作特性。例如，對於ZSET，由於某些操作（如ZRANGE、ZRANGEBYSCORE等）需要在所有分片上執行，因此在某些場景下，分片ZSET可能不如分片HASH或SET那樣直接有效。

然而，如果應用場景主要關注於查詢ZSET中排名靠前或靠後的元素，我們仍然可以透過分片來最佳化。例如，維護輔助的ZSET來跟蹤最高或最低得分的元素，並定期更新這些輔助ZSET，以保持高效查詢。

分片結構的優缺點

優點：

• 減少記憶體使用：透過將大結構分解為小結構，可以利用Redis的記憶體最佳化技術，如ziplist和intset。
• 提升查詢效能：在某些場景下，分片可以減少單次查詢的延遲。

缺點：

• 實作複雜度增加：分片結構需要額外的邏輯來管理和維護，特別是在需要支援完整資料結構功能時。
• 某些操作的效能下降：例如，對於ZSET，某些跨分片的操作可能會顯著降低效能。

  graph LR
    A[開始] --> B{計算分片ID}
    B -->|Shard ID|> C[儲存資料到對應分片]
    C --> D[結束]
    B -->|錯誤處理|> E[處理異常]

圖表翻譯：

此圖表展示了分片結構的基本流程。首先，系統會根據鍵計算出對應的分片ID。然後，將資料儲存到相應的分片中。過程中若出現錯誤，則進行相應的錯誤處理。該流程確保了資料能夠被正確地分散儲存和管理。

分散式結構最佳化：降低記憶體使用率的技術實踐

在現代的資料處理系統中，Redis 作為一種高效的記憶體資料函式庫，被廣泛應用於各種場景。然而，隨著資料量的增長，記憶體使用率成為了一個重要的最佳化方向。本文將探討如何透過分散式結構（Sharded structures）來最佳化 Redis 中的 HASH 結構，從而顯著降低記憶體使用率。

分散式鍵計算函式的設計與實作

為了實作 HASH 結構的分散式儲存，我們首先需要設計一個鍵計算函式，用於將原始鍵（key）對映到特定的分散式片段（shard）上。以下是一個實作範例：

def shard_key(base, key, total_elements, shard_size):
    if isinstance(key, (int)) or (isinstance(key, str) and key.isdigit()):
        shard_id = int(str(key), 10) // shard_size
    else:
        shards = 2 * total_elements // shard_size
        shard_id = binascii.crc32(key.encode('utf-8')) % shards
    return f"{base}:{shard_id}"

內容解密：

1. 鍵型別的判斷與處理：函式首先判斷鍵（key）的型別。如果鍵是整數或數字字串，則直接用於計算 shard ID。這種情況下，我們假設鍵是連續分配的整數，從而可以根據鍵值直接計算 shard ID。
2. CRC32 校驗和計算：對於非數值鍵，我們使用 CRC32 函式計算鍵的校驗和。CRC32 是一種快速且適合大多數情況的雜湊函式，能夠提供一個簡單的整數結果。
3. Shard ID 的計算：對於數值鍵，直接根據 shard_size 進行整數除法運算以獲得 shard ID。對於非數值鍵，則根據總元素數量和 shard_size 計算出 shard 數量，並對 CRC32 結果進行模運算，以確保鍵被均勻分配到不同的 shard 中。
4. 最終鍵的構建：將基礎鍵（base）和 shard ID 結合，生成最終的 shard 鍵，用於在 Redis 中定位資料。

分散式 HASH 操作的實作

利用上述 shard_key 函式，我們可以進一步實作類別似於 HSET 和 HGET 的分散式 HASH 操作函式：

def shard_hset(conn, base, key, value, total_elements, shard_size):
    shard = shard_key(base, key, total_elements, shard_size)
    return conn.hset(shard, key, value)

def shard_hget(conn, base, key, total_elements, shard_size):
    shard = shard_key(base, key, total_elements, shard_size)
    return conn.hget(shard, key)

內容解密：

1. Shard 鍵的計算：在進行 HSET 或 HGET 操作之前，首先呼叫 shard_key 函式計算鍵對應的 shard 鍵。
2. 資料儲存與檢索：利用計算出的 shard 鍵，在對應的 Redis HASH 結構中進行資料的儲存（HSET）或檢索（HGET）。

實際應用案例：IP 位址到城市資訊的對映

假設我們需要維護一個從 IP 位址到城市資訊的對映表，可以透過以下方式實作：

TOTAL_SIZE = 320000
SHARD_SIZE = 1024

def import_cities_to_redis(conn, filename):
    for row in csv.reader(open(filename)):
        # ... 資料處理邏輯
        city_id = # ... 取得城市 ID
        shard_hset(conn, 'cityid2city:', city_id, json.dumps([city, region, country]), TOTAL_SIZE, SHARD_SIZE)

def find_city_by_ip(conn, ip_address):
    # ... IP 位址處理邏輯
    city_id = # ... 取得城市 ID
    data = shard_hget(conn, 'cityid2city:', city_id, TOTAL_SIZE, SHARD_SIZE)
    return json.loads(data)

內容解密：

1. 資料匯入：在資料匯入過程中，利用 shard_hset 將城市資訊儲存到分散式的 HASH 結構中。
2. 資料查詢：查詢時，透過 shard_hget 從對應的 shard 中檢索城市資訊。

記憶體使用率最佳化效果評估

透過上述分散式 HASH 結構的最佳化，原本需要約 44 MB 記憶體儲存的城市資訊 HASH 表，被最佳化到約 12 MB，記憶體使用率降低了約 70%。這意味著在相同的記憶體資源下，可以儲存更多的資料。

練習：擴充套件更多操作功能

除了 HSET 和 HGET，您可以嘗試實作更多操作，如 HDEL、HINCRBY 和 HINCRBYFLOAT 的分散式版本，以進一步豐富分散式 HASH 結構的功能。

def shard_hdel(conn, base, key, total_elements, shard_size):
    shard = shard_key(base, key, total_elements, shard_size)
    return conn.hdel(shard, key)

def shard_hincrby(conn, base, key, amount, total_elements, shard_size):
    shard = shard_key(base, key, total_elements, shard_size)
    return conn.hincrby(shard, key, amount)

def shard_hincrbyfloat(conn, base, key, amount, total_elements, shard_size):
    shard = shard_key(base, key, total_elements, shard_size)
    return conn.hincrbyfloat(shard, key, amount)

內容解密：

1. HDEL 操作：實作分散式的 HDEL 操作，用於刪除指定鍵的資料。
2. HINCRBY 和 HINCRBYFLOAT 操作：實作分散式的計數器操作，用於對指定鍵的值進行增量操作，支援整數和浮點數型別。

這些擴充套件操作將進一步增強分散式 HASH 結構的靈活性和實用性，使其能夠支援更多型別的應用場景。

在Redis中實作分片SET以統計獨立訪客

隨著網路應用的發展，統計獨立訪客成為網站營運的重要指標。傳統的做法是在一天結束後進行統計，但這樣的做法延遲了資料的可用性。本章將介紹如何在Redis中使用分片SET（Sharded SETs）來實時統計獨立訪客數量。

為什麼使用分片SET？

在Redis中，SET是一種理想的資料結構，用於儲存唯一的元素。然而，當獨立訪客數量龐大時，單個SET可能會變得非常龐大，影響效能和記憶體使用。為瞭解決這個問題，我們可以採用分片技術，將大SET分散到多個小SET中，每個小SET負責儲存一部分資料。

分片SET的工作原理

1. UUID處理：假設每個訪客都有一個唯一的UUID（Universally Unique Identifier）。為了節省空間，我們可以取UUID的前56位（即前15個十六進位制數字轉換為數字），這樣每個訪客對應一個唯一的數字ID。

2. 分片函式：使用分片函式將訪客ID對映到不同的SET。這個函式會根據訪客ID和預期的訪客數量計算出一個分片鍵（Shard Key）。

3. SADD操作：對對映到的SET執行SADD（Set Add）操作，將訪客ID新增到對應的SET中。如果新增成功（即該ID之前不存在於SET中），則表示這是一個新的獨立訪客。

實作分片SADD函式

def shard_sadd(conn, base, member, total_elements, shard_size):
    shard = shard_key(base, 'x'+str(member), total_elements, shard_size)
    return conn.sadd(shard, member)

內容解密：

• shard_sadd函式封裝了分片SADD操作。
• shard_key函式根據訪客ID和預期訪客數量計算分片鍵。
• conn.sadd是Redis的SADD命令，用於將訪客ID新增到對應的分片SET中。

統計獨立訪客

為了實時統計獨立訪客數量，我們需要在每次訪客存取時執行以下步驟：

1. 計算訪客ID：取訪客UUID的前56位作為數字ID。
2. 確定日期：取得當天的日期，並建構當天的獨立訪客計數鍵。
3. 執行分片SADD：使用shard_sadd函式將訪客ID新增到對應的分片SET中。
4. 更新計數：如果SADD操作成功，表示這是一個新的獨立訪客，則對當天的獨立訪客計數進行增量操作。

SHARD_SIZE = 512
def count_visit(conn, session_id):
    today = date.today()
    key = 'unique:%s' % today.isoformat()
    expected = get_expected(conn, key, today)
    id = int(session_id.replace('-', '')[:15], 16)
    if shard_sadd(conn, key, id, expected, SHARD_SIZE):
        conn.incr(key)

內容解密：

• count_visit函式負責統計獨立訪客。
• SHARD_SIZE定義了分片的大小，這裡設為512，以保持SET的intset編碼。
• get_expected函式預估當天的獨立訪客數量。

預估當天獨立訪客數量

為了動態調整分片數量，我們需要預估當天的獨立訪客數量。這個預估根據前一天的訪客數量，並假設當天的訪客數量至少是前一天的1.5倍。

DAILY_EXPECTED = 1000000
EXPECTED = {}
def get_expected(conn, key, today):
    # 實作細節省略

內容解密：

• get_expected函式根據前一天的獨立訪客數量預估當天的數量。
• DAILY_EXPECTED是初始的預期訪客數量。
• EXPECTED字典用於快取已經計算出的預期訪客數量。

1. 最佳化分片策略：根據實際訪客資料調整分片大小和策略，以進一步最佳化記憶體使用和效能。
2. 改進預估演算法：利用機器學習等技術改進訪客數量預估演算法，提高預估的準確性。
3. 擴充套件到其他場景：將分片SET的技術應用到其他需要統計唯一元素的場景中。

圖表翻譯：

此圖示展示了分片SET的工作原理和統計獨立訪客的流程。

  graph LR;
    B[B]
    E[E]
    A[訪客存取] --> B{計算訪客ID};
    B --> C[確定日期];
    C --> D[執行分片SADD];
    D --> E{是否新訪客};
    E -->|是| F[更新獨立訪客計數];
    E -->|否| G[結束];

圖表翻譯： 此圖表展示了從訪客存取到統計獨立訪客的整個流程。首先計算訪客ID，然後根據日期執行分片SADD操作。如果訪客ID是新的，則更新獨立訪客計數。

參考程式碼

以下是完整的參考程式碼，包含必要的註解和說明：

import redis
from datetime import date

# Redis連線
conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def shard_key(base, member, total_elements, shard_size):
    # 實作細節省略
    pass

def shard_sadd(conn, base, member, total_elements, shard_size):
    shard = shard_key(base, 'x'+str(member), total_elements, shard_size)
    return conn.sadd(shard, member)

SHARD_SIZE = 512

def count_visit(conn, session_id):
    today = date.today()
    key = 'unique:%s' % today.isoformat()
    expected = get_expected(conn, key, today)
    id = int(session_id.replace('-', '')[:15], 16)
    if shard_sadd(conn, key, id, expected, SHARD_SIZE):
        conn.incr(key)

DAILY_EXPECTED = 1000000
EXPECTED = {}

def get_expected(conn, key, today):
    # 實作細節省略
    pass

內容解密：

• 程式碼展示瞭如何在Python中使用Redis實作分片SET和獨立訪客統計。
• 關鍵函式包括shard_sadd和count_visit。
• 透過合理設定SHARD_SIZE和最佳化get_expected函式，可以進一步提高系統的效能和準確性。