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    压缩Redis里的字符串大对象操作

    背景

    Redis缓存的字符串过大时会有问题。不超过10KB最好,最大不能超过1MB。

    有几个配置缓存,上千个flink任务调用,每个任务5分钟命中一次,大小在5KB到6MB不等,因此需要压缩。

    第一种,使用gzip

    /**
     * 使用gzip压缩字符串
     */
    public static String compress(String str) {
        if (str == null || str.length() == 0) {
            return str;
        }
        ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
        GZIPOutputStream gzip = null;
        try {
            gzip = new GZIPOutputStream(out);
            gzip.write(str.getBytes());
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (gzip != null) {
                try {
                    gzip.close();
                } catch (IOException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
        return new sun.misc.BASE64Encoder().encode(out.toByteArray());
    }
     
    /**
     * 使用gzip解压缩
     */
    public static String uncompress(String compressedStr) {
        if (compressedStr == null || compressedStr.length() == 0) {
            return compressedStr;
        }
     
        ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
        ByteArrayInputStream in = null;
        GZIPInputStream ginzip = null;
        byte[] compressed = null;
        String decompressed = null;
        try {
            compressed = new sun.misc.BASE64Decoder().decodeBuffer(compressedStr);
            in = new ByteArrayInputStream(compressed);
            ginzip = new GZIPInputStream(in);
            byte[] buffer = new byte[1024];
            int offset = -1;
            while ((offset = ginzip.read(buffer)) != -1) {
                out.write(buffer, 0, offset);
            }
            decompressed = out.toString();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (ginzip != null) {
                try {
                    ginzip.close();
                } catch (IOException e) {
                }
            }
            if (in != null) {
                try {
                    in.close();
                } catch (IOException e) {
                }
            }
            if (out != null) {
                try {
                    out.close();
                } catch (IOException e) {
                }
            }
        }
        return decompressed;
    }
    

    第二种,使用Zstd

            !-- https://mvnrepository.com/artifact/com.github.luben/zstd-jni -->
            dependency>
                groupId>com.github.luben/groupId>
                artifactId>zstd-jni/artifactId>
                version>1.4.5-6/version>
            /dependency>
    
    public class ConfigCacheUtil {
        private static ZstdDictCompress compressDict;
        private static ZstdDictDecompress decompressDict;
        private static final Integer LEVEL = 5;
        public static void train() throws IOException {
            // 初始化词典对象
            String dictContent = FileUtils.readFileToString(new File("/Users/yangguang/vscode/text/cache.json"),
                StandardCharsets.UTF_8);
            byte[] dictBytes = dictContent.getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
            compressDict = new ZstdDictCompress(dictBytes, LEVEL);
            decompressDict = new ZstdDictDecompress(dictBytes);
        }
        public static void main(String[] args) throws IOException {
            String read = FileUtils.readFileToString(new File("/Users/yangguang/vscode/text/cache.json"));
            ConfigCacheUtil.testGzip(read);
            System.out.println("");
            ConfigCacheUtil.test(read.getBytes());
            System.out.println("");
            ConfigCacheUtil.testByTrain(read.getBytes());
        }
        public static void testGzip(String str) {
            logger.info("初始数据: {}", str.length());
            // 压缩数据
            long compressBeginTime = System.currentTimeMillis();
            String compressed = ConfigCacheUtil.compress(str);
            long compressEndTime = System.currentTimeMillis();
            logger.info("压缩耗时: {}", compressEndTime - compressBeginTime);
            logger.info("数据大小: {}", compressed.length());
            // 解压数据
            long decompressBeginTime = System.currentTimeMillis();
            // 第 3 个参数不能小于解压后的字节数组的大小
            String decompressed = ConfigCacheUtil.uncompress(compressed);
            long decompressEndTime = System.currentTimeMillis();
            logger.info("解压耗时: {}", decompressEndTime - decompressBeginTime);
            logger.info("数据大小: {}", decompressed.length());
        }
        
        public static void test(byte[] bytes) {
            logger.info("初始数据: {}", bytes.length);
            // 压缩数据
            long compressBeginTime = System.currentTimeMillis();
            byte[] compressed = Zstd.compress(bytes);
            long compressEndTime = System.currentTimeMillis();
            logger.info("压缩耗时: {}", compressEndTime - compressBeginTime);
            logger.info("数据大小: {}", compressed.length);
            // 解压数据
            long decompressBeginTime = System.currentTimeMillis();
            // 第 3 个参数不能小于解压后的字节数组的大小
            byte[] decompressed = Zstd.decompress(compressed, 20 * 1024 * 1024 * 8);
            long decompressEndTime = System.currentTimeMillis();
            logger.info("解压耗时: {}", decompressEndTime - decompressBeginTime);
            logger.info("数据大小: {}", decompressed.length);
        }
        public static void testByTrain(byte[] bytes) throws IOException {
            ConfigCacheUtil.train();
            logger.info("初始数据: {}", bytes.length);
            // 压缩数据
            long compressBeginTime = System.currentTimeMillis();
            byte[] compressed = Zstd.compress(bytes, compressDict);
            long compressEndTime = System.currentTimeMillis();
            logger.info("压缩耗时: {}", compressEndTime - compressBeginTime);
            logger.info("数据大小: {}", compressed.length);
            // 解压数据
            long decompressBeginTime = System.currentTimeMillis();
            // 第 3 个参数不能小于解压后的字节数组的大小
            byte[] decompressed = Zstd.decompress(compressed, decompressDict, 20 * 1024 * 1024 * 8);
            long decompressEndTime = System.currentTimeMillis();
            logger.info("解压耗时: {}", decompressEndTime - decompressBeginTime);
            logger.info("数据大小: {}", decompressed.length);
            compressDict.toString();
        }
    }
    

    输出

    5KB

    2020-09-08 22:42:48 INFO ConfigCacheUtil:157 - 初始数据: 5541
    2020-09-08 22:42:48 INFO ConfigCacheUtil:163 - 压缩耗时: 2
    2020-09-08 22:42:48 INFO ConfigCacheUtil:164 - 数据大小: 1236
    2020-09-08 22:42:48 INFO ConfigCacheUtil:171 - 解压耗时: 2
    2020-09-08 22:42:48 INFO ConfigCacheUtil:172 - 数据大小: 5541

    2020-09-08 22:42:48 INFO ConfigCacheUtil:176 - 初始数据: 5541
    2020-09-08 22:42:48 INFO ConfigCacheUtil:182 - 压缩耗时: 523
    2020-09-08 22:42:48 INFO ConfigCacheUtil:183 - 数据大小: 972
    2020-09-08 22:42:48 INFO ConfigCacheUtil:190 - 解压耗时: 85
    2020-09-08 22:42:48 INFO ConfigCacheUtil:191 - 数据大小: 5541

    2020-09-08 22:42:48 INFO ConfigCacheUtil:196 - 初始数据: 5541
    2020-09-08 22:42:48 INFO ConfigCacheUtil:202 - 压缩耗时: 1
    2020-09-08 22:42:48 INFO ConfigCacheUtil:203 - 数据大小: 919
    2020-09-08 22:42:48 INFO ConfigCacheUtil:210 - 解压耗时: 22
    2020-09-08 22:42:48 INFO ConfigCacheUtil:211 - 数据大小: 5541

    6MB

    2020-09-08 22:44:06 INFO ConfigCacheUtil:158 - 初始数据: 5719269
    2020-09-08 22:44:06 INFO ConfigCacheUtil:164 - 压缩耗时: 129
    2020-09-08 22:44:06 INFO ConfigCacheUtil:165 - 数据大小: 330090
    2020-09-08 22:44:06 INFO ConfigCacheUtil:172 - 解压耗时: 69
    2020-09-08 22:44:06 INFO ConfigCacheUtil:173 - 数据大小: 5719269

    2020-09-08 22:44:06 INFO ConfigCacheUtil:177 - 初始数据: 5874139
    2020-09-08 22:44:06 INFO ConfigCacheUtil:183 - 压缩耗时: 265
    2020-09-08 22:44:06 INFO ConfigCacheUtil:184 - 数据大小: 201722
    2020-09-08 22:44:06 INFO ConfigCacheUtil:191 - 解压耗时: 81
    2020-09-08 22:44:06 INFO ConfigCacheUtil:192 - 数据大小: 5874139

    2020-09-08 22:44:06 INFO ConfigCacheUtil:197 - 初始数据: 5874139
    2020-09-08 22:44:06 INFO ConfigCacheUtil:203 - 压缩耗时: 42
    2020-09-08 22:44:06 INFO ConfigCacheUtil:204 - 数据大小: 115423
    2020-09-08 22:44:07 INFO ConfigCacheUtil:211 - 解压耗时: 49
    2020-09-08 22:44:07 INFO ConfigCacheUtil:212 - 数据大小: 5874139

    Redis 压缩列表

    压缩列表(ziplist)是列表键和哈希键的底层实现之一。当一个列表键只包含少量列表项,并且每个列表项要么就是小整数值,要么就是长度比较短的字符串,Redis就会使用压缩列表来做列表键的底层实现。

    下面看一下压缩列表实现的列表键:

    列表键里面包含的都是1、3、5、10086这样的小整数值,以及''hello''、''world''这样的短字符串。

    再看一下压缩列表实现的哈希键:

    压缩列表是Redis为了节约内存而开发的,是一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构。

    一个压缩列表可以包含任意多个节点,每个节点可以保存一个字节数组或者一个整数值。

    看一下压缩列表的示例:

    看一下包含五个节点的压缩列表:

    节点的encoding属性记录了节点的content属性所保存数据的类型以及长度。

    节点的content属性负责保存节点的值,节点值可以是一个字节数组或者整数,值的类型和长度由节点的encoding属性决定。

    连锁更新:

    每个节点的previous_entry_length属性都记录了前一个节点的长度,那么当前一个节点的长度从254以下变成254以上时,本节点的存储前一个节点的长度的previous_entry_length就需要从1字节变为5字节。

    那么后面的节点的previous_entry_length属性也有可能更新。不过连锁更新的几率并不大。

    总结:

    以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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