Redis: 高效存储大文件的秘籍（redis存储大文件）

Redis作为一种开源的KEY-VALUE的内存数据库，对于存储非常大的文件来说，其高效的数据存储性能也可以受益。本文将介绍一些将大文件高效存储入Redis的秘籍。

首先，Redis具有字符串(STRING)数据类型，可以存放一个有界长度的字符串，在这种情况下，大文件存储在Redis中可以分成多个 string，每个string限定一定长度(限定在512M)，然后对文件进行处理和分片，将分片的片段存储在相同的string里，以此把大文件存储到Redis中，但是它只能支持小文件的存储，如果文件的大小超过了512M，这种方式就不支持了，相关的代码如下：

“`Python

file_path = ‘a.jpg’ # 源文件

chunk_size = 512 # 每一个string的长度

# 打开文件并进行分割

with open(file_path, ‘rb’) as f:

while True:

# 将文件分割出来并存储在Redis

chunk_data = f.read(chunk_size)

if len(chunk_data) == 0:

break

# 将分割出来的数据存储到Redis

r.set(‘chunk_name’, chunk_data)

其次，Redis也支持大文件存储，在这种情况下，大文件可以拆解成独立的BLOB(Binary Large Object)，将BLOB进行分段，每个段存储在一个hash表中，相当于一个指针，指向多个blob，然后我们可以对这些指针进行遍历，从而实现大文件的读取。该方案最大的优点是可以支持大文件的存储，但同时也存在文件太大的读取效率比较低的问题，其相关代码如下：

```Python
# 读取大文件：
file_name = 'large_a.jpg'  # 源文件

# 使用pipeline读取
pipe = r.pipeline(transaction=True)
# 对每个BLOB进行遍历并获取相关数据
while cur_blob_cursor:
    # 获取当前blob的指针
    cur_blob = pipe.hget(file_name, cur_blob_cursor)
    # 获取指定blob的内容
    blob_data = pipe.get(cur_blob)
    # 写入文件
    with open(file_name, 'ab') as f:
        f.write(blob_data)
    # 下一个blob指针
    cur_blob_cursor += 1

# 执行pipeline
pipe.execute()

以上是将大文件存储入Redis的几种秘籍，它们都具有自己的特点和优势，根据文件的大小和对性能要求，我们可以选择不同的存储方式来满足实际情况。Redis提供了两种存储方式，可以存储小文件或者大文件，根据实际情况做具体选择，从而提升文件读取和存储效率。