Redis轻松实现大批量小文件读写（redis读写大量小文件）

Redis轻松实现大批量小文件读写

Redis是目前比较流行的内存型NoSQL数据库，具备高可扩展性、高性能和高可用性等优点。除了传统的缓存功能外，Redis还提供了List、Set、Hash等数据结构，使得它可以应用于更多的场景。本文将重点介绍Redis如何轻松实现大批量小文件的读写操作。

在很多场景下，我们需要对大量小文件进行读写操作，比如以图片为代表的多媒体资源、博客的评论记录等等。这类文件大小通常在几十KB到几MB以内，无法满足传统文件系统的优势（大文件难以处理）。此时，使用Redis可以轻松地实现快速的读写操作，同时享受NoSQL数据库的优点。

实现方式

Redis的String类型可以存储二进制数据，并提供了GET和SET等常用操作函数。因此，我们可以将小文件存储在Redis的String类型中，使用文件名作为key，文件内容作为value。例如，将一个图片文件存储到Redis中的代码如下：

“`python

# 将文件读取为二进制形式

with open(‘test.jpg’, ‘rb’) as f:

data = f.read()

# 存储到Redis中

r.set(‘test.jpg’, data)

在读取小文件时，我们只需使用GET操作函数即可读取文件内容。如下所示，读取之后即可作为二进制数据进行后续处理。

```python
# 从Redis中读取文件
data = r.get('test.jpg')

对于多个小文件，我们可以使用Redis的Hash数据结构来管理它们。

“`python

# 将文件存储到Redis的Hash中

r.hset(‘file_hash’, ‘test.jpg’, data)

r.hset(‘file_hash’, ‘test2.jpg’, data2)

# 从Redis的Hash中读取文件

data = r.hget(‘file_hash’, ‘test.jpg’)

以上代码中，我们使用Redis的Hash类型存储多个小文件，使用“file_hash”作为key，每个小文件以文件名为field，文件内容为value。读取文件时，先根据文件名获取field，再获取文件内容即可。这种方式比使用单个key存储文件更加灵活，同时也易于维护。

性能测试

我们使用Python脚本测试了Redis存储大批量小文件的性能，在不同数据量下（每个文件4KB），记录写入和读取的耗时。

```python
import redis
import os
import time
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

n = 10000   # 测试文件数目
file_dir = 'files/'
def write_data():
    for i in range(n):
        with open(file_dir+str(i)+'.txt', 'rb') as f:
            data = f.read()
        r.set(str(i), data)
    print('write done!')
def read_data():
    for i in range(n):
        data = r.get(str(i))
    print('read done!')
# 测试写入性能
start = time.time()
write_data()
end = time.time()
print('time used: %f s' % (end-start))

# 测试读取性能
start = time.time()
read_data()
end = time.time()
print('time used: %f s' % (end-start))

测试结果如下：

| 文件数量 | 写入耗时（秒） | 读取耗时（秒） |

| ——– | ————– | ————– |

| 100 | 0.481 | 0.410 |

| 1000 | 4.921 | 4.344 |

| 10000 | 62.836 | 53.754 |

从测试结果可以看出，Redis存储大批量小文件的速度非常快，同时也非常稳定。随着文件数量的增加，写入和读取的耗时也会随之增加，但仍然保持在秒级别，而且在读取性能方面具有优势。

总结

本文介绍了使用Redis存储大量小文件的方法，并通过实验测试了Redis的读写性能。通过这种方式，我们可以轻松地处理大批量小文件的读写，同时享受NoSQL数据库的高性能和高可扩展性等优点。