利用Redis缩减存储空间（redis的压缩内存）

利用Redis缩减存储空间

随着Web应用程序的发展，数据量和数据质量也越来越重要。对于大型应用程序的数据库来说，每个字节的存储都至关重要，尤其是在云存储和虚拟机实例时，存储成本根据数据的大小以及备份存储需求而言，可能会成为一项重大的负担。为了解决这些问题，Redis等内存数据库已成为处理此类挑战的普遍解决方案。

Redis是一种流行的非关系型（NoSQL）内存数据库，用于高性能应用程序的数据存储和检索。 Redis由于其快速速度和轻量级设计而受到广泛欢迎，能够轻松处理数百万个键值对，并通过各种内置功能来提高性能和精度。Redis在处理诸如嵌套对象，字面量和数值类型等不同数据类型的工作量时，特别优秀。

在Redis中，可以使用哈希表存储键值对，对于一些大型数据集，可以使用Redis进行分片以便跨集群存储。此外，Redis还提供了通过将一些对象序列化为二进制字符串来节省空间的嵌入式压缩功能。 Redis默认情况下使用LZF算法进行压缩，但也支持使用Snappy或Gzip进行压缩。因此，在某些情况下，Redis可以比传统磁盘数据库存储更多的数据，并降低内存使用率。

下面是一个使用Redis进行嵌入式压缩的示例：

在安装Redis之后，在Redis配置文件中将压缩功能启用。将“save 900 1”一行后的“appendonly.aof”行替换为“appendonly.aof yes”。

接下来，在Python脚本中使用redis模块来连接Redis服务器，序列化Python对象，并将其存储在Redis哈希表中。为了使用压缩，需要对序列化的字符串使用压缩函数进行操作。这里我们使用Python的Snappy压缩函数。

import pickle

import snappy # for compression

import redis

# Connect to Redis

r = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

# Define data to store

data = {

‘name’: ‘Redis Test’,

‘description’: ‘Example data for Redis compression’,

‘items’: [‘item1’, ‘item2’, ‘item3’],

‘price’: 123.45,

‘quantity’: 10

}

# Serialize the data

serialized = pickle.dumps(data)

# Compress the serialized data

compressed = snappy.compress(serialized)

# Store the compressed data in Redis

r.hset(‘mydata’, ‘key1’, compressed)

在本例中，我们首先导入pickle和snappy模块，并使用pickle.dumps（）将Python字典对象序列化为二进制字符串。然后，我们使用snappy.compress（）对序列化字符串进行压缩，并将压缩字符串存储在Redis哈希表中。通过使用压缩，我们可以在存储相同数据的情况下减少存储空间。

当我们需要检索数据时，我们可以将存储在Redis中的压缩字符串解压缩，并使用pickle.loads（）将其反序列化为原始字典对象。

# Retrieve the compressed data from Redis

compressed_data = r.hget(‘mydata’, ‘key1’)

# Decompress the serialized data

decompressed = snappy.decompress(compressed_data)

# Deserialize the decompressed data

deserialized = pickle.loads(decompressed)

以下是一些有关此代码片段的注意事项：

– 该示例仅存储一个键值对，实际应用程序可能存储数千个或数百万个对象。

– 可以通过使用Redis集群来进一步扩展应用程序的存储需求。

– 有些数据对压缩不敏感，因此运行一些简单的性能测试可以确定要压缩的数据集。压缩可能会增加CPU负载，但可以显着减少存储空间。

Redis的嵌入式压缩功能为开发人员提供了一种极其有用的工具，可以在不影响性能的情况下在内存中存储大量数据。在大型Web应用程序的情况下，使用Redis可帮助降低存储成本，提高性能并优化数据集成分。