hgetall的Redis的性能（表示使用欺骗的hgetall）

在功能、数据存储方法已用于缓存，但在Redis的更换，一个哈希数据存储和方便许多memcache，但是问题来了，一个列表的哈希如果金额不大的情况下，使用hgetall功能几乎没有问题，一旦更多超过50以上的hgetall功能列表，可以看到性能问题非常直观的不是数据分析。

redis是单线程！当处理一个请求，其他请求只能等待。通常请求都被处理的很快，但是当我们使用hgetall，我们必须经历的每一个领域来获取数据，这是对CPU资源的消耗成正比和字段的数量。如果我们仍然使用流水线，那就更糟了。

复制代码代码如下所示：

性能= cpu /操作



也就是说，为了提高性能，或增加在运行过程中CPU的个数，或者减少在操作过程中操作数。为了继续使用哈希结构数据和解决这个问题，一个更方便的方法是存储散列在序列化字符串，和然后提取反序列化的数据，然后使用hget（关键，数组（哈希..））。

例如:

复制代码代码如下所示：

的…

arrkey美元=阵列（'dbfba184bef630526a75f2cd073a6098 '，'dbfba184bef630526a75f2cd0dswet98）

strkey美元=测试；

$ obj -> hget（strkey美元，美元arrkey）；



原hgetall降低到hget，也就是说，不再需要在哈希遍历每个领域，所以即使不让更多的CPU参与运算，但明显减少操作的次数，这样的表现仍然是显著的；但缺点也很明显，和所有的冗余，这方案是浪费了很多的记忆。

有人会问，虽然没有遍历域的过程，但是它增加了反序列化的过程，反序列化的代价总是很高。它还能提高性能吗关键是在CPU上启动我们的字段遍历操作。后来，不管是什么语言，反序列化的操作都可以通过多进程或多线程来保证。它保证在多个CPU上完成，因此性能得到普遍提升。

此外，很多人直观地解决问题，通过运行Redis的多个实例。事实上，这可以增加在CPU处理操作的数量，有助于提高性能，但需要注意的是，hgetall流水往往使指数爆炸式的增长，过程中的操作数的对比，我们可以增加redis实例的数量是杯水车薪这方法不在这种情况下，完全解决问题。

请注意，hgetall redis。

世上没有坑，许多人倒在地上，就成坑了。

我听到有人说，Redis的hgetall是一个坑，但我不相信邪恶的：不管什么坑，我们必须加紧踩两脚停止。这不是一个好的倾听者黄河心不死，说难听点是不哭的。

开始运行很稳定，我想让所有的人都说hgetall坑是一个字：呸稳定！此时的我像温水里的青蛙一样，忘记了危险，在过去的一天时间，突然有一天需要改变，我要从十方面扩展哈希的超过100个字段的数据内容，而流水线获得数百hgetall结果使用。所以我跌入坑：服务器宕机。

那是为什么redis是单线程！当处理一个请求，其他请求只能等待。通常请求都被处理的很快，但是当我们使用hgetall，我们必须经历的每一个领域来获取数据，这是对CPU资源的消耗成正比和字段的数量。如果我们仍然使用流水线，那就更糟了。

如何解决这个问题请允许我给出一个合理的公式：

复制代码代码如下所示：

性能= cpu /操作



也就是说，为了提高性能，或者在操作过程中增加CPU的数量，或者减少操作过程中的操作数：

借助memcached

redis存储没有任何变化，另外，我们使用memcached来实现一套缓存存储原来需要在redis哈希，hgetall当然，因为memcached存储为一个字符串，所以当我们存储的哈希，实际上是经过序列化存储在字符串的哈希，当查询后可以将memcached客户端驱动程序，通常可以实现透明的序列化和反序列化的过程。这个方案的优点是，memcached支持多线程，这样可以让更多的CPU参与操作，因为没有遍历每个领域，所以相应的操作会降低；当然，也有很多缺点，因为一个新的缓存层介绍，所以浪费内存，提高有限的复杂性，此外，即使有时我们只需要几场的数据，也要完成数据的查询，然后筛选，这无疑浪费带宽。当然，我们可以查询redis直接在这种情况下，但毫无疑问的是，有些复杂了。

顺便说一句，memcached支持Multiget，可以达到的效果类似于流水线作业，但你必须对基坑memcached，非常小心，mulitiget深不可测的问题。

序列化字段冗余

当redis存储散列，它存储一个名为所有。它的内容是原始散列数据的序列化。在查询时，只要hget是多余的，那么它是可序列化的。该方案具有的序列化字段冗余的优势，我们把原来的hgetall操作简化为hget，也就是说，不再需要在哈希遍历每个领域，所以即使不让更多的CPU参与运算，但明显减少操作的次数，所以性能的提升仍然是显著的；当然缺点也很明显，和冗余，这浪费了大量的存储方案。

有人会问，虽然没有遍历域的过程，但是它增加了反序列化的过程，反序列化的代价总是很高。它还能提高性能吗关键是在CPU上启动我们的字段遍历操作。后来，不管是什么语言，反序列化的操作都可以通过多进程或多线程来保证。它保证在多个CPU上完成，因此性能得到普遍提升。

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此外，很多人直观地解决问题，通过运行Redis的多个实例。事实上，这可以增加在CPU处理操作的数量，有助于提高性能，但需要注意的是，hgetall流水往往使指数爆炸式的增长，过程中的操作数的对比，我们可以增加redis实例的数量是杯水车薪这方法不在这种情况下，完全解决问题。

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一个坑是用来踩它的。当然，如果你能爬出来的话，不要害怕进去！