缓存空间优化实践

　　作者：京东科技董健
　　缓存Redis，是我们最常用的服务，其适用场景广泛，被大量应用到各业务场景中。也正因如此，缓存成为了重要的硬件成本来源，我们有必要从空间上做一些优化，降低成本的同时也会提高性能。
　　下面以我们的案例说明，将缓存空间减少70的做法。场景设定
　　1、我们需要将POJO存储到缓存中，该类定义如下publicclassTestPOJOimplementsSerializable｛privateStringtestStatus；privateStringuserPin；privateStringinvestor；privateDatetestQueryTime；privateDatecreateTime；privateStringbizInfo；privateDateotherTime；privateBigDecimaluserAmount；privateBigDecimaluserRate；privateBigDecimalapplyAmount；privateStringtype；privateStringcheckTime；privateStringpreTestStatus；publicObject〔〕toValueArray（）｛Object〔〕array｛testStatus，userPin，investor，testQueryTime，createTime，bizInfo，otherTime，userAmount，userRate，applyAmount，type，checkTime，preTestStatus｝；returnarray；｝publicCreditRecordfromValueArray（Object〔〕valueArray）｛具体的数据类型会丢失，需要做处理｝｝
　　2、用下面的实例作为测试数据TestPOJOpojonewTestPOJO（）；pojo。setApplyAmount（newBigDecimal（200。11））；pojo。setBizInfo（XX）；pojo。setUserAmount（newBigDecimal（1000。00））；pojo。setTestStatus（SUCCESS）；pojo。setCheckTime（20230202）；pojo。setInvestor（ABCD）；pojo。setUserRate（newBigDecimal（0。002））；pojo。setTestQueryTime（newDate（））；pojo。setOtherTime（newDate（））；pojo。setPreTestStatus（PROCESSING）；pojo。setUserPin（ABCDEFGHIJ）；pojo。setType（Y）；
　　常规做法System。out。println（JSON。toJSONString（pojo）。length（））；
　　使用JSON直接序列化、打印length284，这种方式是最简单的方式，也是最常用的方式，具体数据如下：
　　｛applyAmount：200。11，bizInfo：XX，checkTime：20230202，investor：ABCD，otherTime：2023041017：45：17。717，preCheckStatus：PROCESSING，testQueryTime：2023041017：45：17。717，testStatus：SUCCESS，type：Y，userAmount：1000。00，userPin：ABCDEFGHIJ，userRate：0。002｝
　　我们发现，以上包含了大量无用的数据，其中属性名是没有必要存储的。
　　改进1去掉属性名System。out。println（JSON。toJSONString（pojo。toValueArray（））。length（））；
　　通过选择数组结构代替对象结构，去掉了属性名，打印length144，将数据大小降低了50，具体数据如下：
　　〔SUCCESS，ABCDEFGHIJ，ABCD，2023041017：45：17。717，null，XX，2023041017：45：17。717，1000。00，0。002，200。11，Y，20230202，PROCESSING〕
　　我们发现，null是没有必要存储的，时间的格式被序列化为字符串，不合理的序列化结果，导致了数据的膨胀，所以我们应该选用更好的序列化工具。
　　改进2使用更好的序列化工具我们仍然选取JSON格式，但使用了第三方序列化工具System。out。println（newObjectMapper（newMessagePackFactory（））。writeValueAsBytes（pojo。toValueArray（））。length）；
　　选取更好的序列化工具，实现字段的压缩和合理的数据格式，打印length92，空间比上一步又降低了40。
　　这是一份二进制数据，需要以二进制操作Redis，将二进制转为字符串后，打印如下：
　　SUCCESSABCDEFGHIJABCDj6XXj6？bMiQY20230202PROCESSING
　　顺着这个思路再深挖，我们发现，可以通过手动选择数据类型，实现更极致的优化效果，选择使用更小的数据类型，会获得进一步的提升。
　　改进3优化数据类型
　　在以上用例中，testStatus、preCheckStatus、investor这3个字段，实际上是枚举字符串类型，如果能够使用更简单数据类型（比如byte或者int等）替代string，还可以进一步节省空间。其中checkTime可以用Long类型替代字符串，会被序列化工具输出更少的字节。publicObject〔〕toValueArray（）｛Object〔〕array｛toInt（testStatus），userPin，toInt（investor），testQueryTime，createTime，bizInfo，otherTime，userAmount，userRate，applyAmount，type，toLong（checkTime），toInt（preTestStatus）｝；returnarray；｝
　　在手动调整后，使用了更小的数据类型替代了String类型，打印length69
　　改进4考虑ZIP压缩
　　除了以上的几点之外，还可以考虑使用ZIP压缩方式获取更小的体积，在内容较大或重复性较多的情况下，ZIP压缩的效果明显，如果存储的内容是TestPOJO的数组，可能适合使用ZIP压缩。
　　但ZIP压缩并不一定会减少体积，在小于30个字节的情况下，也许还会增加体积。在重复性内容较少的情况下，无法获得明显提升。并且存在CPU开销。
　　在经过以上优化之后，ZIP压缩不再是必选项，需要根据实际数据做测试才能分辨到ZIP的压缩效果。
　　最终落地
　　上面的几个改进步骤体现了优化的思路，但是反序列化的过程会导致类型的丢失，处理起来比较繁琐，所以我们还需要考虑反序列化的问题。
　　在缓存对象被预定义的情况下，我们完全可以手动处理每个字段，所以在实战中，推荐使用手动序列化达到上述目的，实现精细化的控制，达到最好的压缩效果和最小的性能开销。
　　可以参考以下msgpack的实现代码，以下为测试代码，请自行封装更好的Packer和UnPacker等工具：dependencygroupIdorg。msgpackgroupIdmsgpackcoreartifactIdversion0。9。3versiondependencypublicbyte〔〕toByteArray（）throwsException｛MessageBufferPackerpackerMessagePack。newDefaultBufferPacker（）；toByteArray（packer）；packer。close（）；returnpacker。toByteArray（）；｝publicvoidtoByteArray（MessageBufferPackerpacker）throwsException｛if（testStatusnull）｛packer。packNil（）；｝else｛packer。packString（testStatus）；｝if（userPinnull）｛packer。packNil（）；｝else｛packer。packString（userPin）；｝if（investornull）｛packer。packNil（）；｝else｛packer。packString（investor）；｝if（testQueryTimenull）｛packer。packNil（）；｝else｛packer。packLong（testQueryTime。getTime（））；｝if（createTimenull）｛packer。packNil（）；｝else｛packer。packLong（createTime。getTime（））；｝if（bizInfonull）｛packer。packNil（）；｝else｛packer。packString（bizInfo）；｝if（otherTimenull）｛packer。packNil（）；｝else｛packer。packLong（otherTime。getTime（））；｝if（userAmountnull）｛packer。packNil（）；｝else｛packer。packString（userAmount。toString（））；｝if（userRatenull）｛packer。packNil（）；｝else｛packer。packString（userRate。toString（））；｝if（applyAmountnull）｛packer。packNil（）；｝else｛packer。packString（applyAmount。toString（））；｝if（typenull）｛packer。packNil（）；｝else｛packer。packString（type）；｝if（checkTimenull）｛packer。packNil（）；｝else｛packer。packString（checkTime）；｝if（preTestStatusnull）｛packer。packNil（）；｝else｛packer。packString（preTestStatus）；｝｝publicvoidfromByteArray（byte〔〕byteArray）throwsException｛MessageUnpackerunpackerMessagePack。newDefaultUnpacker（byteArray）；fromByteArray（unpacker）；unpacker。close（）；｝publicvoidfromByteArray（MessageUnpackerunpacker）throwsException｛if（！unpacker。tryUnpackNil（））｛this。setTestStatus（unpacker。unpackString（））；｝if（！unpacker。tryUnpackNil（））｛this。setUserPin（unpacker。unpackString（））；｝if（！unpacker。tryUnpackNil（））｛this。setInvestor（unpacker。unpackString（））；｝if（！unpacker。tryUnpackNil（））｛this。setTestQueryTime（newDate（unpacker。unpackLong（）））；｝if（！unpacker。tryUnpackNil（））｛this。setCreateTime（newDate（unpacker。unpackLong（）））；｝if（！unpacker。tryUnpackNil（））｛this。setBizInfo（unpacker。unpackString（））；｝if（！unpacker。tryUnpackNil（））｛this。setOtherTime（newDate（unpacker。unpackLong（）））；｝if（！unpacker。tryUnpackNil（））｛this。setUserAmount（newBigDecimal（unpacker。unpackString（）））；｝if（！unpacker。tryUnpackNil（））｛this。setUserRate（newBigDecimal（unpacker。unpackString（）））；｝if（！unpacker。tryUnpackNil（））｛this。setApplyAmount（newBigDecimal（unpacker。unpackString（）））；｝if（！unpacker。tryUnpackNil（））｛this。setType（unpacker。unpackString（））；｝if（！unpacker。tryUnpackNil（））｛this。setCheckTime（unpacker。unpackString（））；｝if（！unpacker。tryUnpackNil（））｛this。setPreTestStatus（unpacker。unpackString（））；｝｝场景延伸
　　假设，我们为2亿用户存储数据，每个用户包含40个字段，字段key的长度是6个字节，字段是分别管理的。
　　正常情况下，我们会想到hash结构，而hash结构存储了key的信息，会占用额外资源，字段key属于不必要数据，按照上述思路，可以使用list替代hash结构。
　　通过Redis官方工具测试，使用list结构需要144G的空间，而使用hash结构需要245G的空间（当50以上的属性为空时，需要进行测试，是否仍然适用）
　　在以上案例中，我们采取了几个非常简单的措施，仅仅有几行简单的代码，可降低空间70以上，在数据量较大以及性能要求较高的场景中，是非常值得推荐的。：
　　使用数组替代对象（如果大量字段为空，需配合序列化工具对null进行压缩）
　　使用更好的序列化工具
　　使用更小的数据类型
　　考虑使用ZIP压缩
　　使用list替代hash结构（如果大量字段为空，需要进行测试对比）