redis的hGetAll函数的性能问题

在没关注这个函数之前，一直用的Memcache的数据存储方式，但是自从更换了redis之后，对于一个hash的数据存与取对于Memcache方便甚多，但是问题来了，一个hash的列表如果量不大的情况，用hGetAll函数几乎看不出问题，一旦这个列表超过50或者更多时，此时用hGetAll函数便能很直观的看到性能问题，这里就不作数据分析了。

Redis是单线程的！当它处理一个请求时其他的请求只能等着。通常请求都会很快处理完，但是当我们使用HGETALL的时候，必须遍历每个字段来获取数据，这期间消耗的CPU资源和字段数成正比，如果还用了PIPELINING，无疑更是雪上加霜。

PERFORMANCE = CPUs / OPERATIONs

也就是说，此场景下为了提升性能，要么增加运算过程中的CPU数量；要么降低运算过程中的操作数量。在为了继续使用hash结构的数据，又要解决此问题，比较方便的方法就是将hash以序列化字符串存储，取的时候先取出反序列化的数据，再用hGet(key,array(hash..))。

例如：

....
$arrKey = array('dbfba184bef630526a75f2cd073a6098','dbfba184bef630526a75f2cd0dswet98')
$strKey = 'test';
$obj->hGet($strKey,$arrKey);

把原本的hGetAll操作简化为hGet，也就是说，不再需要遍历hash中的每一个字段，因此即便不能让多个CPU参与运算，但是却大幅降低了操作数量，所以性能的提升仍然是显著的；当然劣势也很明显，和所有的冗余方式一样，此方案浪费了大量的内存。

有人会问，这样虽然没有了遍历字段的过程，但是却增加了反序列化的过程，而反序列化的成本往往也是很高的，难道这样也能提升性能？问题的关键在于开始我们遍历字段的操作是在一个cpu上完成的，后来反序列化的操作，不管是什么语言，都可以通过多进程或多线程来保证是在多个cpu上完成的，所以性能总体上是提升的。

另外，很多人直觉是通过运行redis多实例来解决问题。确实，这样可以增加运算过程中的CPU数量，有助于提升性能，但是需要注意的是，hGetAll和PIPELINING往往会让运算过程中的操作数量呈几何级爆炸式增长，相比之下，我们能增加的redis多实例数量简直就是杯水车薪，所以本例中这种方法不能彻底解决问题。

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