这是一个创建于 2419 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
有很大量用户信息，需要放进缓存中。
方法 1：每个用户一个 key，单独存放。
方法 2：所有用户存入一个 key，类型为 hash。使用时取出此 hash，再操作。
目前有点拿不准该用哪一种效率高一些，资源利用率高一些。
讨论：数据量 N 大于何值时，方法效率最高。
讨论：何种场景，使用方法 1/2 比较合适。
对 redis 理解不深，求大佬们解疑。
第 1 条附言 · 2018-04-08 18:57:50 +08:00
感谢各位的解惑。我在这总结一下：
总体来说，方法 1 更优。
方法 1：
优点：1. 粒度更细；
2. 避免很多后期优化问题，一步到位；
3. 避免很多方法 2 存在的问题（不重复罗列）。
缺点：1. 做好 key 的回收机制；
2. 内存使用率略低于方法 2 ；
3. 同类型数据的 key 在 redis 中非常分散
方法 2：
优点：1. 内存使用率高（当 value 为 int 会被压缩，甚至可以压缩到 1/10 ） from #21
2. 相对 而言较适合长期储存用户
3. 千级数据以下优势较明显
缺点：1. 所有数据保存在一个 key 中，单 key 长度不可控，在集群中优化困难；
2. 方法 1 中不同用户可以被存在集群不同机器内；
3. 单个 key 安全性差，崩了就全完了；
4. 单 key 数据过大，传输耗时也存在问题；
从时间性能以及安全性来看，都是方法 1 比较好。
另感谢#5 给出的链接 http://carlosfu.iteye.com/blog/2254572
里面是美团的解决方案
方法 3：
将所有用户进行分段（ all/100 ）， 然后利用方法 2 储存。
分段方法就不赘述了，可以通过 userid 等。内存利用率非常可观。
总体来说，方法 1 更优。
方法 1：
优点：1. 粒度更细；
2. 避免很多后期优化问题，一步到位；
3. 避免很多方法 2 存在的问题（不重复罗列）。
缺点：1. 做好 key 的回收机制；
2. 内存使用率略低于方法 2 ；
3. 同类型数据的 key 在 redis 中非常分散
方法 2：
优点：1. 内存使用率高（当 value 为 int 会被压缩，甚至可以压缩到 1/10 ） from #21
2. 相对 而言较适合长期储存用户
3. 千级数据以下优势较明显
缺点：1. 所有数据保存在一个 key 中，单 key 长度不可控，在集群中优化困难；
2. 方法 1 中不同用户可以被存在集群不同机器内；
3. 单个 key 安全性差，崩了就全完了；
4. 单 key 数据过大，传输耗时也存在问题；
从时间性能以及安全性来看，都是方法 1 比较好。
另感谢#5 给出的链接 http://carlosfu.iteye.com/blog/2254572
里面是美团的解决方案
方法 3：
将所有用户进行分段（ all/100 ）， 然后利用方法 2 储存。
分段方法就不赘述了，可以通过 userid 等。内存利用率非常可观。
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Immortal 2018-04-08 16:47:26 +08:00
具体没测试过，单纯从以前看过的 redis 的优化文章来看
方法 2 资源（内存）利用率高很多，方法 1 中虽然是 kv 结构，但是就算是最简单的 kv，对于 redis 的数据结构也有很多额外数据 |
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undefinedMe 2018-04-08 16:52:20 +08:00
方法一
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defunct9 2018-04-08 16:56:36 +08:00
方法二
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rrfeng 2018-04-08 16:59:39 +08:00 via Android
任何情况下都应该用 1
单 key 太大是一个非常大的隐患 |
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micean 2018-04-08 16:59:53 +08:00  4
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lastpass 2018-04-08 17:02:38 +08:00 via Android 1
方法一吧。毕竟你这是不是大量用户，而是很大量用户。
用方法二，取所有用户这个数据，仅仅是数据传输都要一定的时间。 |
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jelinet 2018-04-08 17:04:14 +08:00
方法 1 吧。
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lastpass 2018-04-08 17:05:18 +08:00 via Android 1
而且，用方法二，你对用户信息的增删改等操作也很麻烦。容易出错。而且方法二将所有鸡蛋放在同一个篮子里。一旦这个数据发生点意外情况。你所有用户数据全部 gg。
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xomix 2018-04-08 17:07:24 +08:00 1
数据量在千级以下的时候方法 2 都是比较优秀的，当数据量超过千的级别，你获取全部用户信息的 value 传输都是个大问题。
千级别以下我觉得基本上也用不上这些缓存了，你随便写个文本库都可以对应，所以你就不要想方法 2 了。 |
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nowgoo 2018-04-08 17:13:22 +08:00 1
方案一。
1. 可制定细粒度的缓存过期策略，更灵活。 2. 用 mget/mset 读写。 3. 如果每个 value 的长度都差不多，内存利用率应该还可以的。实在不行启用压缩嘛。 |
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myyou 2018-04-08 17:13:26 +08:00 1
方法二效率最高，可用在长期缓存用户信息（只在用户更新用户信息时更新 hash field 的 value ）
方法一虽然内存使用率低，但是可以设置过期时间，对比不常登录用户可以避免占用内存 方法一和二除了能对每个用户设置过期时间，其实没什么区别 |
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Immortal 2018-04-08 17:15:03 +08:00 1
再多说一句 具体还得看你的 value 大小 这个也比较关键
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yang2yang 2018-04-08 17:43:22 +08:00 1
用方法一吧，方法二导致 value 变大，会导致速度变慢的，内存利用率不是关键吧，一般都考虑时间吧？
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tusj 2018-04-08 17:53:54 +08:00
方法 1 吧。
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R18 2018-04-08 17:58:38 +08:00 via Android
自己做下测试？
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tusj 2018-04-08 17:59:05 +08:00 1
方法一好。
因为如果以后要上 redis 集群的话，这些 key 可以分散到不同的主机以分摊压力。 如果用方法二，所有数据都在一个 key 下，出现单点性能问题的话，就算上 redis 集群也没用。 |
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R18 2018-04-08 17:59:27 +08:00 via Android
如果使用方案一，如果用户真的很大，请设置 key 的自动过期或者回收机制
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hustlibraco 2018-04-08 18:00:20 +08:00 1
方法 1 可用，方法 2 数据量上来了不可控。
在少量数据规模的时候方法二确实利用更高效，但是一般情况下不需要这么节省 redis 资源，方法一的扩展性更好，控制粒度也更细，一开始就用方法一没有后顾之忧 |
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catinred 2018-04-08 18:01:17 +08:00 1
要单独对部分用户设置过期时间 那就方法 1
要是单个用户的数据量比较小 例如几 K，那就方法 2 主要还是看业务场景 无论哪种方法，都尽量避免取所有用户数据。 |
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monsterxx03 2018-04-08 18:01:46 +08:00 1
从业务上看，用方法一.
hash 的确能减少内存使用, 但有些前提. 因为 size 小于阈值的 hash 内部会用 ziplist 实现，如果 value 是 int，还会用特殊算法进行压缩,极端情况下内存占用可以减少到 1/10, 相关配置: hash-max-ziplist-entries, hash-max-ziplist-value https://redis.io/topics/memory-optimization |
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banksiae 2018-04-08 18:07:23 +08:00 1
方法 1, 但是 key 的规则要定义清除，以免滥用
单 key 值过大的话，如果要导入到 codis 集群，会遇到大小限制问题 |
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WinMain 2018-04-08 18:41:19 +08:00 1
还有折中的方法，对用户 id 取模后作为 key 来分桶，哈哈，个人之见，没试过。
生产线上用的还是一个用户 id 一个 key，因为即使是有几十个亿的用户量，也不是把所有 id 的相关信息放入 redis，要不然就失去了作为缓存这个出发点了，每天最多也就是亿级的活跃用户，这个对于 redis 集群来说，都是小 ks。 |
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MeteorCat 2018-04-08 19:06:18 +08:00 via Android
看存储之后是否要频繁更新，我们游戏架构是 MYSQL 存储基本充值数额等外部信息，NoSQL 做游戏库，人物角色信息用 Hash 表保存便于读写和单独取出；但是如果仅仅做缓存，根据 key 找到用户信息不做大修改，我感觉直接 key-value 就行了
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wplct 2018-04-08 21:25:44 +08:00
方法 1.未来可以直接上集群。
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qi1070445109 2018-04-09 01:40:51 +08:00 via Android
请教一下，如果用来做布隆过滤器呢？大家怎么选择？ 目前是方法二。
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