Question

我们当前的缓存实现会在报表对象中缓存大量数据（在某些情况下为50 MB）。

我们已从内存缓存迁移到文件缓存，并使用ProtoBuf进行序列化和反序列化。这很好用，但我们现在正在试验Redis缓存。下面是Redis比使用文件系统需要多长时间的示例。（注意：在设置字节数组时，使用protobuf代替JsonConvert可将设置时间提高到15秒，并在下面的示例中获得4秒的时间。）

// Extremely SLOW – caching using Redis (JsonConvert to serialize/de-serialize)
IDatabase cache = Connection.GetDatabase();

// 23 seconds!
cache.StringSet("myKey", JsonConvert.SerializeObject(bigObject));

// 5 seconds!
BigObject redisResult = JsonConvert.DeserializeObject<BigObject>(cache.StringGet("myKey")); 




// FAST - caching using file system (protobuf to serialize/de-serialize)
IDataAccessCache fileCache = new DataAccessFileCache();

// .5 seconds
fileCache.SetCache("myKey",bigObject); 

// .5 seconds                                          
BigObject fileResult = fileCache.GetCache<BigObject>("myKey");

提前感谢您的帮助。

PS。我没有找到类似问题的答案。 Caching large objects - LocalCache performance

或

Caching large objects, reducing impact of retrieval times

Answer 1

Redis实际上并不是为存储大型对象（多MB）而设计的，因为它是一个单线程服务器。因此，一个请求将足够快，但一些请求将会很慢，因为它们都将由一个线程处理。在最后的版本中，进行了一些优化。

RAM和内存带宽的速度似乎对全局性能不太重要，特别是对于小型对象。对于大型对象（> 10 KB），它可能会变得明显。通常，购买昂贵的快速内存模块以优化Redis并不具有成本效益。 https://redis.io/topics/benchmarks

因此，如果可能，您可以使用巨型帧或购买更快的内存。但实际上它无济于事。请考虑使用Memcached。它是多线程的，可以横向扩展以支持大量数据。 Redis只能通过主从复制进行扩展。

如何使用Redis缓存缓存大对象

1 个答案: