优化key-value型数据的存储
一个图片分享网站，所有用户上传的图片做了按用户ID分服务器存储。每张图片都有一个唯一的图片ID，对应上传它的用户ID。目前用户上传的图片总量已接近30亿张，也就意味着这个对应关系有30亿条。现在需要对这些键值对数据的存储做一个优化，要求：
查询速度快，数据能存储在内存中。因为我们使用了Amazon的EC2，所以希望占用内存总量不超过他们要求的17G ，数据一致性和持久化有保障。
根据网上的一些资料和推荐，我们打算用redis来存储，key为图片ID，value为用户ID。当我们实施的时候却发现，存储100W个key时就已经使用了70M内存，如果30亿个都存储进去需要21G，超过了规定的上限。
请问大家有什么好的优化方案吗？主要根据图片找到玩家这一种查询优化。
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喜欢技术，喜欢努力的人我觉得在使用redis时候有误区，redis不像memcached，是简单的key, value结构的数据容器。redis是支持hash_table的。根据你的应用应该是用hash_table来存储。
加入图片ID是10位，redis的指令是:
hset 图片ID的前5位 图片ID的后5位 user_id
通过ID切割的方式，一定程度上也可以减少内存的使用。
再有就是这么大的数量级，实现下冷热数据策略。
因为redis是单线程的，另外最好运行多个redis实例（这个根据你的访问频繁程度)， 多个进程比能有效的分担负载。2019-07-17 18:50:46赞同 展开评论 打赏
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