迁移系统时，有时你必须建立一个小脚手架。我们最近不得不这样做：在Instagram上，于遗留原因，我们需要将大约3亿张照片映射到创建它们的用户的ID，以便了解要查询的分片（请参阅有关我们的更多信息）分片设置）。虽然所有客户端和API应用程序都已更新并向我们返回 完整信息，但仍有许多人缓存的旧数据。我们需要一个解决方案：
- 查找键并快速返回值
- 将数据存在内存中，理想情况下是在EC2高内存类型（17GB或34GB，而不是68GB实例类型）中
- 兼容我们现有的基础结构
- 持久化，以便在服务器宕机时我们不必重跑
这个问题的一个简单解决方案是将它们简单地存储在数据库行中，其中包含“Media ID”和“User ID”列。但是，考虑到这些ID从未更新（仅插入），SQL数据库似乎是多余的。不需要事务，也和其他表没有任何关系。
相反，我们转向Redis，一个我们在Instagram上广泛使用的键值存储。Redis是一把key-value的瑞士军刀; 而不是像Memcached那样普通的“Set key，get key”机制，它提供了强大的聚合类型，如有序集合和列表。它具有可配置的持久化模型，其中后台以指定的时间间隔保存，并且可以设置主从同步。我们所有的Redis都在主从服务器上运行，从服务器设置为每分钟保存到磁盘。
首先，我们决定以最简单的方式使用Redis：对于每个ID，key将是媒体ID，值将是用户ID：
代码语言：javascript复制SET media:1155315 939
GET media:1155315
> 939然而，在对此解决方案进行模型设计时，我们发现Redis需要大约70 MB才存储1,000,000个key。根据我们需要的300,000,000，大约要21GB的数据，已经比亚马逊EC2上的17GB实例类型更大。
我们向Redis的核心开发人员之一，乐于助人的Pieter Noordhuis提出了意见，他建议我们使用Redis哈希。Redis中的哈希是字典，可以非常有效地编码在内存中; Redis设置'hash-zipmap-max-entries'配置散列可以有效编码的最大条目数。我们发现这个设置最好在1000左右; 任何更高的配置HSET命令都会引起很明显的CPU使用。有关更多详细信息，你可以查看zipmap源文件。
为了用散列类型，我们将所有媒体ID分配到1000个桶中（我们只取ID，除以1000并丢弃剩余部分）。这决定了属于哪个键，接下来在该键的散列中，Media ID是散列中的查找键，用户ID是值。一个例子，给定媒体ID为1155315，它属于桶1155（1155315/1000 = 1155）：
代码语言：javascript复制HSET "mediabucket:1155" "1155315" "939"
HGET "mediabucket:1155" "1155315"
> "939"内存差异非常惊人; 使用我们的1,000,000个key（编码为1000个哈希，每个1000个子key），Redis只需要16MB存储。扩展到3亿个key，总数不到5GB，事实上，它甚至适合亚马逊上更便宜的m1.large实例类型，大约是我们原本需要的更大实例成本的1/3。最重要的是，散列中的查找仍然是O（1），非常快。
如果你对尝试这些感兴趣，我们用于运行这些测试的脚本可以作为GitHub上的Gist（我们在脚本中有Memcached用于比较， 百万个key需要大约52MB）。
