面试题：Redis定期复制MySQL数据到Redis的压缩存储之压缩策略优化

Question

描述几种常见的Redis数据压缩算法，在将MySQL数据复制到Redis进行压缩存储时，如何根据数据特点选择最合适的压缩算法？如何评估不同压缩算法对系统性能和存储空间的影响？

Answer 1

常见Redis数据压缩算法

1. LZ4：
   • 原理：基于字典编码，采用滑动窗口搜索匹配，在当前数据块中查找最长匹配，将匹配的字符串替换为引用，从而实现压缩。
   • 特点：压缩速度极快，在大多数情况下解压速度也很快，压缩比适中。适用于对速度要求高，对空间节省有一定需求但不过分苛刻的场景。
2. Snappy：
   • 原理：同样基于字典编码，通过查找数据块中的重复字节序列，并以较短的编码代替，减少数据体积。
   • 特点：压缩和解压速度都非常快，不过压缩比相对较低。适合对实时性要求高，且原始数据重复度不特别高的场景，比如网络传输中的数据压缩。
3. Zlib：
   • 原理：综合了LZ77算法和哈夫曼编码，先通过LZ77进行字典编码，然后对编码结果使用哈夫曼编码进一步压缩。
   • 特点：压缩比相对较高，但压缩和解压速度较慢。适用于对存储空间节省要求较高，对时间性能要求不是特别严格的场景。

根据数据特点选择压缩算法

1. 数据量小且实时性要求高：
   • 如果从MySQL复制到Redis的数据量较小，且需要快速存储和读取，Snappy或LZ4比较合适。例如一些高频访问的配置数据，Snappy和LZ4的快速压缩和解压速度能满足快速响应需求，而数据量小对压缩比的要求相对不高。
2. 数据量大且注重空间节省：
   • 当数据量较大，如历史订单数据等，Zlib可能是较好的选择。虽然其压缩和解压速度慢，但较高的压缩比能显著节省Redis的存储空间。不过要考虑到处理这些数据的业务逻辑对时间的容忍度。
3. 数据重复度高：
   • 若MySQL数据中重复模式较多，如日志数据或者某些具有固定格式且内容重复的业务数据，LZ4或Zlib可能表现更好。因为它们基于字典编码能有效利用数据的重复性进行压缩，其中Zlib可能在这种情况下凭借其综合编码方式获得更高的压缩比。

评估不同压缩算法对系统性能和存储空间的影响

1. 系统性能：
   • 压缩时间：通过在相同硬件环境下，对一定量具有代表性的MySQL数据分别使用不同压缩算法进行压缩，记录压缩所需时间。如使用LZ4压缩100MB数据耗时可能比Zlib短很多，表明LZ4在压缩速度上更具优势。
   • 解压时间：同样，对已压缩的数据进行解压，记录解压时间。对于频繁读取的Redis数据，解压时间至关重要。例如在缓存数据场景下，Snappy和解压速度快能保证数据快速被应用程序使用。
   • CPU 使用率：在压缩和解压过程中监测CPU使用率。Zlib由于算法复杂，在压缩和解压时可能会占用更多的CPU资源，这对于CPU资源紧张的系统可能成为瓶颈。可以使用系统工具如top（Linux系统）来实时监控CPU使用率。
2. 存储空间：
   • 压缩比：计算不同算法压缩后的数据大小与原始MySQL数据大小的比值。例如原始100MB数据经Zlib压缩后变为20MB，压缩比为5:1；而经Snappy压缩后变为30MB，压缩比为10:3，明显Zlib在这个数据样本上压缩比更高，能节省更多存储空间。
   • 存储开销：除了压缩后的数据大小，还要考虑压缩算法本身可能带来的额外存储开销，如元数据等。不过一般这些开销相对较小，但在大规模数据存储时也需要纳入考量。