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世界上没有漏洞，但摔倒的人多了就会变成漏洞。
有人说Redis的HGETALL是个漏洞，但我偏偏不相信。 不管是什么样的洞，都必须自己踩着双脚放弃。 说得好，这就是不到黄河，说得不好，就是看不见棺材，不落泪。
程序开始非常稳定地运行。 HGETALL很稳定，想给所有说是洞的人发一个字。 呸！ 此时的我忘记了温水中青蛙般危险的存在，时间就这样一天一天地过去，有一天突然需求发生了变化，我把HASH数据的内容从十几个字段扩展到一百多个字段，同时用Pipelining一次完成几百个HGETALL的于是我掉进了洞里。 服务器宕机了。
为什么会变成这样？ Redis是单线程的！ 处理一个请求时，其他请求只能等待。 通常，请求会立即处理，但在使用HGETALL时，必须遍历每个字段以检索数据。 其间消耗的CPU资源与字段数量成比例。 如果还使用PIPELINING的话，会更加雪上加霜。
你怎么解决这个问题？ 请允许我给出一个像样的公式：
PERFORMANCE=CPUs/OPERATIONs也就是说，在此场景中，是否要增加运算中的CPU数量以提高性能？ 是否减少运算中的操作数？ 具体来说，想到了以下方法。
在不改变Memcached Redis存储方式的前提下，额外的，我们还需要利用Memcached实现一系列缓存，在Redis中存储HGETALL的HASH。 当然，保存在Memcached中的都是字符串，因此保存HASH时，实际上是保存HASH序列化后的字符串。 该方案的优点是Memcached支持多线程，因此更多的CPU可以参与运算。 此外，由于不需要遍历每个字段，因此需要较少的操作。 当然坏处也不少。 由于引入了新的缓存层，浪费了内存，增加了复杂性。 此外，即使只是检索少数字段的数据，也可能需要查询完整的数据，然后进行过滤。 这一定是在浪费带宽。 当然，在这种情况下可以直接联系Redis，但这无疑增加了复杂性。
顺便说一下，Memcached支持多孔工具，可以实现类似于Pipelining的效果，但对于其中与Memcached相关的孔，也就是多孔工具的无底孔问题要格外小心。
序列化字段冗馀Redis在存储散列时会多存储一个名为" all "的字段。 其内容是原HASH数据的串行化，实际查询时，只需保存HGET这个冗余字段，然后反串行化即可。 该方案的优点是通过序列化和冗馀字段，将原来的HGETALL操作简化为HGET。 这意味着，由于不再需要遍历HASH中的所有字段，因此即使多个CPU不能参与运算，操作数量也会大幅减少，因此性能的提高仍然非常显著。 当然劣势也很明显，和所有冗馀方式一样，该方案浪费了大量的内存。
虽然不再有这种遍历字段的过程，但反序列化过程会增加，反序列化的成本也很高，但这样做会提高性能吗？ 问题的关键是，遍历字段的操作现在只需要一个CPU。 然后，反序列化操作可以确保任何语言的多进程或多线程都在多个CPU上进行，从而提高整体性能。
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此外，许多人直觉通过运行Redis的多个实例来解决问题。 确实，这可以增加运算中的CPU数量，有助于提高性能。 但是需要注意的是，HGETALL和PIPELINING经常会使运算中的操作数呈几何爆炸式增长，而我们可以增加的Redis多实例数却杯水车薪，因此在本例中该方法无法完全解决问题。
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洞是用来踩的。 你不需要害怕掉下来。 当然，前提是自己能出来。
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