最近工作中，系统压测遇到一个性能瓶颈问题，通过最终排查，发现应用接口中使用了大量的Hgetall命令从Redis中查询数据信息，导致Redis单实例OPS达到秒钟7W次，Redis服务器CPU使用率达到上限，遇到性能问题。

HGETALL key

起始版本：2.0.0

时间复杂度：O(N) where N is the size of the hash.

返回 key 指定的哈希集中所有的字段和值。返回值中，每个字段名的下一个是它的值，所以返回值的长度是哈希集大小的两倍

返回值

array-reply：哈希集中字段和值的列表。当 key 指定的哈希集不存在时返回空列表。

例子

redis> HSET myhash field1 "Hello"(integer) 1redis> HSET myhash field2 "World"(integer) 1redis> HGETALL myhash1) "field1"2) "Hello"3) "field2"4) "World"redis>

通过官方文档，可以了解到命令HgetAll的时间复杂度为O(n)。这意味着Hash的field越多，当使用HgetAll获取全量数

据时，性能越差，该命令的性能与field字段的数量成正比。

遇到问题后，上网查询资料，解决方案大致两种：

1) 借助MemCached

2) 新增一个field字段，将原Redis key对应的所有数据信息全部存储在该filed中，然后使用Hmget命令代替HgetAll

但是以上两种方案，均存在各种弊端，并没有从根本上解决问题。找公司其他部门技术大拿交流，最终讨论出以下方案解决问题：

通过使用Redis dump命令获取到Redis序列化后的值，获取到的是字节数组。在应用中将该字节数组按照Redis协议自行解析成需要的HashMap数据。

方案优点：

1) dump命令的时间复杂度为O(1)，性能优于HgetAll

2) 将字节数组的解析由Redis服务器转移到了应用服务器，减轻了Redis 服务器CPU的运算压力

3) 充分利用了应用服务器的CPU，并且应用服务器方便扩容。

DUMP key

起始版本：2.6.0

时间复杂度：O(1) to access the key and additional O(N*M) to serialized it, where N is the number of Redis objects composing the value and M their average size. For small string values the time complexity is thus O(1)+O(1*M) where M is small, so simply O(1).

序列化给定 key ，并返回被序列化的值，使用 RESTORE 命令可以将这个值反序列化为 Redis 键。

序列化生成的值有以下几个特点：

• 它带有 64 位的校验和，用于检测错误，RESTORE 在进行反序列化之前会先检查校验和。
• 值的编码格式和 RDB 文件保持一致。
• RDB 版本会被编码在序列化值当中，如果因为 Redis 的版本不同造成 RDB 格式不兼容，那么 Redis 会拒绝对这个值进行反序列化操作。

序列化的值不包括任何生存时间信息。

返回值

如果 key 不存在，那么返回 nil。</br> 否则，返回序列化之后的值。

例子

redis> SET mykey 10OKredis> DUMP mykey"u0000xC0u0006u0000xF8r?xC5xFBxFB_("redis>