add by zhj:本文只翻译了一部分，更多分析要参考英文原文
英文原文：Storing hundreds of millions of simple key-value pairs in Redis
Instagram可以说是网拍App的始祖级应用，也是当前最火热的拍照App之一，Instagram的照片数量已经达到3亿，而在Instagram里，我们需要知道每一张照片的作者是谁，下面就是Instagram团队如何使用Redis来解决这个问题并进行内存优化的。
首先，这个通过图片ID反查用户UID的应用有以下几点需求：
- 查询速度要足够快
- 数据要能全部放到内存里，最好是一台EC2的 high-memory 机型就能存储（17GB或者34GB的，68GB的太浪费了）
- 要合适Instagram现有的架构（Instagram对Redis有一定的使用经验，比如这个应用）
- 支持持久化，这样在服务器重启后不需要再预热
Instagram的开发者首先否定了数据库存储的方案，他们保持了KISS原则（Keep It Simple and Stupid），因为这个应用根本用不到数据库的update功能，事务功能和关联查询等等牛X功能，所以不必为这些用不到的功能去选择维护一个数据库。
于是他们选择了Redis，Redis是一个支持持久化的内存数据库，所有的数据都被存储在内存中（忘掉VM吧），而最简单的实现就是使用Redis的String结构来做一个key-value存储就行了。像这样：
SET media:1155315 939 GET media:1155315 > 939
其中1155315是图片ID，939是用户ID，我们将每一张图片ID为作key，用户uid作为value来存成key-value对。然后他们进行了测试，将数据按上面的方法存储，1,000,000数据会用掉70MB内存，300,000,000张照片就会用掉21GB的内存。对比预算的17GB还是超支了。
于是Instagram的开发者向Redis的开发者之一Pieter Noordhuis询问优化方案，得到的回复是使用Hash结构。具体的做法就是将数据分段，每一段使用一个Hash结构存储，由于Hash结构会在单个Hash元素在不足一定数量时进行压缩存储，所以可以大量节约内存。这一点在上面的String结构里是不存在的。而这个一定数量是由配置文件中的hash-zipmap-max-entries参数来控制的。经过开发者们的实验，将hash-zipmap-max-entries设置为1000时，性能比较好，超过1000后HSET命令就会导致CPU消耗变得非常大。
于是他们改变了方案，将数据存成如下结构：
HSET "mediabucket:1155" "1155315" "939" HGET "mediabucket:1155" "1155315" > "939"
通过取7位的图片ID的前四位为Hash结构的key值，保证了每个Hash内部只包含3位的key，也就是1000个。