【死磕 Redis】—— 理解 Redis 的内存

原文出处：Java 技术驿站 『chenssy』

---

咱们知道 Redis 的全部数据都存储在内存中，内存是咱们系统中的一个很是珍贵的资源，不能随意浪费，因此如何合理高效地利用 Redis 内存就变得很是重要了。本文从两个方面来阐述 Redis 的内存机制：

1. 知道 Redis 的内存主要消耗在什么地方
2. 如何管理内存

查看内存

在文章[【死磕 Redis】----- info 命令详解]()介绍了 info memory 命令能够查看 Redis 内存消耗状况，是咱们分析 Redis 内存使用状况的好工具。执行命令后以下：

咱们重点关注几个指标：

属性名	属性说明
used_memory	Redis 分配器分配的内存总量，指 Redis 存储的全部数据所占的内存
used_memory_human	以可读的形式返回 user_memory
used_memory_rss	Redis 进程占用的物理内存总量
used_memory_peak	used_memory 使用的峰值
used_memory_peak_human	可读格式返回 used_memory_peak
used_memory_lua	Lua 引擎消耗的内存大小
mem_fragmentation_ratio	used_memory_rss/used_memory 比值，内存碎片率
mem_allocator	Redis 所使用的内存分配器，默认 jemalloc

这里咱们须要重点关注

mem_fragmentation_ratio > 1 说明多出来的部分名没有用于数据存储，而是被内存碎片所消耗，相差越大，说明内存碎片率越严重。 mem_fragmentation_ratio < 1 通常出如今Redis内存交换（Swap）到硬盘致使（used_memory > 可用最大内存时，Redis会把旧的和不适用的数据写入到硬盘，这块空间就叫Swap空间），出现这种状况须要格外关注，硬盘速度远远慢于内存，Redis性能就会变得不好，甚至僵死。 在理想状况下 mem_fragmentation_ratio 只会比 1 稍微大一点点，也就是 used_memory_rss 的值应该只比 used_memory 稍微高一些。

内存消耗划分

Redis 的内存主要包括：对象内存 + 缓冲内存 + 自身内存 + 内存碎片。以下

对象内存

对象内存是 Redis 内存中占用最大的一块，存储着全部的用户数据。咱们知道 Redis 是一个 key-value 的内存数据库，全部的数据都采用 key-value 型数据类型，每次在建立 key-value 键值对对象的时候都要建立两个对象：key 对象和value 对象。其中 key 对象是字符串，value 对象咱们知道有五中数据类型-String、Hash、List、Set、Zset，每种数据类型在使用的时候占用的内存不一样。

缓冲内存

主要包括：客户端缓冲、AOF 缓冲区、复制积压缓冲区。

• 客户端缓冲：普通的客户端链接
• AOF 缓冲区：Redis 持久化分为两种：RDB 和 AOF，其中 RDB 是内存快照，AOF 是将 Redis 的命令 append 在文件中，不过在写入文件以前会先写入到缓冲区，而后根据不一样的持久化策略向磁盘进行同步。在进行 AOF 重写时也有一个AOF 重写缓冲区。通常 AOF 缓冲区都会比较小。
• 复制积压缓冲区：主要用于主从同步。在进行主从同步时，Redis 会将最新的命令写入到复制积压缓冲区，在进行复制的时候，会校验复制偏移量是否在复制积压缓冲区中，若是是则进行部分复制，不然进行全量复制。它默认状况下是 1MB，咱们须要根据实际请求适当调整他的大小，毕竟设置过小的话，可能会使部分复制退化为全量复制。

自身内存

自身内存主要指 AOF/RDB 的时候 Redis 建立子进程内存的消耗，通常这部分的消耗会比较小。

内存碎片

目前可选的分配器有 jemalloc、glibc、tcmalloc，默认 jemalloc。

出现高内存碎片问题的状况：大量的更新操做，好比 append、setrange；大量的过时键删除，释放的空间没法获得有效利用。

解决办法：数据对齐，安全重启（高可用/主从切换）。

内存管理

设置 maxmemory

若是咱们不设置 maxmemory ，Redis 则默认使用无限内存，因此为了 Redis 不系统的内存耗尽，咱们在使用 Redis 的时候尽可能去配置 maxmemory，给 Redis 设置内存使用上限。maxmemory 配置的是 Redis 的实际使用内存，即 used_memory，可是因为有内存碎片的存在，因此 Redis 实际使用的内存会比 used_memory 要大，在合理状况下通常只会大一点点。

配置内存回收策略

Redis 回收内存大体有两种机制：

1. 删除达到过时时间的对象
2. 当内存达到 maxmemory 时触发内存溢出控制策略，强制删除选择出来的对象

Redis 删除过时键值对对象通常有两种策略：惰性删除和主动定时任务删除。

惰性删除：这种删除策略，Redis 不会主动去删除已通过期的键值对，而是等待客户端去读取带有超时属性的键时，若是已经超时了则删除该键值对对象，而后返回空。这样有一个好处就是节省了 CPU ，由于 Redis 不须要单独去维护 TTL 链表来处理过时键的删除，可是有一个坏处就是若是过时的键一直都没有被访问，则永远不会被删除了。那么怎么解决呢？Redis 提供了一个定时任务的删除机制来补救。

定时任务删除：Redis 内部维护一个定时任务，默认是每秒运行 10 次，删除逻辑以下图：

内存溢出控制策略

当 Redis 所用内存达到 maxmemory 上限时会触发相应的溢出控制策略。Redis支持6种策略，以下所示：

策略	说明
noeviction	默认策略，不会删除任何数据，拒绝全部写入操做并返 回客户端错误信息（error）OOM command not allowed when used memory，此 时Redis只响应读操做。
volatile-lru	根据LRU算法删除设置了超时属性（expire）的键，直 到腾出足够空间为止。若是没有可删除的键对象，回退到noeviction策略。
allkeys-lru	根据LRU算法删除键，无论数据有没有设置超时属性， 直到腾出足够空间为止。
allkeys-random	随机删除全部键，直到腾出足够空间为止。
volatile-random	随机删除过时键，直到腾出足够空间为止。
volatile-ttl	根据键值对象的ttl属性，删除最近将要过时数据。若是没有，回退到noeviction策略。

内存溢出控制策略能够使用 config set maxmemory-policy {policy} 语句进行动态配置。

当 Redis 由于内存溢出删除键时，能够经过执行 info stats 命令查看 evicted_keys 指标找出当前 Redis 服务器已剔除的键数量。

参考

• 《Redis 开发与运维》
• 理解Redis的内存