Redis的内存碎片

最新推荐文章于 2025-10-30 20:11:35 发布
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#Redis #YCSB #key-value store #memory fragmentation

本文通过YCSB测试Redis的内存使用，发现随着key-value负载变化，内存碎片问题显著，内存利用率降低。实验显示，即使在定长负载下，Redis分配的内存远超实际数据量，且在高update负载下，内存需求加倍，可能与Redis的rdb机制有关。在非极端负载下，如Facebook公布的负载，jemalloc内存管理表现良好，未出现严重碎片问题。

Redis默认使用jemalloc分配内存，根据fast'14的最佳论文的说法，当遇到变长key-value负载时，会出现碎片问题：内存利用率低，实际分配的内存比所需要的内存多。因此我用YCSB对Redis的内存进行了测试。

  • 实验的第1阶段：向Redis插入100万条记录，key为20字节，value为100字节，皆为定长，理论上的有效数据大约是120MB。
  • 阶段2：产生90万个update请求，请求为均匀随机分布（每个key被选中的概率相等），key值不变，但value变为130字节。一次update相当于删除原来的100字节，再插入一个130字节。
  • 阶段3：产生90万个update请求，value变为170字节。
  • 阶段4：产生90万个update请求，value变为210字节。
  • 接着12个阶段，每次都是90万个update请求，value长度渐增。
  • 最后一个阶段不产生任何请求，重启redis。

然后每一阶段结束后，都使用info命令查看redis的内存

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得物面试：Redis 内存碎片是什么？如何清理？
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你可以将内存碎片简单地理解为那些不可用的空闲内存。举个例子：操作系统为你分配了 32 字节的连续内存空间，而你存储数据实际只需要使用 24 字节内存空间，那这多余出来的 8 字节内存空间如果后续没办法再被分配存储其他数据的话，就可以被称为内存碎片。内存碎片Redis 内存碎片虽然不会影响 Redis 性能，但是会增加内存消耗。
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我们先来看一个问题, 假设Redis实例保存了5GB的数据，现在删除了2GB的数据，那么Redis进程占用的内存会不会减少呢？答案是：它可能仍然占用大约5GB内存，即使Redis数据只占用大约3GB。如果maxmemory不设置该参数，Redis不会触发内存淘汰策略删除数据。Redis会继续为新写入的数据分配内存。分配失败会导致应用程序报错，当然不会导致宕机。注：设置maxmemory参数，执行命令，或在redis.conf配置文件中设置maxmemory 100mb。
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哨兵模式是一个分布式系统，用于主从结构中的每台服务器进行监测。
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Redis 服务器内存碎片率过高解决：从原因分析到配置调整实战
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它定义为操作系统实际分配的内存（RSS）与 Redis 自身记录的内存使用量之比： $$ \text{mem_fragmentation_ratio} = \frac{\text{used_memory_rss}}{\text{used_memory}} $$ 当这个比率超过 1.5 时，表示内存碎片过高，可能导致性能下降或 OOM（内存溢出）错误。如果问题持续，检查操作系统级内存设置（如 overcommit 策略），或咨询 Redis 社区。或重启 Redis（重启后内存会重新分配，减少碎片）。
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Redis内存碎片处理不知道我们在执行删除操作时有没有注意过这样一个现象，删除一些bigkey后内存分配器分配的容量并没有减少，实际容量减少了，这是为什么呢？演示如下模拟bigkey删除创建生成bigkey的脚本文件createdata.sh#!/bin/bash cd /opt/redis/redis-6.0.6/bin/ for i in {1..10000} do   echo "key${i} ${i}"  
内存碎片的产生
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内存碎片的产生，机制，以及代码一些实现，说明。相关的一些资料。
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内存碎片是指在内存分配的时候，产生的不能重复利用的空间。例如，内存空间还有3K，应用程序想申请连续的3K空间，虽然内存空间够，但是空间分配为2K,1K，内存分片会占用操作系统分配给redis的内存空间，严重影响redis性能。
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weixin_58146638的博客
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在众多高性能缓存系统中，Redis因其卓越的性能和丰富的功能而备受青睐。然而，在实际应用中，Redis的内存管理问题，尤其是内存碎片整理，往往被忽视，这可能导致系统性能的下降。以下将围绕“Redis知识点之内存碎片整理：概述”这一主题，探讨内存碎片整理的概念、原因及其影响。想象一个场景，一个使用Redis作为缓存系统的在线电商平台，在高峰时段，系统需要处理大量的用户请求。如果Redis的内存碎片问题没有得到妥善处理，可能会导致缓存命中率下降，查询响应时间延长，从而影响用户体验。
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二是Redis键值大小不一和删改操作，Redis申请内存分配空间时，本身就会有键值大小不一的空间需求，然后这些键值会被修改和删除，如修改变大或变小，就需要额外占用空间或释放不用的空间。为了尽可能的减少内存碎片清理对Redis正常请求的影响，Redis内存碎片在清理执行时，还会监控清理操作占用CPU的时间，设置了两个参数，分别用于控制清理操作占用CPU时间比例的上、下限。（2）Redis 4.0-RC3版本对接下，Redis自身提供了一种内存碎片自动清理的方法，简单来说就是：搬家让位，合并空间。
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什么是内存碎片 内存碎片率：mem_fragmentation_ratio mem_fragmentation_ratio指数>1表明有内存碎片，越大表明越多，<1表明正在使用虚拟内存，虚拟内存其实就是硬盘，性能比内存低得多，这是应该增强机器的内存以提高性能。 一般来说，mem_fragmentation_ratio的数值在1 ~ 1.5之间是比较健康的。 大于1.5表示，系统分配的内存大于Redis实际使用的内存，Redis没有把这部分内存返还给系统，产生了很多内存碎片。在Redis 4
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想象一下你是个超棒的停车场管理员 🧑‍✈️，管理着一个大停车场（这就是你服务器的内存）。停车场空荡荡的，一排排整整齐齐✨。不断有各种大小的车（比如小轿车🚗、SUV🚙、小货车🚐）开进来找位子停（数据来了，Redis 需要分配内存）。有些车办完事就开走了（数据被删掉或过期了），留下了空车位。这些空出来的车位啊，大小不一，而且东一个西一个，分散得很 🗺️。这时候，如果想停进来一辆大卡车 🚚（需要一大块连续内存），虽然停车场里七七八八的小空位加起来总面积足够大，但就是找不到一个连在一起。
Redis内存碎片详解
宋发元
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你可以将内存碎片简单地理解为那些不可用的空闲内存。内存碎片（Memory Fragmentation）是指由于频繁的内存分配和释放，导致可用的内存空间变得不连续，从而影响内存利用率和性能。在 Redis 中，内存碎片通常指的是 Redis 向操作系统申请的内存与实际存储数据的内存之间的差值。碎片率Redis 占用的物理内存Redis 记录的内存使用量碎片率 = \frac{\text{Redis 占用的物理内存}}{\text{Redis 记录的内存使用量}}碎片率Redis。
查看redis内存碎片
05-09
<think>好的，我现在需要帮助用户解答关于Redis内存碎片查看方法以及used_memory_overhead具体含义的问题。首先，我需要回顾用户之前的提问和我的回答，确保信息的一致性。 用户之前询问了used_memory_overhead的占用情况，我解释了其定义、组成结构、验证方法和优化建议。现在用户进一步想了解如何查看内存碎片以及used_memory_overhead的具体组成，同时引用了三个相关的资料片段。 首先，确定用户的需求：他们希望了解如何查看Redis的内存碎片率，以及used_memory_overhead包含哪些内容。需要结合之前的回答和引用资料来提供准确的步骤和解释。 查看内存碎片率的方法，根据引用[2]和[3]，可以通过`info memory`命令获取mem_fragmentation_ratio，这个指标是used_memory_rss与used_memory的比值。需要详细说明每个参数的意义，并给出示例，如引用[3]中的输出，解释碎片率的计算方法。 关于used_memory_overhead的组成，我之前已经分点列出了内部数据结构、客户端资源、复制缓冲等。需要再次强调这些组成部分，并结合引用[1]中提到的内存碎片清理问题，说明used_memory_overhead可能包含内存碎片，以及如何通过`memory purge`或重启来优化。 需要注意的是，用户可能对如何具体操作和解读命令结果有疑问，因此需要分步骤说明命令的使用和输出中的关键字段。同时，要给出优化建议，如调整配置参数、限制客户端缓冲区、处理碎片等，引用之前的建议和用户提供的资料中的方法。 还要检查是否有遗漏的信息，例如引用[3]中的具体info memory输出，是否需要在回答中展示示例，帮助用户更直观地理解。此外，确保回答结构清晰，分点列出查看方法和组成结构，并附带相关问题的建议，保持与之前回答的一致性。 最后，确保语言简洁明了，避免技术术语过于复杂，同时保持专业性。验证所有信息是否正确，尤其是数值和命令的正确性，避免误导用户。比如，内存碎片率的计算公式是否正确，used_memory_overhead的组成部分是否有遗漏等。 总结来说，回答需要分为两部分：内存碎片的查看方法和used_memory_overhead的组成。每部分都需要步骤说明、命令示例、关键指标解释，并结合引用资料中的信息进行补充。最后给出优化建议和相关问题，帮助用户进一步解决问题。</think>### 一、Redis内存碎片的查看方法 #### 1. 核心指标与计算公式 内存碎片率通过以下公式计算（引用自[^2][^3]）： $$mem\_fragmentation\_ratio = \frac{used\_memory\_rss}{used\_memory}$$ - **$used\_memory$**：Redis分配器实际申请的内存（通过`jemalloc`等分配器管理） - **$used\_memory\_rss$**：操作系统视角下Redis进程占用的物理内存 - **$mem\_fragmentation\_ratio$**：若该值 **>1.5** 表示存在显著内存碎片，**<1** 表示内存被压缩（如启用了`jemalloc`的透明大页） #### 2. 查看步骤 通过`redis-cli`执行以下命令查看详细内存分布： ```bash > info memory # 查看所有内存指标 > info memory | grep "mem_fragmentation_ratio" # 直接筛选碎片率 ``` 示例输出（引用自[^3]）： ```plaintext mem_fragmentation_ratio:1.54 # 表示54%的内存碎片 used_memory:1073741736 # 数据内存+管理内存（单位字节） used_memory_rss:1650737152 # 操作系统视角的实际占用 ``` #### 3. 碎片率解读 | 碎片率范围 | 状态说明 | 处理建议 | |----------------|----------------------------|---------------------------| | 1.0~1.1 | 理想状态 | 无需操作 | | 1.1~1.5 | 可控范围 | 监控观察 | | **>1.5** | 高碎片率（如示例中的1.54） | 需执行内存清理或重启实例 | | <1.0 | 内存压缩（Swap风险） | 检查是否开启透明大页 | --- ### 二、`used_memory_overhead`的具体含义与组成 #### 1. 定义公式 $$used\_memory\_overhead = used\_memory - used\_memory\_dataset$$ 该指标表示Redis为维护数据存储和运行所需的管理性内存开销（引用自[^1][^3]）。 #### 2. 核心组成部分 | 组成部分 | 说明 | 典型场景示例 | |----------------------|--------------------------------------------------------------------|---------------------------| | **全局哈希表** | 存储所有Key的元信息（每个Key约$104B$） | 10万Key占用约$10MB$ | | **客户端缓冲区** | 每个客户端连接默认分配输入/输出缓冲区（`client-output-buffer-limit`控制） | 1000连接占用约$64MB$ | | **复制缓冲区** | 主节点为每个从节点维护的$1MB$复制积压缓冲区（`repl-backlog-size`可调） | 10从节点占用$10MB$ | | **Lua脚本缓存** | 存储已执行但未释放的Lua脚本 | 大脚本可能占用数十MB | | **持久化缓冲区** | RDB/AOF生成时的临时内存占用 | AOF重写期间显著增加 | | **内存碎片** | 分配器未能有效利用的内存间隙（如大量删除Key后产生） | 碎片率>1.5时需主动清理[^1] | --- ### 三、优化建议 1. **内存碎片清理** - 执行`memory purge`强制释放碎片（依赖`jemalloc`支持）[^1] - 重启实例（极端情况下） 2. **控制`used_memory_overhead`** - 通过`hash-max-ziplist-entries`优化小对象存储编码 - 限制客户端缓冲区：`config set client-output-buffer-limit "normal 256mb 128mb 60"` - 减少冗余Key：定期清理过期或无用Key --- ### 四、操作验证示例 1. 查看内存分布详情： ```bash > MEMORY STATS # 输出包含数据集内存、管理内存、碎片率等 ``` 2. 主动清理碎片（需Redis 4.0+）： ```bash > memory purge # 触发jemalloc内存整理 ``` ---
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