Redis 之内存管理

最新推荐文章于 2025-01-16 17:06:26 发布

yyangqqian

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分类专栏： Redis

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内存消耗

内存使用统计命令： info memory
在这里插入图片描述
属性说明：

used_memory：Redis分配器分配的内存总量（单位是字节），也就是缓存数据内存占用量。used_memory_human只是显示更友好。
used_memory_rss：从操作系统的角度显示Redis进程占用的物理内存总量，包括了没有被使用的内存。
mem_fragmentation_ratio：内存碎片比率，该值是used_memory_rss / used_memory的比值。
ratio指数>1表明有内存碎片，说明used_memory_rss-used_memory多出的部分内存并没有用于数据存储，而是被内存碎片所消耗，如果两者相差很大，说明碎片率严重。
ratio指数<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，这时应该增强机器的内存以提高性能。
一般来说，ratio的数值在1 ~ 1.5之间是比较健康的。
used_memory_peak、used_memory_peak_human：：用户cache数据的峰值大小。
mem_allocator：在编译时指定的Redis使用的内存分配器，可以是libc、jemalloc、tcmalloc，默认是jemalloc。jemalloc在64位系统中，将内存空间划分为小、大、巨大三个范围；每个范围内又划分了许多小的内存块单位；存储数据的时候，会选择大小最合适的内存块进行存储。

产生内存碎片的原因：
Redis内部有自己的内存管理器，为了提高内存使用的效率，来对内存的申请和释放进行管理。
Redis中的值删除的时候，并没有把内存直接释放，交还给操作系统，而是交给了Redis内部的内存管理器。
Redis中申请内存的时候，也是先看自己的内存管理器中是否有足够的内存可用。
Redis的这种机制，提高了内存的使用率，但是会使Redis中有部分自己没在用，却不释放的内存，导致了内存碎片的发生。

碎片率的意义： mem_fragmentation_ratio的不同值，说明不同的情况。

大于1：说明内存有碎片，一般在1到1.5之间是正常的。
大于1.5：说明内存碎片率比较大，需要考虑是否要进行内存碎片清理，要引起重视。
小于1：说明已经开始使用交换内存，也就是使用硬盘了，正常的内存不够用了，需要考虑是否要进行内存的扩容。

解决内存碎片方案：
Redis版本是4.0以下的，Redis服务器重启后，Redis会将没用的内存归还给操作系统，碎片率会降下来。
Redis4.0版本开始，可以在不重启的情况下，线上整理内存碎片。
自动碎片清理，只要设置了如下的配置，内存就会自动清理了。

# 碎片整理总开关
# activedefrag yes
# 内存碎片达到多少的时候开启整理
active-defrag-ignore-bytes 100mb
# 碎片率达到百分之多少开启整理
active-defrag-threshold-lower 10
# 碎片率小余多少百分比开启整理
active-defrag-threshold-upper 100

手动碎片清理： memory purge

内存消耗图：
在这里插入图片描述

对象内存：是Redis内存占用最大的一块，存储着用户所有的数据。
缓冲内存：客户端缓冲、复制积压缓冲区、AOF缓冲区。
内存碎片：容易出现高内存碎片场景，频繁做更新操作，大量过期键删除，键对象过期删除后，释放的空间无法得到充分利用，导致碎片率上升。重启节点可以做到内存碎片重新整理，因此可以利用高可用架构，如Sentinel或Cluster，将碎片率过高的主节点转换为从节点，进行安全重启。

设置内存上限：
使用maxmemory参数限制最大可用内存。
maxmemory限制的是Redis实际使用的内存量，也就是 used_memory 统计项对应的内存。
当超出内存上限maxmemory时使用LRU等删除策略释放空间。
Redis默认无限使用服务器内存，为防止极端情况下导致系统内存耗尽，建议所有的Redis进程都要配置maxmemory。

内存回收策略：

删除到达过期时间的键对象。
内存使用达到maxmemory上限时触发内存溢出控制策略。

Redis 删除过期键的策略（缓存失效策略、数据过期策略）

惰性删除： 放任键过期不管，但是每次获取键时，都检査键是否过期，如果过期的话，就删除该键；如果没有过期，就返回该键。

定期删除： 每隔一段时间，默认100ms，程序就对数据库进行一次检査，删除里面的过期键。至于要删除多少过期键，以及要检査多少个数据库，则由算法决定。

Redis 的内存驱逐（淘汰）策略

当 Redis 的内存空间（maxmemory 参数配置）已经用满时，Redis 将根据配置的驱逐策略（maxmemory-policy 参数配置），进行相应的动作。

LRU： 最近最少使用。
LFU： 最不经常使用。

当前 Redis 的淘汰策略有以下8种：

noeviction：默认策略，不淘汰任何 key，直接返回错误。
allkeys-lru：在所有的 key 中，使用 LRU 算法淘汰部分 key。
allkeys-lfu：在所有的 key 中，使用 LFU 算法淘汰部分 key。
allkeys-random：在所有的 key 中，随机淘汰部分 key。
volatile-lru：在设置了过期时间的 key 中，使用 LRU 算法淘汰部分 key。
volatile-lfu：在设置了过期时间的 key 中，使用 LFU 算法淘汰部分 key。
volatile-random：在设置了过期时间的 key 中，随机淘汰部分 key。
volatile-ttl：在设置了过期时间的 key 中，挑选 TTL（time to live，剩余时间）短的 key 淘汰。

缓存算法（FIFO 、LRU、LFU三种算法的区别）

https://www.cnblogs.com/hongdada/p/10406902.html
https://blog.youkuaiyun.com/a3192048/article/details/82291222
https://blog.youkuaiyun.com/wangxilong1991/article/details/70172302

FIFO算法

思想： 先进先出

LRU算法（最近最少使用）

思想： 算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高。
淘汰策略： 选择最久未使用的数据进行淘汰。

实现一： 使用一个链表保存缓存数据。
利用已有的 JDK 数据结构实现一个 Java 版的 LRU。
利用 LinkedHashMap 数据结构，链表结构的 HashMap，总是在头部插入元素。

LinkedHashMap 有一个这样的构造函数，accessOrder 参数表示访问元素的顺序模式，true表示会把访问的元素移到链表的头部，false则不会，默认为false。

public LinkedHashMap(int initialCapacity,
                     float loadFactor,
                     boolean accessOrder) {
    super(initialCapacity, loadFactor);
    this.accessOrder = accessOrder;
}

返回 true 会把旧元素删除，可以自定义一个返回 true 的逻辑来删除尾部的元素。

protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
    return false;
}

利用上面的构造函数和方法就可以实现一个简单的LRU算法。
accessOrder 设置为 true，将访问的元素移到头部。
return super.size() > capacity，链表中的元素大于自定义的缓存个数时自动删除尾部的元素。
在这里插入图片描述
1、新数据插入到链表头部；
2、每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部；
3、当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {

    // 缓存大小
    private int capacity;

    public LRUCache(int capacity) {
        // Math.ceil 函数表示向上取整, 即小数部分直接舍去,并向正数部分进1，比如：Math.ceil(3.14) = 4
        // true 表示让 linkedHashMap 将访问的元素移到到头部
        super((int) Math.ceil(capacity / 0.75) + 1, 0.75f, true);
        this.capacity = capacity;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        // 当 map 中的数据量大于指定的缓存个数的时候，就自动删除最老的数据。
        return super.size() > capacity;
    }

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(i);
        LRUCache<String, Integer> cache = new LRUCache<>(10);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            cache.put("k" + i, i);
        }
        System.out.println("all cache : " + cache);
        cache.get("k3");
        System.out.println("get k3 after: " + cache);
        cache.get("k4");
        System.out.println("get k4 after: " + cache);
        cache.get("k4");
        System.out.println("get k4 after: " + cache);
        cache.put("k10", 10);
        System.out.println("put k10 after: " + cache);
    }
}

输出结果：

all cache : {k0=0, k1=1, k2=2, k3=3, k4=4, k5=5, k6=6, k7=7, k8=8, k9=9}
get k3 after: {k0=0, k1=1, k2=2, k4=4, k5=5, k6=6, k7=7, k8=8, k9=9, k3=3} // 访问k3移到了头部
get k4 after: {k0=0, k1=1, k2=2, k5=5, k6=6, k7=7, k8=8, k9=9, k3=3, k4=4} // 访问k4移到了头部
get k4 after: {k0=0, k1=1, k2=2, k5=5, k6=6, k7=7, k8=8, k9=9, k3=3, k4=4} // 访问k4
put k10 after: {k1=1, k2=2, k5=5, k6=6, k7=7, k8=8, k9=9, k3=3, k4=4, k10=10} // 插入k10放在头部，尾部的k1被删除了