解决linux buffer/cache 消耗内存过高引发的问题

本文探讨了如何处理Linux系统中buffer/cache占用内存过高的问题,提供了相应的解决方案,旨在保持系统的稳定运行。
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工作中接到DBA报障某台服务器 跑一些大的数据,服务器就无法远程连接,报错,抓过日志叫DELL工程师检测也没问题,系统也重装过,

现在些一些较大的数据就会报如 图错误,由于服务器远在异地城市IDC机房,ssh也无法登录,于是使用iDRAC 远程管理卡连接到该台机器,通过控制台连接到服务器,看到如下图报错:

IDRC报错

1、内存占用量:dd过程内核会用大量内存作为磁盘数据的缓存,由于写入8.5T;
2、从设备来看,内存主要消耗在buff中:
3、dd if=/dev/zero of=/data$i/test bs=1M count=9000000 conv=fdatasync  &
参数fdatasync作用 :1)保证数据刷新到磁盘、2)没有把文件元数据刷到磁盘中;
由于特性2),造成buff占用量激增;

具体可参考:http://www.2cto.com/os/201205/131568.html

4、通过echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches,即可清空buff/cache,目前此设备内存已恢复正常;


sar -r -f /var/log/sa/sa17

内 存使用量激增。通常情况下,是由于业务程序导致的。


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IDRC报错


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<think> 嗯,用户想了解Redis数据量对buff/cache内存大小的影响。这个问题涉及到操作系统内存管理和Redis内部机制的交集,需要拆解几个层面来思考。 用户可能是个运维工程师或者后端开发,正在遇到服务器内存占用过问题。从ta引用的资料来看,已经对Linux的buff/cache有基本了解,但不太清楚Redis如何与之互动。ta的深层需求应该是想优化服务器内存使用,避免因Redis导致系统性能下降。 先明确几个关键点:Redis的内存占用主要分两部分,一是Redis进程自身通过malloc分配的内存(即used_memory),二是操作系统层面为磁盘I/O创建的page cache。用户问的buff/cache属于后者。 当Redis使用RDB或AOF持久化时,写操作会触发内核为持久化文件创建page cache。数据量越大,持久化文件越大,对应的page cache自然越大。不过这里有动态平衡机制——当系统需要更多内存时,内核会自动回收clean page cache。 用户引用的Docker清理方法其实是个误导。手动drop_caches在生产环境很危险,而且Redis数据量引起的cache增长根本不需要干预。应该提醒用户重点监控的是内存回收压力(如pgsteal_kswapd指标)和OOM风险。 还需要区分场景:如果Redis纯内存操作不持久化,那数据量就和page cache无关;但若启用了AOF的appendfsync always,每次写入都落盘,page cache压力就会显著增大。用户没说明持久化配置,这点必须在回答里补充说明。 对了,Redis的写时复制(COW)机制也会短暂增加内存开销。执行BGSAVE时,子进程会共享父进程内存页,此时若有数据修改,内核需要复制原始页,可能短暂增加page cache压力。不过这个影响是临时的。 最后给用户的建议要实用:优先用Redis的info memory看实际内存占用,系统层面关注sar -B的pgscand/s扫描率。真正危险的信号是swap使用或OOM,而不是buff/cache数字本身。可以给个示例命令,比如用smem -t -P redis看进程实际物理内存。 </think>Redis数据量**会间接影响**操作系统的buff/cache内存大小,但这种影响是通过Redis的**持久化操作**和**内核文件缓存机制**实现的,并非Redis进程本身直接占用buff/cache。以下是详细分析: --- ### 1. **Redis自身内存占用(核心影响)** * **主要占用:** Redis存储的数据(键值对)、自身数据结构开销、客户端缓冲区等,直接占用**`used_memory`**(通过`malloc`分配的**应用层内存**),这部分显示在系统的`RES`(常驻内存)中,**不属于**`buff/cache`。 * **数据量影响:** Redis数据量 **$D_{redis}$** 越大,`used_memory` 和 `RES` 必然越大。这消耗的是系统的**可用物理内存(`MemAvailable`)**。 * **查看命令:** `redis-cli info memory | grep "used_memory:"` --- ### 2. **Redis持久化操作与buff/cache的关联(间接影响)** Redis数据量对buff/cache的影响主要通过**持久化(RDB/AOF)** 触发: * **a. RDB (快照) 创建:** * **过程:** 执行`BGSAVE`时,Redis fork一个子进程。子进程将内存数据**序列化**后写入**临时RDB文件**。 * **buff/cache影响:** * 新写入的**临时RDB文件内容**会被Linux内核自动缓存到 **`buff/cache` (主要是`page cache`)** 中[^2][^4]。 * Redis数据量 **$D_{redis}$** 越大,生成的RDB文件越大 **$S_{rdb} \propto D_{redis}$**,写入到磁盘(实际是先到page cache)的数据量就越大,因此内核为缓存该文件占用的`buff/cache`也会越大。 * RDB完成且临时文件重命名后,旧的RDB文件如果不再被访问,其对应的page cache会逐渐被内核回收。 * **b. AOF (追加写日志):** * **过程:** Redis将写命令追加到AOF缓冲区,根据配置(`appendfsync`)策略刷盘。`always`策略每次写都刷盘;`everysec`每秒刷一次;`no`由内核决定。 * **buff/cache影响:** * **AOF文件本身**会被内核缓存在 **`buff/cache` (`page cache`)** 中[^2][^4]。AOF文件会随着写操作持续增长 **$S_{aof} \propto \text{写操作量}$**。 * 数据量 **$D_{redis}$** 越大,通常意味着历史累积的写操作越多(如果启用了AOF),AOF文件可能越大,其占用的`page cache`也越大。 * **写操作频率:** 即使数据总量不大,**频写入**也会导致AOF文件快速增大或频繁刷盘,增加内核缓存AOF文件的`page cache`量。 * **AOF重写:** 类似RDB,`BGREWRITEAOF`会生成一个新的AOF文件,该文件的写入过程同样会被缓存到`page cache`。 * **c. 内核机制:** * **Page Cache优化:** Linux内核通过`page cache`缓存最近访问过的文件数据(包括RDB/AOF文件),以**加速后续读取**。这是内核行为,对应用程序透明[^2][^4]。 * **动态管理:** `buff/cache`内存是**可回收的**。当应用程序(如Redis自身需要更多`used_memory`,或其他进程)申请内存时,如果`MemFree`不足,内核会**自动回收**`buff/cache`中**干净(`clean`)的页面**(未被修改的缓存页)来满足需求[^1][^4]。因此,即使Redis持久化导致`buff/cache`暂时升,只要系统内存压力不大,这**不是问题**,反而**提升了文件访问性能**。 --- ### 3. **总结:数据量影响路径** ```mermaid graph LR A[Redis数据量增大 $D_{redis} \\uparrow$] --> B1[Redis used_memory/RES 增大] A --> B2[RDB文件大小 $S_{rdb} \\uparrow$] A --> B3[AOF文件大小 $S_{aof} \\uparrow$] B2 --> C[RDB生成/读取时内核缓存文件 Page Cache $\\uparrow$] B3 --> D[AOF写入/读取时内核缓存文件 Page Cache $\\uparrow$] C --> E[系统 buff/cache 可能增大] D --> E[系统 buff/cache 可能增大] ``` * **直接影响:** Redis数据量增大直接导致**Redis进程自身内存占用(`RES`)增加**。 * **间接影响:** Redis数据量增大导致**持久化文件(RDB/AOF)变大**。当这些文件被**读写**时,Linux内核会将其内容缓存到**`buff/cache` (主要是`page cache`)** 中,从而可能导致系统显示的`buff/cache`值升。这种升是**内核优化I/O的性能行为**,且其占用的内存在系统需要时**会被自动回收**。 --- ### 4. **监控与建议** 1. **关键指标:** * `redis-cli info memory`:关注 **`used_memory`**, `used_memory_rss`(`RES`), `aof_buffer_length`, `aof_rewrite_buffer_length`。 * `free -h` / `top`:关注 **`Mem: available`**, `buff/cache` 总量。 * `sar -B 1`:关注 **`pgscand/s`(内存回收压力)**, `fault/s`(缺页异常)。 2. **何时需关注`buff/cache`?** * **`MemAvailable` 持续很低**且 **`pgscand/s` 很**:说明系统内存严重不足,频繁回收内存(包括回收`buff/cache`),可能导致性能下降(I/O等待增加)。这时需要: * 增加物理内存。 * 优化Redis配置,减少`used_memory`(如设置合理`maxmemory`和淘汰策略)。 * 评估是否可减少持久化频率或调整策略(如AOF用`everysec`代替`always`)。 * **`buff/cache`但`MemAvailable`充足且无内存压力指标异常:这是正常且有益的优化,无需干预。** 强行清理`buff/cache`(`echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches`)会损害性能[^4]。 3. **配置考量:** * 确保设置了Redis的`maxmemory`并配置合适的`maxmemory-policy`(如`allkeys-lru`),避免Redis无限增长耗尽内存。 * 根据数据重要性和性能需求选择合适的持久化策略(`RDB`, `AOF`, `RDB+AOF`)和`appendfsync`策略。 --- **结论:** Redis数据量本身**不直接占用`buff/cache`**。数据量增大会导致Redis自身内存占用(`RES`)增大,并**可能**通过增大持久化文件(RDB/AOF)以及在读写这些文件时被内核缓存,从而**间接地、动态地**影响系统`buff/cache`的大小。这种由内核文件缓存引起的`buff/cache`升通常是**性能优化的体现**,在系统内存充足且无回收压力时无需担忧。监控的核心应是`MemAvailable`和内存回收压力指标,而非单纯的`buff/cache`数值[^1][^2][^4]。 ---
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