理解redis内存优化

  Redis所有的数据都存在内存中,当前内存虽然越来越便宜,但跟廉价的硬盘相比成本还是比较昂贵,因此如何高效利用Redis内存变得非常重要。高效利用Redis内存首先需要理解Redis内存消耗在哪里,如何管理内存,最后才能考虑如何优化内存。掌握这些知识后能够实现用更少的内存存储更多的数据,从而降低成本。

  • 内存使用统计

  解Redis自身使用内存的统计数据,可通过执行info memory命令获取内存相关指标。

  

需要重点关注的指标有:used_memory_rss和used_memory以及它们的比值mem_fragmentation_ratio。
当mem_fragmentation_ratio>1时,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。
当mem_fragmentation_ratio<1时,这种情况一般出现在操作系统把Redis内存交换(Swap)到硬盘导致,出现这种情况时要格外关注,由于硬盘速度远远慢于内存,Redis性能会变得很差,甚至僵死。

 

  •  内存消耗划分
  1. 对象内存: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。Redis所有的数据都采用key-value数据类型,每次创建键值对时,至少创建两个类型对象:key对象和value对象。对象内存消耗可以简单理解为sizeof(keys)+sizeof(values)。键对象都是字符串,在使用Redis时很容易忽略键对内存消耗的影响,应当避免使用过长的键。
  2. 缓冲内存
  • 普通客户端:除了复制和订阅的客户端之外的所有连接,Redis的默认配置是:client-output-buffer-limit normal000
  • 从客户端:主节点会为每个从节点单独建立一条连接用于命令复制,默认配置是:client-output-buffer-limit slave256mb64mb60。当主从节点之间网络延迟较高或主节点挂载大量从节点时这部分内存消耗将占用很大一部分。
  • 订阅客户端:当使用发布订阅功能时,连接客户端使用单独的输出缓冲区,默认配置为:client-output-buffer-limit pubsub32mb8mb60,当订阅服务的消息生产快于消费速度时,输出缓冲区会产生积压造成输出缓冲区空间溢出。

         3.内存碎片:

  Redis默认的内存分配器采用jemalloc,可选的分配器还有:glibc、tcmalloc。内存分配器为了更好地管理和重复利用内存,分配内存策略一般采用固定范围的内存块进行分配。

         4.子进程内存消耗:

  子进程内存消耗主要指执行AOF/RDB重写时Redis创建的子进程内存消耗。Redis执行fork操作产生的子进程内存占用量对外表现为与父进程相同,理论上需要一倍的物理内存来完成重写操作。但Linux具有写时复制技术(copy-on-write),父子进程会共享相同的物理内存页,当父进程处理写请求时会对需要修改的页复制出一份副本完成写操作,而子进程依然读取fork时整个父进程的内存快照。

  • 内存管理

  设置内存上限:Redis使用maxmemory参数限制最大可用内存。限制内存的目的主要有:

  ·用于缓存场景,当超出内存上限maxmemory时使用LRU等删除策略释放空间。
  ·防止所用内存超过服务器物理内存。

  • 动态调整内存上限:Redis的内存上限可以通过config set maxmemory进行动态修改,即修改最大可用内存。
  • 内存回收策略:

  ·惰性删除  
  :惰性删除用于当客户端读取带有超时属性的键时,如果已经超过键设置的过期时间,会执行删除操作并返回空,这种策略是出于节省CPU成本考虑,不需要单独维护TTL链表来处理过期键的删除。

  ·定时任务删除
  :Redis内部维护一个定时任务,默认每秒运行10次(通过配置hz控制)。定时任务中删除过期键逻辑采用了自适应算法,根据键的过期比例、使用快慢两种速率模式回收键

流程说明:
1)定时任务在每个数据库空间随机检查20个键,当发现过期时删除对应的键。
2)如果超过检查数25%的键过期,循环执行回收逻辑直到不足25%或运行超时为止,慢模式下超时时间为25毫秒。
3)如果之前回收键逻辑超时,则在Redis触发内部事件之前再次以快模式运行回收过期键任务,快模式下超时时间为1毫秒且2秒内只能运行1次。
4)快慢两种模式内部删除逻辑相同,只是执行的超时时间不同

 

posted @ 2022-08-02 11:19  梦回少叔坐地而谈  阅读(172)  评论(0编辑  收藏  举报