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内存碎片
内存碎片如何产生的？
Redis 外部有本人的内存分配器，默认是 jemalloc，为了进步内存应用的效率，来对内存的申请和开释进行治理。
而内存分配器依照固定大小分配内存，并不是齐全依照程序申请的内存大小来进行调配。
比方程序申请一个 20 字节的内存，内存分配器会调配一个 32 字节的内存空间，这么做是为了缩小调配次数。redis 会申请不同大小的内存空间来存储不同业务不同类型的数据，因为内存依照固定大小调配且会比理论申请的内存要大一些，这个过程中会产生内存碎片。
举个例子 ：
咱们用高铁车厢阐明，假如一个车厢的座位总共有 60 个，当初曾经卖 了 57 张票，须要三张连在一起的票，但发现买不到了，只好换一趟车。咱们能够把这些扩散的空座位叫作 车厢座位碎片。
内存碎片相似下面高铁座位的例子。尽管操作系统的残余空间总量足够，但申请一块间断地址空间 N 字节时，残余内存空间中没有大小为 N 字节的间断空间，那么这些残余空间就是内存碎片。
Redis 的这种机制，进步了内存的使用率，然而会使 Redis 中有局部本人没在用，却不开释的内存，导致了内存碎片的产生。
内存分配器
在编译时指定的 Redis 应用的内存分配器，能够是 libc、jemalloc、tcmalloc，默认是 jemalloc。
jemalloc 在 64 位零碎中，将内存空间划分为小、大、微小三个范畴；每个范畴内又划分了许多小的内存块单位；存储数据的时候，会抉择大小最合适的内存块进行存储。
jemalloc 划分的内存单元如下图所示：
也就是说 Redis 是以指定大小的块为单位进行间断内存调配的，而不是按需分配的。Redis 会依据申请的内存最靠近的固定值调配相应大小的空间。
这就像你有不同的箱子，为了装货色，你须要找一个体积最靠近的箱子来装。然而装进去后，你发现还有空间能够放一些小东西，就无需再找箱子了。然而，这种调配空间的形式会带来肯定水平的内存碎片。咱们能够把固定大小的划分空间看成不同体积的箱子，每种箱子里的空间不同水平上都会有残余。这些残余的空间就是内存碎片。
怎么看是否有内存碎片？
咱们登陆到 Redis 服务器上，执行以下命令：
redis> info memory咱们会看到这些信息：
指标mem_fragmentation_ratio:1.86 示意以后的内存碎片率。
mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss / used_memoryused_memory_rss：是 Redis 向操作系统申请的内存。
used_memory：是 Redis 中的数据占用的内存。
所以，mem_fragmentation_ratio= 1 应该是最现实的状况
碎片率的意义？
mem_fragmentation_ratio 的不同值，阐明不同的状况。
- 大于 1：阐明内存有碎片，个别在 1 到 1.5 之间是失常的。
- 大于 1.5：阐明内存碎片率比拟大，须要思考是否要进行内存碎片清理，要引起器重。
- 小于 1：阐明曾经开始应用替换内存，也就是应用硬盘了，失常的内存不够用了，须要思考是否要进行内存的扩容，应用 swap 是相当影响性能的。
清理内存碎片
低于 4.0-RC3 版本的 Redis
如果你的 Redis 版本是 4.0-RC3 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。
高于 4.0-RC3 版本的 Redis
Redis4.0-RC3 版本开始，能够在不重启的状况下，线上整顿内存碎片。
主动碎片清理，只有设置了如下的配置，内存就会主动清理了。
redis> config set activedefrag yes <font color=OrangeRed> 主动清理内存碎片的性能须要该 Redis 的内存分配器是 jemalloc 时能力启用。</font>
启用后须要同时满足上面 2 个参数的设置条件时才会触发主动清理
active-defrag-ignore-bytes 100mb # 默认 100MB, 示意内存碎片空间达到 100MB 时
active-defrag-threshold-lower 10 # 默认 10，示意内存碎片空间占 OS 调配给 redis 的物理内存空间的比例达到 10% 时redis 是单过程模型，内存碎片主动清理是通过主线程操作的，也会耗费肯定的 CPU 资源。为了防止主动清理升高 Redis 的解决性能，如下两个参数能够管制清理动作耗费的 CPU 工夫比例的上上限。
active-defrag-cycle-min 5 : 默认 5，示意主动清理过程所用 CPU 工夫的比例不低于 5%，保障清理能失常发展；active-defrag-cycle-max 75: 默认 75，示意主动清理过程所用 CPU 工夫的比例不高于 75%，一旦超过，就进行清理，从而防止在清理时，大量的内存拷贝阻塞 Redis，导致响应提早升高。如果你对主动清理的成果不称心，能够应用如下命令，间接试下手动碎片清理：
redis > memory purge须要留神的是，该清理命令也只当 Redis 的内存分配器是 jemalloc 时能力失效
# 碎片整顿总开关
activedefrag yes
#当碎片达到 100mb 时，开启内存碎片整顿
active-defrag-ignore-bytes 100mb
#当碎片超过 10% 时，开启内存碎片整顿
active-defrag-threshold-lower 10
#内存碎片超过 100%，则尽最大致力整顿
active-defrag-threshold-upper 100
#内存主动整顿占用资源最小百分比
active-defrag-cycle-min 5
#内存主动整顿占用资源最大百分比
active-defrag-cycle-max 50Pipeline 管道
为什么须要 Pipeline
Redis 客户端执行一条命令分 4 个过程：
发送命令-〉命令排队-〉命令执行-〉返回后果这个过程称为 Round Trip Time(简称 RTT, 往返工夫)，mget mset 无效节约了 RTT，但大部分命令（如 hgetall，并没有 mhgetall）不反对批量操作，须要耗费 N 次 RTT，这个时候须要 Pipeline 来解决这个问题
Pipeline 模式则是将执行的命令写入到缓冲中，最初由 exec 命令一次性发送给 Redis 执行返回。
1、未应用 Pipeline 执行 N 条命令
2、应用了 Pipeline 执行 N 条命令
原生批命令 (mset, mget) 与 Pipeline 比照
- 原生批命令是原子性，Pipeline 是非原子性
- 原生批命令一命令多个 key, 但 Pipeline 反对多命令，Pipeline 不反对事务，因为命令是一条一条执行的。
- 原生批命令是服务端实现，而 Pipeline 须要服务端与客户端共同完成
Pipeline 的优缺点
- pipeline 每批打包的命令不能过多，因为 Pipeline 形式打包命令再发送，那么 Redis 必须在解决完所有命令前先缓存起所有命令的处理结果。这样就有一个内存的耗费。
- Pipeline 操作是非原子性的，如果要求原子性的，不举荐应用 Pipeline
- 应用 Pipeline 组装的命令个数不能太多，不然数据量过大，减少客户端的等待时间，还可能造成网络阻塞，能够将大量命令的拆分多个小的 pipeline 命令实现。
一些疑难
Pipeline 执行多少命令适合？
依据官网的解释，举荐是以 10k 每批 (留神：这个是一个参考值，请依据本身理论业务状况调整)。
Pipeline 批量执行的时候，是否对 Redis 进行了锁定，导致其余利用无奈再进行读写？
Redis 采纳多路 I / O 复用模型，非阻塞 IO，所以 Pipeline 批量写入的时候，肯定范畴内不影响其余的读操作。
在编码时请留神，Pipeline 期间将“独占”链接，此期间将不能进行非“管道”类型的其余操作，直到 Pipeline 敞开；如果你的 Pipeline 的指令集很宏大，为了不烦扰链接中的其余操作，你能够为 Pipeline 操作新建 Client 链接，让 Pipeline 和其余失常操作拆散在 2 个 client 中。
相干代码
@Test
void pipeline() {List<Object> result = redisTemplate.executePipelined((RedisCallback<String>) connection -> {for (int i = 0; i < 100; i++) {redisTemplate.opsForValue().set("pipel:" + i, i);
}
return null;
});
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