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操作系统调配给 Redis 的内存有 6GB，通过指标 used_memory_human 发现存储数据只应用了 4GB，为何会这样？为何无奈保留数据？
通过 CONFIG SET maxmemory 100mb 或者在 redis.conf 配置文件设置 maxmemory 100mb Redis 内存占用限度。当达到内存最大值，会触发内存淘汰策略删除数据。
除此之外，当 key 达到过期工夫，Redis 会有以下两种删除过期数据的策略：
- 后盾定时工作选取局部数据删除；
- 惰性删除。
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假如 Redis 实例保留了 5GB 的数据，当初删除了 2GB 数据，Redis 过程占用的内存肯定会升高么？（也叫做 RSS，过程耗费内存页数）。
答案是：可能仍然占用了大概 5GB 的内存，即便 Redis 的数据只占用了 3GB 左右。
大家肯定要设置 maxmemory，否则 Redis 会持续为新写入的数据分配内存，无奈调配就会导致应用程序报错，当然不会导致宕机。
开释的内存去哪了
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明明删除了数据，应用 top 命令查看，为何还是占用了那么多内存？
内存都去哪了？应用 info memory 命令获取 Redis 内存相干指标，我列举了几个重要的数据：
127.0.0.1:6379> info memory
# Memory
used_memory:1132832 // Redis 存储数据占用的内存量
used_memory_human:1.08M // 人类可读模式返回内存总量
used_memory_rss:2977792 // 操作系统角度，过程占用的物理总内存
used_memory_rss_human:2.84M // used_memory_rss 可读性模式展现
used_memory_peak:1183808 // 内存应用的最大值，示意 used_memory 的峰值
used_memory_peak_human:1.13M // 以可读的格局返回 used_memory_peak 的值
used_memory_lua:37888 // Lua 引擎所耗费的内存大小。used_memory_lua_human:37.00K
maxmemory:2147483648 // 能应用的最大内存值，字节为单位。maxmemory_human:2.00G // 可读模式
maxmemory_policy:noeviction // 内存淘汰策略
// used_memory_rss / used_memory 的比值，代表内存碎片率
mem_fragmentation_ratio:2.79Redis 过程内存耗费次要由以下局部组成：
- Redis 本身启动所占用的内存；
- 存储对象数据内存；
- 缓冲区内存：次要由 client-output-buffer-limit 客户端输入缓冲区、复制积压缓冲区、AOF 缓冲区。
- 内存碎片。
Redis 本身空过程占用的内存很小能够忽略不计，对象内存是占比最大的一块，外面存储着所有的数据。
缓冲区内存在大流量场景容易失控，造成 Redis 内存不稳固，须要重点关注。
内存碎片过大会导致明明有空间可用，然而却无奈存储数据。
碎片 = used_memory_rss 理论应用的物理内存（RSS 值）除以 used_memory 理论存储数据内存。
什么是内存碎片
内存碎片会造成明明有内存空间闲暇，可是却无奈存储数据。举个例子，你跟丑陋小姐姐去电影院看电影，必定想连在一块。
假如当初有 8 个座位，曾经卖出了 4 张票，还有 4 张能够买。可是好巧不巧，买票的人很奇葩，别离距离一个座位买票。
即便还有 4 个座位闲暇，可是你却买不到两个座位连在一块的票，薄礼蟹！
内存碎片造成起因
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内存碎片是什么起因导致呢？
次要有两个起因：
- 内存分配器的调配策略。
- 键值对的大小不一样和删改操作：Redis 频繁做更新操作、大量过期数据删除，开释的空间（不够间断）无奈失去复用，导致碎片率回升。
接下来我别离探讨理论产生的起因……
内存分配器的调配策略
Redis 默认的内存分配器采纳 jemalloc，可选的分配器还有：glibc、tcmalloc。
内存分配器并不能做到按需分配，而是采纳固定范畴的内存块进行调配。
例如 8 字节、16 字节…..，2 KB，4KB，当申请内存最近接某个固定值的时候，jemalloc 会给它调配最靠近固定值大小的空间。
这样就会呈现内存碎片，比方程序只须要 1.5 KB，内存分配器会调配 2KB 空间，那么这 0.5KB 就是碎片。
这么做的目标是缩小内存调配次数，比方申请 22 字节的空间保留数据，jemalloc 就会调配 32 字节，如果后边还要写入 10 字节，就不须要再向操作系统申请空间了，能够应用之前申请的 32 字节。
删除 key 的时候，Redis 并不会立马把内存归还给操作系统，呈现这个状况是因为底层内存分配器治理导致，比方大多数曾经删除的 key 仍然与其余无效的 key 调配在同一个内存页中。
另外，分配器为了复用闲暇的内存块，原有 5GB 的数据中删除了 2 GB 后，当再次增加数据到实例中，Redis 的 RSS 会保持稳定，不会增长太多。
因为 内存分配器基本上复用了之前删除释放出来的 2GB 内存。
键值对大小不一样和删改操作
因为内存分配器是依照固定大小分配内存，所以通常调配的内存空间比理论数据占用的大小多一些，会造成碎片，升高内存的存储效率。
另外，键值对的频繁批改和删除，导致内存空间的扩容和开释，比方本来占用 32 字节的字符串，当初批改为占用 20 字节的字符串，那么开释出的 12 字节就是闲暇空间。
如果下一个数据存储申请须要申请 13 字节的字符串，那么刚刚开释的 12 字节空间无奈应用，导致碎片。
碎片最大的问题：空间总量足够大，然而这些内存不是间断的，可能大抵无奈存储数据。
内存碎片解决之道
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那该如何解决呢？
首先要确定是否产生了内存碎片，重点关注后面 INFO memory 命令提醒的 mem_fragmentation_ratio 指标，示意内存碎片率：
mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss/ used_memory如果 1 < 碎片率 < 1.5，能够认为是正当的，而大于 1.5 阐明碎片曾经超过 50%，咱们须要采取一些伎俩解决碎片率过大的问题。
重启大法
最简略粗犷的形式就是重启，如果没有开启长久化，数据会失落。
开启长久化的话，须要应用 RDB 或者 AOF 复原数据，如果只有一个实例，数据大的话会导致复原阶段长时间无奈提供服务，高可用大打折扣。
主动清理内存碎片
既然你都叫我靓仔了，就倾囊相助通知你终极杀招：Redis 4.0 版本后，本身提供了一种内存碎片清理机制。
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怎么清理呢？
很简略，还是下面的例子，想要买两张连在一块的电影票。与与他人沟通调换下地位，就实现了。
对于 Redis 来说，当一块间断的内存空间被划分为好几块不间断的空间的时候，操作系统先把数据以顺次移动拼接在一块，并开释原来数据占据的空间，造成一块间断闲暇内存空间。。
如下图所示：
主动清理内存碎片的代价
主动清理虽好，可不要肆意妄为，操作系统把数据挪动到新地位，再把原有空间开释是须要耗费资源的。
Redis 操作数据的指令是单线程，所以在数据复制挪动的时候，只能期待清理碎片实现能力解决申请，造成性能损耗。
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如何防止清理碎片对性能的影响又能实现主动清理呢？
好问题，通过以下两个参数来管制内存碎片清理和完结机会，防止占用 CPU 过多，缩小清理碎片对 Redis 解决申请的性能影响。
开启主动内存碎片清理
CONFIG SET activedefrag yes这只是开启主动清理，何时清理要同时满足以下两个条件才会触发清理操作。
清理的条件
active-defrag-ignore-bytes 200mb：内存碎片占用的内存达到 200MB，开始清理；
active-defrag-threshold-lower 20：内存碎片的空间占比超过零碎调配给 Redis 空间的 20%，开始清理。
防止对性能造成影响
清理工夫有了，还须要管制清理对性能的影响。由一项两个设置先调配清理碎片占用的 CPU 资源，保障既能失常清理碎片，又能防止对 Redis 解决申请的性能影响。
active-defrag-cycle-min 20：主动清理过程中，占用 CPU 工夫的比例不低于 20%，从而保障能失常开展清理工作。
active-defrag-cycle-max 50：主动清理过程占用的 CPU 工夫比例不能高于 50%，超过的话就立即进行清理，防止对 Redis 的阻塞，造成高提早。
总结
如果你发现明明 Redis 存储数据的内存占用远小于操作系统调配给 Redis 的内存，而又无奈保留数据，那可能呈现大量内存碎片了。
通过 info memory 命令，看下内存碎片 mem_fragmentation_ratio 指标是否失常。
那么咱们就开启主动清理并正当设置清理机会和 CPU 资源占用，该机制波及到内存拷贝，会对 Redis 性能造成潜在危险。
如果遇到 Redis 性能变慢，排查下是否因为清理碎片导致，如果是，那就调小 active-defrag-cycle-max 的值。
