关于redis:Redis内存机制

前言

Redis的数据都存储在内存中，所以本篇文章将学习 Redis 的内存机制，以帮忙定位 Redis 的内存相干问题。

注释

一. 查看 Redis 中的内存

Redis提供了 info memory 指令来查看 Redis 的内存状况，然而在查看 Redis 中的内存之前，先通过一段代码来造成 Redis 的OOM，代码片段如下。

long count = 0L;
while (true) {byte[] bytes = new byte[1024];
    RBucket<byte[]> curBucket = redissonClient.getBucket(String.valueOf(count++));
    curBucket.set(bytes);
}

因为当时曾经将 Redis 的最大内存设置为了 10MB，所以上述代码片段运行一小会儿就会造成Redis 产生 OOM，Redisson 抛出的 OOM 异样如下。

此时应用 info memory 指令查看 Redis 内存状况，如下所示。

下表是对上图的字段的阐明。

注：以 _human 结尾的字段是增加了单位的可读形式显示。

二. used_memory 详解

info memory指令的后果中的 used_memory 示意 Redis 理论应用的内存，通常由 对象内存 ， 缓冲内存 和本身内存 组成，能够由下图进行概括。

1. 对象内存

已知 Redis 中存储数据时应用的键和值均为对象，Redis中的对象共五种（详见 Redis- 对象类型），当存储数据时，会依据存储场景将数据存储为不同的对象，此时 Redis 的内存分配器会为这些对象分配内存空间。

2. 缓冲内存

Redis中的缓冲区次要有：客户端缓冲区 ，AOF 缓冲区 和复制积压缓冲区，这些缓冲区的内存耗费能够概括如下。

• 客户端缓冲区：又分为 客户端输出缓冲区 和客户端输入缓冲区。客户端输出缓冲区用于暂存客户端输出的指令，当一次性写入大量指令，或者服务端负载过高时，客户端输出缓冲区会继续增高，客户端输出缓冲区的最大容量为1GB。客户端输入缓冲区用于保留指令执行后的返回后果；
• AOF缓冲区：Redis进行 AOF 长久化时会先将 Redis 指令写入缓冲区中，而后再依据 AOF 的写磁盘策略在适合的工夫点将缓存内容刷到磁盘文件中；
• 复制积压缓冲区：用于主从同步。对于主从同步，会在后续的文章中介绍。

3. 本身内存

次要指进行 RDB 或者 AOF 长久化时，Redis创立子过程的内存耗费。

三. mem_fragmentation_ratio 详解

mem_fragmentation_ratio示意 Redis 内存的碎片化率，所谓内存碎片，就是 Redis 占用着然而又没有用于存储数据的内存。mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss / used_memory，对于 mem_fragmentation_ratio 的值，存在如下的含意。

• mem_fragmentation_ratio大于 1 时，示意 Redis 存在内存碎片，mem_fragmentation_ratio越大，内存碎片越多；
• mem_fragmentation_ratio小于 1 时，示意 Redis 的局部内存替换到了磁盘（应用了虚拟内存），值越小，Redis替换到磁盘的内存就越多，此时 Redis 的速度就越慢。

失常状况下，mem_fragmentation_ratio的值须要大于 1 并管制在 1.2 以内。

Redis产生内存碎片是因为 Redis 的默认内存分配器 jemalloc 的内存分配机制导致的，jemalloc分配内存时，会依照如下规定。

• 调配的内存空间满足 2 的幂次方；
• 调配的内存空间满足大于等于须要调配的内存空间。

所以如果须要调配 100byte，那么jemalloc 会调配 128byte 的内存空间，此时 Redis 过程占用的这 128byte 的内存理论只有 100byte 被应用，未应用的 28byte 就是内存碎片。同时如果一个 128byte 的内存空间中只有局部数据被删除，那么这 128byte 的内存是不会被回收的，此时也产生了内存碎片。

四. Redis 的淘汰策略

如果 Redis 应用的内存将超过 maxmemory 时，Redis会依据 maxmemory_policy 即淘汰策略来决定将哪些数据淘汰掉。Redis反对的淘汰策略如下表所示。

下面提到的 LRU（Least Recently Used） 算法其实就是将最近被拜访间隔以后最久的数据删除，Redis会记录每个数据最初一次被拜访的工夫，在须要删除数据开释空间时，会依据每个数据最初一次被拜访的工夫抉择出最“旧”的数据进行删除，所以 LRU（Least Recently Used） 算法有一个毛病，就是一个很少被拜访然而最近被拜访过的数据不会优先被删除，所以 Redis4.0 引入了LFU（Least Frequently Used） 算法，即须要删除数据开释空间时，依据数据的拜访频次筛选出起码被拜访的数据进行删除，如果两条数据的拜访频次雷同，此时再依据数据最初一次被拜访工夫来决定删除哪条数据。

在第一节的例子中，能够看到 Redis 的淘汰策略是 noeviction，所以在应用内存达到maxmemory 后，Redis报了 OOM 的谬误。

五. Redis 的过期策略

上一节提到在 Redis 中能够应用 expire 指令为存储的数据设置过期工夫，那么某条数据过期后，Redis会依据过期策略来删除这些过期数据，Redis中的过期策略如下所示。

在 Redis 中是采纳 惰性删除 加定期删除 来解决过期数据的，同时 Redis 在进行定期删除时，是将设置了过期工夫的 key 寄存在字典中，默认状况下是每秒对字典进行 10 次扫描，每次扫描应用贪婪策略遍历局部 key 来判断对应的数据是否过期，贪婪策略如下。

• 步骤 1：从字典中随机抉择 20 个key；
• 步骤 2：删除这 20 个 key 中过期 key 对应的数据；
• 步骤 3：如果 20 个 key 中过期 key 占比超过 25%，则反复步骤 1 -3。

总结

Redis将数据寄存在内存中，所以理解 Redis 的内存机制对于应用 Redis 很有帮忙。info memory指令可能列出 Redis 以后的内存情况和内存策略，能够通过 maxmemory 配置项来配置 Redis 的最大内存，也能够通过 maxmemory-policy 配置项来配置当内存达到最大值时的数据淘汰策略。Redis提供了共 8 种淘汰策略，能够仅针对设置了过期工夫的数据失效，也能够针对所有数据失效，如果不配置淘汰策略，那么 Redis 采纳的默认淘汰策略为不淘汰，此时内存达到最大值时 Redis 会报 OOM 谬误。