关于redis:Redis内存碎片深度解析与优化策略

4次阅读

共计 3232 个字符,预计需要花费 9 分钟才能阅读完成。

本文已收录至 GitHub,举荐浏览 👉 Java 随想录

微信公众号:Java 随想录

原创不易,重视版权。转载请注明原作者和原文链接

在咱们探索和优化 Redis 性能的过程中,「Redis 内存碎片」是一个不可漠视的话题。

这篇文章将深入研究这个看似微不足道,但实际上对 Redis 运行效率产生重要影响的问题。首先,让咱们揭开 Redis 内存碎片的神秘面纱,了解它的实质及其为何成为咱们必须面对的挑战。

内存碎片如何产生的

Redis 内存碎片次要是因为 Redis 数据存储和回收过程中的内存治理问题导致的。

Redis 分配内存时,会依据须要申请一段间断的内存空间。但当 Redis 删除或批改数据时,开释的内存空间并不一定能被立刻从新利用,尤其是当这些闲暇内存空间大小不统一时,就可能导致内存碎片的呈现。

为了进步内存应用的效率,Redis 外部应用内存分配器来对内存的申请和开释进行治理。Redis 应用的内存分配器默认是「jemalloc」。

而内存分配器是依照固定大小来分配内存的,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。

举个生存中的例子,帮忙大家了解:

假如你正在整顿一间图书馆。图书馆的书架就像是 Redis 贮存数据的内存空间。每本书都代表不同大小的数据。刚开始时,你把所有的书都依照大小放好。小书在一侧,大书在另一侧。这样你能够无效地利用书架的空间,也不便找书。

然而,如果你须要移除一些书(删除某些数据),而后又退出新的书(新增数据),就可能呈现问题了。例如,你移除了一些大书,把它们的地位空进去,而后把新的小书放进去。这样下来,本来属于大书的空间,当初只被小书局部占用,残余的空白就成了“内存碎片”。

又或者你有一堆新的大书要放,但书架上只有扩散的小书的空位,无奈包容这些大书。这个时候你可能须要重新排列整个书架(相似于 Redis 的内存整理)去腾出间断的大片空间来摆放这些新的大书。

总结来说:当数据一直删除和新增时,内存中空出的地位可能无奈齐全匹配新数据的大小,导致产生未被利用的“碎片”空间,这就是内存碎片。

内存分配器

Redis 应用内存分配器来治理其在运行期间须要应用的内存资源。能够是 libc、jemalloc、tcmalloc。默认是 jemalloc。

要指定 Redis 应用哪个内存分配器,你须要在编译 Redis 时做出抉择。通常在执行 make 命令时能够通过 MALLOC 参数来指定。例如,如果你想应用 jemalloc,你能够像这样编译 Redis:make MALLOC=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,这会返回一段形容 Redis 内存应用状况的文本。

redis> info memory

咱们会看到相似如下的信息:

在这里,咱们次要关注的是名为 mem_fragmentation_ratio 的字段,它显示了 Redis 内存碎片的比例。

如果 mem_fragmentation_ratio 大于 1,那就示意存在内存碎片。这个值越大,内存碎片就越多。如果该值十分靠近 1 或者小于 1,则示意内存碎片很少或者没有。

计算公式为:

mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss / used_memory

其中:

  • used_memory_rss:代表 Redis 过程占用的总物理内存大小(包含码区、数据区和堆栈等),单位是字节。
  • used_memory:代表 Redis 分配器申请的内存总量,也就是从操作系统角度看过程理论应用的虚拟内存空间,单位是字节。

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,通常在 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

Redis 4.0-RC3 之前的版本并没有内置的内存碎片整顿工具。如果你想要清理内存碎片,能够通过重启的形式。

当 Redis 重新启动时,它会通过 RDB 长久化性能将数据存储到磁盘,而后再从磁盘加载数据到内存,这个过程能够无效地清理内存碎片。但这种办法会导致服务的长期中断。

高于 4.0-RC3 版本的 Redis

Redis4.0-RC3 版本开始,引入了active-defrag 个性。能够在不重启的状况下,主动进行碎片清理。

开启配置如下,此选项的默认值是敞开的,激活碎片整顿可能会占据一些 CPU 工夫。

redis> config set activedefrag yes 

留神: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

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,间接进行手动碎片清理:

redis > memory purge

须要留神的是,该命令会阻塞主过程,并且目前也仅实现了 jemalloc 作为内存分配器的内存统计,对其余分配器暂不反对。

本篇文章到这就完结了。在咱们深入研究 Redis 内存碎片治理和优化策略后,能够明确一点:了解并正当解决内存碎片化对于保障 Redis 的性能及稳定性至关重要。

不论是进行内存调配策略的调整,还是应用适当的数据结构,都是对 Redis 内存治理的优化。

同时,定期的监控和扫视也是必不可少的步骤。心愿本文能为你在解决 Redis 内存碎片问题上提供一些有价值的启发。记住,每一个优良的工程师都应该以了解其应用的工具为荣。让咱们继续关注和优化 Redis,使其更好地服务于咱们的我的项目,推动业务的倒退。


感激浏览,如果本篇文章有任何谬误和倡议,欢送给我留言斧正。

老铁们,关注我的微信公众号「Java 随想录」,专一分享 Java 技术干货,文章继续更新,能够关注公众号第一工夫浏览。

正文完
 0