敗家玩意兒!Redis 竟然浪費了這麼多記憶體!

2021-10-11 04:09:27 字數 3212 閱讀 3440

作為記憶體資料庫,記憶體空間大小對於 redis 來說是至關重要的。記憶體越多,意味著儲存的資料也會越多。但是不知道你有沒有遇到過這樣的情況,明明空間很大,但是記憶體的使用卻不是很理想。

為什麼會出現這樣的情況呢?這期我們就來看看這個"詭異"的事件。

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- 思維導圖 -

檢視記憶體使用情況

首先想要知道 redis 記憶體的使用情況,我們就需要獲取相關的資訊。

這裡有乙個記憶體碎片率的名詞需要關注下,它可以用來表示當前的記憶體使用情況。

具體計算方式:

對於記憶體碎片率,一般保持在1~1.5之間是最合理的。

什麼是記憶體碎片

了解了記憶體碎片率,那什麼是記憶體碎片呢?

定義是這樣的:由於一塊連續空閒的空間比所要申請的空間小,導致這塊空間不可用,對於記憶體整體來說就是記憶體碎片。

舉個例子:

假設有一塊 100mb 的連續空閒記憶體空間,你每次都會從中申請一塊 30mb 的記憶體。那麼當你申請了 3 次後,這塊記憶體就只剩下了 10mb 的空間,第 4 次申請的時候就會失敗。如果沒有其它的空間釋放並且每次申請的空間都比 10mb 大,那麼剩下的空間對於整塊記憶體來說就是記憶體碎片。

記憶體碎片導致的原因

redis 中,最常用的是寫入、修改、刪除資料。這些操作在執行後都會產生 一定程度的記憶體碎片。

寫入資料

redis 中分配記憶體是根據固定的大小來劃分記憶體空間的。為了減少分配次數,redis 會根據申請的記憶體最接近的固定值分配相應大小的空間。

什麼意思呢,假如 redis 按照 8 位元組、16 位元組、32 位元組、48 位元組等來分配記憶體。當你想要儲存乙個 18 位元組的資料時,此時 redis 就會分配 32 位元組(因為 32 是與 18 最接近的固定值)。如果這時候,再寫入的資料需要的記憶體空間在 14 個位元組內,那 redis 就無需再進行分配了。

這就像你有不同的箱子,為了裝東西,你需要找乙個體積最接近的箱子來裝。但是裝進去後,你發現還有空間可以放一些小東西,就無需再找箱子了。

但是,這種分配空間的方式會帶來一定程度的記憶體碎片。我們可以把固定大小的劃分空間看成不同體積的箱子,每種箱子裡的空間不同程度上都會有剩餘。這些剩餘的空間就是記憶體碎片。

修改資料

鍵值對進行修改時,可能會變大也會變小,相應的就會占用額外空間或者釋放不用的空間。

如圖中所示,當前 a、b、c 分別占用了 3、2、4 個位元組,將 a 從 3 位元組修改為 2 位元組時,此時就會有 1 個位元組的空間空了出來,這時就會出現 1 個位元組的碎片。

那如果我將資料 a 從 3 位元組修改為 4 位元組呢?此時為了保持資料 a 的空間連續性,作業系統會把 b 拷貝到別的空間。此時又會出現 1 個位元組的碎片。

刪除資料

理解了修改資料,刪除資料就很容易明白了。還是上邊的例子,此時刪除了資料 b,那麼就釋放了 2 個位元組的空間。這樣對於整個記憶體空間來說就產生了 2 個位元組的碎片。

如何解決記憶體碎片

你可能會有疑問,記憶體碎片會有什麼危害呢?

我們還是以上邊的箱子來表示。你想想,如果你要把這些箱子都裝上車運走,每個箱子裡都有空出來的空間(記憶體碎片),那麼執行一次的效率及價效比是不是會很低。同樣,在 redis 中,由於大量的碎片存在,會導致實際利用率變低。

那麼我們有沒有辦法來解決記憶體碎片呢?

推倒重來

第一種方式很簡單,直接推倒重來。也就是把 redis 直接重啟完事兒,記憶體一斷電全世界就清淨。但是這種暴力省事的方式卻有很多隱患。

生產環境中你這麼搞的話得提前燒燒香,保佑不會出什麼問題。如果你沒進行過持久化,那麼就別燒了,燒了也沒用。如果有持久化的話,那麼恢復時長還得取決你持久化檔案的大小,在這個階段還無法提供服務。糟心不?

空間置換

那麼有沒有不這麼刺激的方式。

有的,高版本的 redis 提供了記憶體碎片清理的方式。一言以蔽之,就是空間置換。

怎麼個置換法?我們的目的是為了消除記憶體碎片,那麼我們把已使用的記憶體資料重新整理到一起不就行了嗎?讓不連續的空間變成連續的,剩下的空間,繼續來分配。

畫個圖理解下:

但是,說說還是挺容易的,理論到實踐中間還隔著效能損耗。

在進行多次資料拷貝過程中,單執行緒的 redis 只能幹等著,無法響應客戶端的請求。這時候只能乾瞪眼,效能太受影響。

涼,那該咋整?!別急,有緩解的策略,你接著往下看。

redis 中有專門的引數設定用來進行自動清理記憶體碎片:activedefrag yes

這個命令是啟動清理功能的,這還不夠,redis 中還需要其他的條件限制才能夠進行清理。

下面引數都是滿足任一條件後就可以進行清理:

在處理的過程中,為了避免對正常請求的影響,同時又能保證效能。redis 同時還提供了監控 cpu 占用比例的引數,在滿足以下條件時才會保證清理正常開展:

清理記憶體碎片占用cpu時間的比例不低於此值,保證清理能正常開展。

清理記憶體碎片占用 cpu 時間的比例不高於此值。一旦超過則停止清理,從而避免在清理時,大量的記憶體拷貝阻塞 redis,導致其它請求延遲。

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記憶體碎片導致原因

如何解決記憶體碎片

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原出處:it界農民工

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