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本文介绍: 在使用 Redis 是，经常会遇到一个问题：明明做了数据删除，数据量不大，但是 使用 top 命令查看时，发现 Redis 还是占用了很多内存。这是因为，当删除数据后，Redis 释放的内存空间会由内存分配器管理，并不会立即返回操作系统，所以，操作系统操作系统仍然会记录这给 Redis 分配了大量内存。这往往会伴随一个潜在的风险点： Redis 释放的内存空间可能并不是联系的，那么，这些不连续的内存空间可能处于一种闲置的状态。这会导致一个问题：虽然有空闲时间，Redis 却无法用来保存数据。

前言

在使用 Redis 是，经常会遇到一个问题：明明做了数据删除，数据量不大，但是 使用 top 命令查看时，发现 Redis 还是占用了很多内存。

这是因为，当删除数据后，Redis 释放的内存空间会由内存分配器管理，并不会立即返回操作系统，所以，操作系统操作系统仍然会记录这给 Redis 分配了大量内存。

这往往会伴随一个潜在的风险点： Redis 释放的内存空间可能并不是联系的，那么，这些不连续的内存空间可能处于一种闲置的状态。这会导致一个问题：虽然有空闲时间，Redis 却无法用来保存数据。

所以，本章就聊聊 Redis 的内存空间存储效率问题，为什么数据明明已经删除了，但内存却闲置着没有用，以及相应的解决办法。

1. 内存碎片

通常，内存空间闲置是因为操作系统发生了严重的内存碎片。
那么，什么是内存碎片？

为方便理解，举个高铁的车厢座位的例子。假设一节车厢的座位共有 60 个，现在已经卖了 57 张票，有 3 个朋友要一起乘坐高铁出行，刚好需要三张连载一起的票。但是，在选座位时，发现已经买不到连续的座位了。于是，你们只好换了一趟车。这样一来，这 3 个朋友就要改变出行时间，而且这趟车就空置了三个座位。

其实，这趟车的空座和朋友们的人数是匹配的，只是这些空座位是分散的，如下所示：
在这里插入图片描述
我们把这些分散的空座位叫作“车厢座位碎片”。基于上面的例子，操作系统的内存碎片就很容易理解了。虽然，操作系统的剩余内存空间总量足够，但是应用申请的是一块连续地址空间的 N 字节，但是剩余内存中，没有大小为 N 字节的连续空间了，那么，这些剩余的空间就是内存碎片。

2.Redis的内存碎片是如何形成的？

其实，内存碎片的形成有内因和外因两个层面的原因。

简单来说，内因是操作系统的内存分配机制，外因是 Redis 的负载特征。

2.1 内因：内存分配器的分配策略

内存分配器的分配策略就决定了操作系统无法做到“按需分配”。这是因为，内存分配器一般是按固定大小来分配内存，而不是完全按照应用程序申请的内存空间大小来进行分配。

Redis 可以使用 libc、jemalloc、tcmalloc 多种内存分配器来分配内存，默认使用 jemelloc。下面我们就解释下 jemalloc 的分配策略和问题，其他分配器也存在类似的问题。

jemalloc 的分配策略是按照一系列固定的大小分配内存空间，例如 8 字节、16 字节、32 字节、…、2KB、4KB、8KB 等等。当程序申请的内存最近接某个固定值时，jemalloc 会给它分配相应大小的空间。

这样的分配方式本身是为了减少分配的次数。例如，Redis 申请一个 20 字节的空间报错数据，jemalloc 就会分配 32 字节，此时，如果应用还要写入 10 字节数据，Redis 就不用再向操作系统申请空间了，这就避免了一次分配的操作。

但是，如果 Redis 每次向分配器申请的内存空间大小不一样，这种分配方式就会有形成碎片的风险，而这正好来源于 Redis 的外因了。

2.2 外因：键值对大小不一样和删改操作

Redis 通常作为共有的缓存系统或键值数据库对外提供服务，所以，不同业务应用的数据都可能保存在 Redis 中，这就会带来不同大小的键值对。这样一来，Redis 申请内存空间分配时，本身就会有大小不一的空间需求。这是第一个外因。

上面刚刚讲过，内存分配器只能按固定大小分配内存，所以分配的空间一般都会比申请的空间大，不会完全一致，这本身就会造成一定的内存碎片，降低内存空间存储效率。

比如说，应用 A 保存 6 字节数据，jemalloc 按分配策略会分配 8 字节。如果应用 A 不再保存新数据，那么，这里多出来的 2 字节空间就是内存碎片了。

在这里插入图片描述

第二个外因是，这些键值对会被修改和删除，这会导致空间的扩容和释放。具体来说，一方面，如果修改后的键值对变大或变小了，就需要占用额外的空间或者释放不用的空间。另一方面，删除的键值对就不再需要内存空间了，此时，就会把空间释放出来，形成空闲空间。

在这里插入图片描述

  • 一开始，应用 A、B、C、D 分别保存了 3、1、2、4 字节的数据，并占据了相应的内存空间。
  • 然后，应用 D 删除了 1 字节，这 1 字节的内存空间就空出来了。
  • 紧接着，应用 A 修改了数据，从 3 字节变为 4 字节。为了保持 A 数据空间的连续性，操作系统就把 B 的数据拷贝到别的空间，比如拷贝到 D 刚刚是否的空间中。
  • 此时，应用 C 和 D 也分别删除了 2 字节和 1 字节的数据，整个内存空间上就分别出现了 2 字节和 1 字节的空闲碎片。
  • 如果 E 想要一个 3 字节的连续空间，显然是不能满足的。因为虽然空间总量足够，但是确实碎片空间，并不是连续的。

好了，我们知道了造成内存碎片的内因和外因，其中内存分配器的策略是内因，而 Redis 的负载属于外因，包括了大小不一的键值对和键值对修改删除带来的内存空间变化。

大量的内存碎片会造成 Redis 的内存实际利用率变低，接下来，我们就要来解决这个问题了。不过在解决这个问题之前，还要判断 Redis 在运行过程中是否存在内存碎片。

3.如何判断是否有内存碎片？

为了能让用户监测到实时内存使用情况，Redis 自身提供了 INFO 命令，可以用来查询内存使用的详细信息，命令如下：

127.0.0.1:6379> INFO memory
# Memory
used_memory:1073741736
used_memory_human:1024.00M
used_memory_rss:1997159792
used_memory_rss_human:1.86G
...
mem_fragmentation_ratio:1.86

这里有这么一个参数 mem_fragmentation_ratio 的指标，它表示 Redis 当前的内存碎片率。那么，这个内存碎片率是怎么计算的？

mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss / used_memory
  • used_memory_rss：操作系统实际分配给 Redis 的物理内存空间，里面就包含了内存碎片。
  • used_memory：是 Redis 为保持数据实际申请使用的空间地址。

例如，Redis 申请使用了 100 字节（used_memory），操作系统实际分配了 128 字节（used_memory_rss ），此时 mem_fragmentation_ratio 就是 1.28。

知道了这个指标，我们该如何使用？

  • mem_fragmentation_ratio 大于 1 但小于 1.5：这种情况是合理的。这是因为刚才介绍的因素是难以避免的。毕竟，内因的分配器是一定要使用的，分配策略是通用的，不会轻易修改；而外因由 Redis 负载决定，也无法限制。所以，存在内存碎片也是正常的。
  • mem_fragmentation_ratio 大于 1.5：这种表明内存碎片率已经超过了 50%。一般情况下，这个时候，我们就需要采取一些措施来降低内存碎片了。

4.如何清理内存碎片？

Redis 发送内存碎片后，一个“简单粗暴”的方法就是重启 Redis 实例。当然，这并不是一个“优雅”的方法，毕竟，重启 Redis 会带来两个后果：

  • 如果 Redis 中的数据没有持久化，那么数据就会丢失
  • 即使 Reids 持久化了，还需要通过 AOF 或 RDB 进行恢复，恢复时长取决于 AOF 或 RDB 的大小，如果只有一个 Redis 实例，恢复阶段无法提供服务。

幸运的是，从 Redis 4.0.3 版本以后，Redis 自身提供了一种内存碎片自动清理的方法，我们先来看下这个方法的基本原理。

操作系统：碎片清理的基本原理

内存碎片清理，简单来说，就是“搬家让位，合并空间”。比如说，刚刚的高铁车厢选座的例子，你和小家伙不想耽误时间，所以直接买了作为不在一起的三张票。但是，上车后，你和小伙伴通过和别人调换作为，又坐在一起了。

例如，在碎片清理前，这段 10 字节的空间中分别有 1 个 2 字节和 1 个 1 字节的空闲空间，只是这两个空间并不连续。操作系统在清理碎片时，会先把应用 D 的数据拷贝到 2 字节的空闲空间中，并释放 D 原来占用的空间。然后，再把 B 的数据拷贝到 D 原来的空间中。这样一来，这段 10 字节空间的最后三个字节就是一块连续的空间了。到这里，碎片清理结束。
在这里插入图片描述

不过，需要注意，碎片清理是有代价的，操作系统需要把多分数据拷贝到新位置，把原有空间释放出来，这会带来时间开销。因为 Redis 是单线程，在数据拷贝时，Redis 只能等着，这就导致 Redis 无法及时处理请求，性能就会降低。而且，有时候，数据拷贝还需要注意顺序，就像刚刚说的清理内存碎片的例子，操作系统需要先拷贝 D，并释放 D 的空间后，才能拷贝 B。这种对顺序性的要求，会进一步增加 Redis 的等待时间，导致性能下降。

有什么办法可以尽量缓解这个问题吗？ 这就要提到，Redis 专门为自动内存碎片清理机制设置的参数了。我们可以通过设置参数，来控制内存碎片清理的开始和结束时机，以及占用的 CPU 比例，从而减少碎片清理对 Redis 本身请求处理的性能影响。

Redis：内存碎片清理

首先，Redis 需要启用自用内存碎片清理，可以把 activedefrag 配置项设置为 yes，命令如下：

127.0.0.1:6379> config set activedefrag yes
OK

这个命令只是启动了自动清理功能，但是具体什么时候清理，会受到下面这两个参数的控制。这两个参数分别设置了触发内存清理的条件，如果同时满足这两个条件，就开始清理。在清理过程中，只要有一个条件不满足了，就停止自动清理。

  • active-defrag-ignore-bytes 100mb：表示内存碎片的字节数达到 100 MB 时，开始清理；
  • active-defrag-threshold-lower 10：表示内存碎片空间占操作系统分配给 Redis 的总空间的比例达到 10% 时，开始清理。
127.0.0.1:6379> config set active-defrag-ignore-bytes 100mb
OK
127.0.0.1:6379> config set active-defrag-threshold-lower 10
OK

为了尽可能减少碎片清理对 Redis 正常请求处理的影响，自动内存碎片清理功能在执行时，还会监控清理操作占用的 CPU 时间，而且还设置了两个参数，分别用于控制清理操作占用的 CPU 时间比例的上、下限，既保证清理工作能正常进行，又避免降低 Redis 性能。这两个参数具体如下：

  • active-defrag-cycle-min 25：表示自动清理过程所用 CPU 的时间比例不低于 25%，保证清理能正常清理。
  • active-defrag-cycle-max 75：表示自动清理过程所用 CPU 的时间比例不高于 75%，一旦超过，就停止清理，从而避免在清理时，大量的内存拷贝阻塞 Redis，导致响应延迟高。
127.0.0.1:6379> config set active-defrag-cycle-min 25
OK
127.0.0.1:6379> config set active-defrag-cycle-max 75
OK

自动内存碎片清理机制在控制碎片清理启停的时机上，既考虑了碎片的空间占比、对 Redis 内存使用效率的影响，还考虑了清理机制本身的 CPU 时间占比、对 Redis 性能的影响。而且，清理机制还提供了 4 个参数，让我们可以根据实际应用中的数据量需求和性能，灵活使用。

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