「Redis技术干货」带你彻底认识「内存碎片过高优化」功能和原理
wptr33 2024-12-31 15:02 68 浏览
内存碎片率公式
mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss/used_memory
复制代码
- used_memory :使用Redis服务自带的分配器分配的内存空间大小。
- used_memory_rss :操作系统分配给Redis实例的内存大小,表示该进程所占物理内存的大小。
两者包括了实际缓存占用的内存和Redis自身运行所占用的内存,used_memory_rss指标还包含了内存碎片的开销,内存碎片是由操作系统低效的分配/回收物理内存导致的。
- mem_fragmentation_ratio < 1:表示Redis内存分配超出了物理内存,操作系统正在进行内存交换,内存交换会引起非常明显的响应延迟;
- mem_fragmentation_ratio > 1:是合理的;
- mem_fragmentation_ratio > 1.5:说明Redis消耗了实际需要物理内存的150%以上,其中50%是内存碎片率,可能是操作系统或Redis实例中内存管理变差的表现。
内存碎片率高的原因
- 遇到变长key-value负载:存储的数据长短差异较大,频繁更新,redis的每个k-v对初始化的内存大小是最适合的,当修改的value改变的并且原来内存大小不适用的时候,就需要重新分配内存。重新分配之后,就会有一部分内存redis无法正常回收,一直占用着。
- maxmemory限制导致key被回收删除
- redis写入大量数据,这些数据的key和原来的数据很多不一致,数据超过maxmemory限制后redis会通过key的回收策略将部分旧数据淘汰,而被淘汰的数据本身占用的内存却没有被redis进程释放,导致redis内存的有效数据虽然没有超过最大内存,但是整个进程的内存在一直增长。
- info信息中的evicted_keys字段显示的是因为maxmemory限制导致key被回收删除的数量。
- key经常需要回收,会使客户端命令响应延迟时间增加,因为Redis不但要处理客户端过来的命令请求,还要频繁的回收满足条件的key。
解决方法
- 限制内存交换: 如果内存碎片率低于1,Redis实例可能会把部分数据交换到硬盘上,应该增加可用物理内存或减少实Redis内存占用,设置maxmemory和回收策略可以避免强制内存交换。
- 重启Redis服务器:如果内存碎片率超过1.5,重启Redis服务器可以让额外产生的内存碎片失效并重新作为新内存来使用,使操作系统恢复高效的内存管理。
- 额外碎片的产生是由于Redis释放了内存块,但内存分配器并没有返回内存给操作系统。
- 内存碎片清理:Redis 4.0-RC3 以上版本,使用jemalloc作为内存分配器(默认的) 支持内存碎片清理,支持在运行期进行自动内存碎片清理。 activedefrag yes 开启自动内存碎片整理(总开关):设置自动清理 config set activedefrag yes,使用config rewrite将redis内存中新配置刷新到配置文件。 redis4.0 以上可以使用新增指令来手动回收内存碎片,配置监控使用性能更佳。 支持通过命令 memory purge 进行手动清理(与自动清理区域不同)
查看当前的内存碎片率, 这时碎片率(mem_fragmentation_ratio)很高 : 1.54, 意味着54%的内存浪费
$ redis-cli -p 6383 info memory
# Memory
used_memory:1073741736
used_memory_human:1024.00M
used_memory_rss:1650737152
used_memory_rss_human:1.54G
used_memory_peak:1608721680
used_memory_peak_human:1.50G
used_memory_peak_perc:66.75%
used_memory_overhead:253906398
used_memory_startup:766152
used_memory_dataset:819835338
used_memory_dataset_perc:76.41%
total_system_memory:67535904768
total_system_memory_human:62.90G
used_memory_lua:37888
used_memory_lua_human:37.00K
maxmemory:1073741824
maxmemory_human:1.00G
maxmemory_policy:allkeys-lru
mem_fragmentation_ratio:1.54
mem_allocator:jemalloc-4.0.3
active_defrag_running:0
lazyfree_pending_objects:0
复制代码
开启自动内存碎片整理
$ redis-cli -p 6383 config set activedefrag yes
OK
$ redis-cli -p 6383 config rewrite
复制代码
进行手动清理
$ redis-cli -p 6383 memory purge
复制代码
实际案例
并发场景:
- 每日高达1600W次hmset写入操作,且value长短不一(有效期:24小时);
- 每日上述hmset写入操作对应的key是不一样的;
常见场景:
- 写负载高,尤其批量删除操作;
- 存储的K-V值,长短不一,差异较大。
综合解决方案:
- 目前没有什么实际方案好于重启。
- 有条件扩大内存大小。
- 添加内存监控,当内存使用率到阈值之后重启redis,回收内存
配置说明:
# Enabled active defragmentation
# 碎片整理总开关
# activedefrag yes
# Minimum amount of fragmentation waste to start active defrag
# 内存碎片达到多少的时候开启整理
active-defrag-ignore-bytes 100mb
# Minimum percentage of fragmentation to start active defrag
# 碎片率达到百分之多少开启整理
active-defrag-threshold-lower 10
# Maximum percentage of fragmentation at which we use maximum effort
# 碎片率小余多少百分比开启整理
active-defrag-threshold-upper 100
# Minimal effort for defrag in CPU percentage
active-defrag-cycle-min 25
# Maximal effort for defrag in CPU percentage
active-defrag-cycle-max 75
作者:李浩宇Alex
链接:https://juejin.cn/post/6989526481709826055
来源:掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
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