理解Redis的内存

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了理解Redis的内存相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

    Redis的所有的数据都是存在了内存中的,虽然现在内存越来越便宜,但是跟平时电脑上装的硬盘相比,硬盘的价格就是个渣渣。内存还是非常宝贵的,就拿我的一台腾讯云的服务器来说,目前是1核2G的,但是要想升级到4G,就得需要多掏1000大洋。这些钱感觉我都可以买个1T的硬盘了。。。这就是差距。so,如何合理高效的利用Redis内存就变得非常的重要了。首先我们应该知道Redis的内存主要消耗在什么地方,其次是如何管理内存,最后才是怎么做Redis的内存优化。这样才能用更少的内存,存储更多的数据,降低成本。
    

1、内存消耗

    如何查看Redis中内存的消耗情况哪?可以通过 info命令,查看Redis内存消耗的相关指标,从而有助于更好的分析内存。执行命令之后有这么几个重要的指标:

属性名属性说明
used_memoryRedis分配器分配的内存总量,指Redis存储的所有数据所占的内存
used_memory_human以可读的形式返回user_memory
used_memory_rssRedis进程占用的物理内存总量
used_memory_peakused_memory使用的峰值
used_memory_peak_human可读格式返回used_memory_peak
used_memory_luaLua引擎消耗的内存大小
mem_fragmentation_ratioused_memory_rss/used_memory比值,内存碎片率
mem_allocatorRedis所使用的内存分配器,默认jemalloc
used_memory:1038744104
used_memory_human:990.62M
used_memory_rss:5811122176
used_memory_peak:4563077088
used_memory_peak_human:4.25G
used_memory_lua:35840
mem_fragmentation_ratio:5.59
mem_allocator:libc

    重点需要关注下mem_fragmentation_ratio这个值:

mem_fragmentation_ratio > 1 说明多出来的部分名没有用于数据存储,而是被内存碎片所消耗,相差越大,说明内存碎片率越严重。
mem_fragmentation_ratio < 1 一般出现在Redis内存交换(Swap)到硬盘导致(used_memory > 可用最大内存时,Redis会把旧的和不适用的数据写入到硬盘,这块空间就叫Swap空间),出现这种情况需要格外关注,硬盘速度远远慢于内存,Redis性能就会变得很差,甚至僵死。

1.1、内存消耗的划分

    Redis的内存主要包括:对象内存+缓冲内存+自身内存+内存碎片。

1、对象内存

    对象内存是Redis内存中占用最大一块,存储着所有的用户的数据。Redis所有的数据都采用的是key-value型数据类型,每次创建键值对的时候,都要创建两个对象,key对象和value对象。key对象都是字符串,value对象的存储方式,五种数据类型–String,List,Hash,Set,Zset。每种存储方式在使用的时候长度、数据类型不同,则占用的内存就不同。

2、缓冲内存

    主要包括:客户端缓冲、复制积压缓冲区、AOF缓冲区
    客户端缓冲:普通的客户端的连接(大量连接),从客户端(主要是复制的时候,异地跨机房,或者主节点下有多个从节点),订阅客户端(发布订阅功能,生产大于消费就会造成积压)
    复制积压缓冲:2.8版本之后提供的可重用的固定大小缓冲区用于实现部分复制功能,默认1MB,主要是在主从同步时用到。
    AOF缓冲区:持久化用的,会先写入到缓冲区,然后根据响应的策略向磁盘进行同步,消耗的内存取决于写入的命令量和重写时间,通常很小。

3、内存碎片

    目前可选的分配器有jemalloc、glibc、tcmalloc默认jemalloc
    出现高内存碎片问题的情况:大量的更新操作,比如append、setrange;大量的过期键删除,释放的空间无法得到有效利用
    解决办法:数据对齐,安全重启(高可用/主从切换)。

4、自身内存

    主要指AOF/RDB重写时Redis创建的子进程内存的消耗,Linux具有写时复制技术(copy-on-write),父子进程会共享相同的物理内存页,当父进程写请求时会对需要修改的页复制出一份副本来完成写操作。
    

2、管理内存

    设置上限
    
    Redis默认是无限使用内存。所以在使用的时候尽量的去配置maxmemory,给Redis设置内存使用上限,防止因Redis的无限使用造成系统内存耗尽。有一点需要注意的是maxmemory配置的是Redis实际使用的内存量,即used_memory,由于有内存碎片的存在,所以实际的内存使用比used_memory要大。
    Redis可以动态的执行内存的调整:

config set maxmemory 6GB

    
    配置内存回收策略
    
    Redis的内存回收机制主要体现在两个方面上:

对过期数据的处理
当内存使用情况达到maxmemory时触发内存回收策略

    1. 过期键的删除
    惰性删除:什么时候执行呢?就是在客户端读取带有超时属性的键时,如果已经超过键值设置的过期时间,则删除并返回空。这样做的目的主要是为了节省CPU成本考虑,不需要单独维护TTL链表来处理过期键的删除。但是,如果单独使用这种方式存在一个问题,如果当前的键值永远不再被访问呢?就不删除了吗?那肯定不行,这就会造成内存泄漏的问题。那Redis是怎么解决的呢?Redis提供了一个定时任务的删除机制来做补充。
    
    2. 定时任务删除
    Redis内部维护了一个定时任务,默认是每秒运行十次。删除的逻辑如下图:

    
    内存溢出控制策略
    当Redis使用的内存达到上限maxmemory后,就会根据maxmemory-policy设置的相关策略进行对应的操作,Redis支持一下6中策略:

策略说明
noeviction默认策略,不会删除任何数据,拒绝所有写入操作并返回客户端错误信息(error)OOM command not allowed when used memory
volatile-lru只对设置有超时属性的Key根据LRU算法执行删除操作,如果没有可删除的Key,则回退到noeviction策略
allkeys-lru针对所有的key,根据LRU算法执行删除操作直到回收到足够内存空间
allkeys-random随机删除所有的键,直到腾出足够空间
volatile-random针对带有过期属性的键,进行删除操作,直到腾出足够空间
volatile-ttl根据键值对象的ttl属性,删除最近将要过期数据。如果没有,则回退到noviction策略
3、内存优化

     Hashtable
    
    Redis所有的数据存储都是Key-Value的数据类型。整体的结构是Redis自己实现的hashtable,Redis有两个hashtable存在,但是只有其中一个是用来存数据的,另一个hashtable的存在是为了在扩容的时候用的。通过采用渐进式的方式,把旧的hashtable中的数据逐渐的复制到另外一个hashtable中去。为什么采用渐进式呢?因为Redis是单线程的,扩容一直数据的迁移是很耗费时间的,所以迁移的过程是不能对Redis的其他使用造成影响。所以采用渐进式。

    因此,这个hashtable的结构就变得很重要了,hashtable的设计时数组加链表的方式实现,一维是数组结构,二维是一个链表结构,在一维数组中存的是指向链表中第一条数据的指针。

//数组结构
struct dictht 
    dictEntry** table; // 二维
    long size; // 第一维数组的长度
    long used; // hash 表中的元素个数

//字典实体
struct dictEntry 
    void* key;
    void* val;
    dictEntry* next; // 链接下一个 entry

    redisObect对象
    Redis中所有的值对象内部定义都是redisObject结构体。结构如下图:

struct RedisObject 
    int4 type; // 4bits
    int4 encoding; // 4bits
    int24 lru; // 24bits
    int32 refcount; // 4bytes
    void *ptr; // 8bytes,64-bit system
 robj;...

    下面详细的说明下每个字段:

字段名说明
type存储对象的类型,Redis中有5中数据类型:StringListHashSetZset,可以通过 type key命令查看对象的类型,返回的是值对象类型,所有的key对象都是String类型
encoding数据存储的Redis中后采用的是那种内部编码格式,这个后边会细讲一下
lru记录的是对象被最后一次访问的时间,当配置了maxmemory之后,配合LRU算法对相关的key值进行删除,可以通过object idletime key查看key最近一次被访问的时间。也可以通过scan + object idletime命令批量查询那些键长时间没有被使用,从而可以删除长时间没有被使用的键值,减少内存的占用。
refcount记录当前对象被引用的次数。根据当前字段来判断该对象时候可回收,当refcount为0时,可安全进行对象的回收,可以使用object refcount key查看当前对象引用。
*ptr与对象的数据内容有关。如果是整数,则直接存储数据(这个地方可以了解下共享对象池,当对象为整数且范围在【0-9999】,会直接存储到共享对象池中),其他类型的数据次字段则代表的是指针。

    简单动态字符串(simple dynamic string,SDS)
    
    在Redis中,字符串对象时经常用到的,举个例子:执行一个list的命令,lpush queue "redis" "list" "queue",首先会创建queue键字符串,然后创建链表对象,链表对象内在包含三个字符串对象。其他的几种结构在存储数据的时候也离不开字符串类型。Redis中字符串的结构也是Redis自己定义的结构,结构图如下:

struct SDS 
    int8 capacity; // 1byte
    int8 len; // 1byte
    int8 flags; // 1byte
    byte[] content; // 内联数组,长度为 capacity
...

    SDS有几个特点:

时间复杂度为O(1),因为有已知长度,未知长度,字符串长度
支持安全的二进制数据存储,用于保存字节数组
内部实现空间预分配机制,降低内存再分配次数
惰性删除机制,字符串缩减后的空间不释放,作为与分配空间保留

    所以字符串在使用的时候,尽量减少追加操作,避免大量的追加操作需要内存重新分配,造成内存碎片率上升。而是尽量使用直接插入。
    字符串预分配每次都不是翻倍扩容,空间的预分配规则如下:

  • 第一次创建len属性等于数据实际大小,free等于0,不做预分配。
  • 修改后,如果已有free空间不够且数据小于1MB,每次与分配一倍容量。
  • 修改后如果已有free空间不够且数据大于1MB,每次预分配1MB数据空间。如果数据量太大,也翻一倍的话,很有可能会造成内存不足,所有大于1MB的数据,每次预分配1MB空间,也是基于此原因。

    下面奉上一个简单的例子,比如在Redis中set一个简单点的值,在Redis内存中的结构图如下(参考样例):

    编码优化
    Redis有5中不同的存储格式:StringListHashSetZset,但是不同的类型,在存储到Redis中时会有不同的底层数据结构实现。类似集合ArrayList的底层实现是数组,而Linkedlist的底层实现是链表结构一样,编码不同,则存储是占用的内存以及读写的效率也是不同的。下图是Redis不同结构采用的不同的编码列表:

    embstrraw的区别
    在讲两种编码格式的区别之前,先讲点其他的,现代的计算机的结构上边在CPU和内存之间存在一个缓存结构,用来协调CPU的高效和访存的相对缓慢的矛盾。平时听到的L1 Cache,L2 Cache,L3 Cache就是这个缓存。当CPU要访问内存之前会先在缓存里面找一找看有没有,如果没有,就去内存找,找到之后放到缓存里面。这个缓存的最小单位一般是64字节,一次性缓存连续的64个字节,这个最小的单位称为缓存行
    在Redis中,每个value对象都有一个redisObject对象头,对于Redis的字符串对象,当读取数据时,拿到*ptr指针,然后再去找到指向的SDS对象,如果这个对象距离很远,就会影响Redis读取的效率。因此在Redis中设计了一种特殊的编码结构,这种结构就是embstr,它把redisObject请求头和SDS对象紧紧地挨到一起,然后整体放到一个缓存行中去,这样,在查询的时候就可以直接从缓存中获取到相关的数据,提高了查询的效率。

    在上边也讲了,缓存行一般的长度为64字节,如果想要把对象存到缓存行中,首先整体的长度不得超过64字节,每个请求头redisObject占用16字节,而SDS至少有3个自己被占用,同时Redis中会以\\0来作为结尾的标志,也占用一个字节,因此,留给可输入的数据的长度就成了(64-16-3-1)=44字节,当存储的数据长度超过了44字节,就会变成raw的编码形式。

    本篇博客就先讲这么多,目前正处于研究阶段,后续会持续更新。。。

以上是关于理解Redis的内存的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

redis 删除策略

Redis 键的过期删除策略及缓存淘汰策略

Redis额内存回收策略和内存上限

redis过期策略和内存淘汰机制

redis内存回收

redis 和 memcache 的区别