Redis 的数据被删除，内存占用还这么大？

操作系统分配给 Redis 的内存有 6GB，通过指标 used_memory_human 发现存储数据只使用了 4GB，为何会这样？为何无法保存数据？

通过 CONFIG SET maxmemory 100mb或者在 redis.conf 配置文件设置 maxmemory 100mb Redis 内存占用限制。当达到内存最大值，会触发内存淘汰策略删除数据。

除此之外，当 key 达到过期时间，Redis 会有以下两种删除过期数据的策略：

• 后台定时任务选取部分数据删除；

• 惰性删除。

具体原理请移步《Redis 的过期数据删除那些事》。

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假设 Redis 实例保存了 5GB 的数据，现在删除了 2GB 数据，Redis 进程占用的内存一定会降低么？（也叫做 RSS，进程消耗内存页数）。

答案是：可能依然占用了大约 5GB 的内存，即使 Redis 的数据只占用了 3GB 左右。

大家一定要设置maxmemory，否则 Redis 会继续为新写入的数据分配内存，无法分配就会导致应用程序报错，当然不会导致宕机。

释放的内存去哪了

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明明删除了数据，使用 top 命令查看，为何还是占用了那么多内存？

内存都去哪了？使用 info memory 命令获取 Redis 内存相关指标，我列举了几个重要的数据：

127.0.0.1:6379> info memory
# Memory
used_memory:1132832  // Redis 存储数据占用的内存量
used_memory_human:1.08M  // 人类可读形式返回内存总量
used_memory_rss:2977792  // 操作系统角度，进程占用的物理总内存
used_memory_rss_human:2.84M // used_memory_rss 可读性模式展示
used_memory_peak:1183808 // 内存使用的最大值，表示 used_memory 的峰值
 
used_memory_peak_human:1.13M  // 以可读的格式返回 used_memory_peak的值
used_memory_lua:37888   // Lua 引擎所消耗的内存大小。
used_memory_lua_human:37.00K
maxmemory:2147483648    // 能使用的最大内存值，字节为单位。
maxmemory_human:2.00G  // 可读形式
maxmemory_policy:noeviction // 内存淘汰策略
 
// used_memory_rss / used_memory 的比值，代表内存碎片率
mem_fragmentation_ratio:2.79
 

Redis 进程内存消耗主要由以下部分组成：

• Redis 自身启动所占用的内存；

• 存储对象数据内存；

• 缓冲区内存：主要由 client-output-buffer-limit 客户端输出缓冲区、复制积压缓冲区、AOF 缓冲区。

• 内存碎片。

内存占用

Redis 自身空进程占用的内存很小可以忽略不计，对象内存是占比最大的一块，里面存储着所有的数据。

缓冲区内存在大流量场景容易失控，造成 Redis 内存不稳定，需要重点关注。

内存碎片过大会导致明明有空间可用，但是却无法存储数据。

碎片 = used_memory_rss 实际使用的物理内存（RSS 值）除以 used_memory 实际存储数据内存。

什么是内存碎片

内存碎片会造成明明有内存空间空闲，可是却无法存储数据。举个例子，你跟漂亮小姐姐去电影院看电影，肯定想连在一块。

假设现在有 8 个座位，已经卖出了 4 张票，还有 4 张可以买。可是好巧不巧，买票的人很奇葩，分别间隔一个座位买票。

即使还有 4 个座位空闲，可是你却买不到两个座位连在一块的票，厚礼蟹！

内存碎片

内存碎片形成原因

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内存碎片是什么原因导致呢？

主要有两个原因：

• 内存分配器的分配策略。

• 键值对的大小不一样和删改操作：Redis 频繁做更新操作、大量过期数据删除，释放的空间（不够连续）无法得到复用，导致碎片率上升。

接下来我分别探讨实际发生的原因……

内存分配器的分配策略

Redis 默认的内存分配器采用 jemalloc，可选的分配器还有：glibc、tcmalloc。

内存分配器并不能做到按需分配，而是采用固定范围的内存块进行分配。

例如 8 字节、16 字节…..，2 KB，4KB，当申请内存最近接某个固定值的时候，jemalloc 会给它分配最接近固定值大小的空间。

这样就会出现内存碎片，比如程序只需要 1.5 KB，内存分配器会分配 2KB 空间，那么这 0.5KB 就是碎片。

这么做的目的是减少内存分配次数，比如申请 22 字节的空间保存数据，jemalloc 就会分配 32 字节，如果后边还要写入 10 字节，就不需要再向操作系统申请空间了，可以使用之前申请的 32 字节。

删除 key 的时候，Redis 并不会立马把内存归还给操作系统，出现这个情况是因为底层内存分配器管理导致，比如大多数已经删除的 key 依然与其他有效的 key 分配在同一个内存页中。

另外，分配器为了复用空闲的内存块，原有 5GB 的数据中删除了 2 GB 后，当再次添加数据到实例中，Redis 的 RSS 会保持稳定，不会增长太多。

因为内存分配器基本上复用了之前删除释放出来的 2GB 内存。

键值对大小不一样和删改操作

由于内存分配器是按照固定大小分配内存，所以通常分配的内存空间比实际数据占用的大小多一些，会造成碎片，降低内存的存储效率。

另外，键值对的频繁修改和删除，导致内存空间的扩容和释放，比如原本占用 32 字节的字符串，现在修改为占用 20 字节的字符串，那么释放出的 12 字节就是空闲空间。

如果下一个数据存储请求需要申请 13 字节的字符串，那么刚刚释放的 12 字节空间无法使用，导致碎片。

碎片最大的问题：空间总量足够大，但是这些内存不是连续的，可能大致无法存储数据。

内存碎片解决之道

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那该如何解决呢？

首先要确定是否发生了内存碎片，重点关注前面 INFO memory 命令提示的 mem_fragmentation_ratio 指标，表示内存碎片率：

mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss/ used_memory

如果 1 < 碎片率 < 1.5，可以认为是合理的，而大于 1.5 说明碎片已经超过 50%，我们需要采取一些手段解决碎片率过大的问题。

重启大法

最简单粗暴的方式就是重启，如果没有开启持久化，数据会丢失。

开启持久化的话，需要使用 RDB 或者 AOF 恢复数据，如果只有一个实例，数据大的话会导致恢复阶段长时间无法提供服务，高可用大打折扣。

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咋办呢？码哥靓仔

自动清理内存碎片

既然你都叫我靓仔了，就倾囊相助告诉你终极杀招：Redis 4.0 版本后，自身提供了一种内存碎片清理机制。

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怎么清理呢？

很简单，还是上面的例子，想要买两张连在一块的电影票。与与别人沟通调换下位置，就实现了。

对于 Redis 来说，当一块连续的内存空间被划分为好几块不连续的空间的时候，操作系统先把数据以依次挪动拼接在一块，并释放原来数据占据的空间，形成一块连续空闲内存空间。。

如下图所示：

碎片清理

自动清理内存碎片的代价

自动清理虽好，可不要肆意妄为，操作系统把数据移动到新位置，再把原有空间释放是需要消耗资源的。

Redis 操作数据的指令是单线程，所以在数据复制移动的时候，只能等待清理碎片完成才能处理请求，造成性能损耗。

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如何避免清理碎片对性能的影响又能实现自动清理呢？

好问题，通过以下两个参数来控制内存碎片清理和结束时机，避免占用 CPU 过多，减少清理碎片对 Redis 处理请求的性能影响。

开启自动内存碎片清理

CONFIG SET activedefrag yes

这只是开启自动清理，何时清理要同时满足以下两个条件才会触发清理操作。

清理的条件

active-defrag-ignore-bytes 200mb：内存碎片占用的内存达到 200MB，开始清理；

active-defrag-threshold-lower 20：内存碎片的空间占比超过系统分配给 Redis 空间的 20% ，开始清理。

避免对性能造成影响

清理时间有了，还需要控制清理对性能的影响。由一项两个设置先分配清理碎片占用的 CPU 资源，保证既能正常清理碎片，又能避免对 Redis 处理请求的性能影响。

active-defrag-cycle-min 20：自动清理过程中，占用 CPU 时间的比例不低于 20%，从而保证能正常展开清理任务。

active-defrag-cycle-max 50：自动清理过程占用的 CPU 时间比例不能高于 75%，超过的话就立刻停止清理，避免对 Redis 的阻塞，造成高延迟。

总结

如果你发现明明 Redis 存储数据的内存占用远小于操作系统分配给 Redis 的内存，而又无法保存数据，那可能出现大量内存碎片了。

通过 info memory 命令，看下内存碎片mem_fragmentation_ratio 指标是否正常。

那么我们就开启自动清理并合理设置清理时机和 CPU 资源占用，该机制涉及到内存拷贝，会对 Redis 性能造成潜在风险。

如果遇到 Redis 性能变慢，排查下是否由于清理碎片导致，如果是，那就调小 active-defrag-cycle-max 的值。