【redis】如何降低redis的内存碎片？
在使用Redis时，我们经常会遇到这样一个问题：明明做了数据删除，数据量已经不大了，为什么使用top命令查看时，还会发现Redis占用了很多内存呢？
实际上，这是因为，当数据删除后，Redis释放的内存空间会由内存分配器管理，并不会立即返回给操作系统。所以，操作系统仍然会记录着给Redis分配了大量内存。
但是，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连续的，那么，这些不连续的内存空间很有可能处于一种闲置的状态。这就会导致一个问题：虽然有空闲空间，Redis却无法用来保存数据，不仅会减少Redis能够实际保存的数据量，还会降低Redis运行机器的成本回报率。
什么是内存碎片？
通常情况下，内存空间闲置，往往是因为操作系统发生了较为严重的内存碎片。
Redis中的内存碎片是什么原因导致的呢？
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。
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给程序分配。
Redis可以使用libc、jemalloc、tcmalloc多种内存分配器来分配内存，默认使用jemalloc。
外因：键值对大小不一样和删改操作
Redis通常作为共用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。
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。
到这里，我们就知道了造成内存碎片的内外因素，其中，内存分配器策略是内因，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。
大量内存碎片的存在，会造成Redis的内存实际利用率变低。
如何判断是否有内存碎片？
Redis是内存数据库，内存利用率的高低直接关系到Redis运行效率的高低。
为了让用户能监控到实时的内存使用情况，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：
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
这里有一个mem_fragmentation_ratio的指标，它表示的就是Redis当前的内存碎片率。
那么，这个碎片率是怎么计算的呢？
其实，就是上面的命令中的两个指标used_memory_rss和used_memory相除的结果。
mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss/ used_memory
used_memory_rss是操作系统实际分配给Redis的物理内存空间，里面就包含了碎片；
used_memory是Redis为了保存数据实际申请使用的空间。
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。
那么，知道了这个指标，我们该如何使用呢？
在这儿，我提供一些经验阈值：
-
mem_fragmentation_ratio 大于1但小于1.5。
这种情况是合理的。这是因为，刚才我介绍的那些因素是难以避免的。
毕竟，内因的内存分配器是一定要使用的，分配策略都是通用的，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率了。`
如何清理内存碎片？
当Redis发生内存碎片后，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Redis数据持久化了，我们还需要通过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。
所以，还有什么其他好办法吗?
从4.0-RC3版本以后，Redis自身提供了一种内存碎片自动清理的方法，我们先来看这个方法的基本机制。
内存碎片清理，简单来说，就是“搬家让位，合并空间”。
不过，需要注意的是：碎片清理是有代价的，操作系统需要把多份数据拷贝到新位置，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。
那么，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功机制设置的参数了。
我们可以通过设置参数，来控制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需要启用自动内存碎片清理，可以把activedefrag配置项设置为yes，命令如下：
config set activedefrag yes
这个命令只是启用了自动清理功能，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一个条件，如果同时满足这两个条件，就开始清理。
在清理的过程中，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100MB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的总空间比例达到10%时，开始清理。
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，又避免了降低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时间的比例不低于25%，保证清理能正常开展；
- active-defrag-cycle-max 75：表示自动清理过程所用CPU时间的比例不高于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，导致响应延迟升高。
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。
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要求灵活使用，建议你在实践中好好地把这个机制用起来。
Redis的内存空间效率问题，这里面的一个关键技术点就是要识别和处理内存碎片。
简单来说，就是“三个一”：
- info memory命令是一个好工具，可以帮助你查看碎片率的情况；
- 碎片率阈值是一个好经验，可以帮忙你有效地判断是否要进行碎片清理了；
- 内存碎片自动清理是一个好方法，可以避免因为碎片导致Redis的内存实际利用率降低，提升成本收益率。
内存碎片自动清理涉及内存拷贝，这对Redis而言，是个潜在的风险。
如果你在实践过程中遇到Redis性能变慢，记得通过日志看下是否正在进行碎片清理。
如果Redis的确正在清理碎片，那么，我建议你调小active-defrag-cycle-max的值，以减轻对正常请求处理的影响。
我们可以使用mem_fragmentation_ratio来判断Redis当前的内存碎片率是否严重，我给出的经验阈值都是大于1的。那么，我想请你来聊一聊，如果mem_fragmentation_ratio小于1了，Redis的内存使用是什么情况呢？会对Redis的性能和内存空间利用率造成什么影响呢？
mem_fragmentation_ratio小于1，说明used_memory_rss小于了used_memory，这意味着操作系统分配给Redis进程的物理内存，要小于Redis实际存储数据的内存，也就是说Redis没有足够的物理内存可以使用了。
这会导致Redis一部分内存数据会被换到Swap中，之后当Redis访问Swap中的数据时，延迟会变大，性能下降。
