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Redis內(nèi)存碎片產(chǎn)生原因及Pipeline管道原理解析

 更新時間:2023年03月23日 11:27:22   作者:碼農(nóng)BookSea  
這篇文章主要為大家介紹了Redis內(nèi)存碎片產(chǎn)生原因及Pipeline管道原理解析,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪

內(nèi)存碎片

內(nèi)存碎片如何產(chǎn)生的?

Redis內(nèi)部有自己的內(nèi)存分配器,默認(rèn)是jemalloc,為了提高內(nèi)存使用的效率,來對內(nèi)存的申請和釋放進(jìn)行管理。 而內(nèi)存分配器按照固定大小分配內(nèi)存,并不是完全按照程序申請的內(nèi)存大小來進(jìn)行分配。 比如程序申請一個20字節(jié)的內(nèi)存,內(nèi)存分配器會分配一個32字節(jié)的內(nèi)存空間,這么做是為了減少分配次數(shù)。redis會申請不同大小的內(nèi)存空間來存儲不同業(yè)務(wù)不同類型的數(shù)據(jù),由于內(nèi)存按照固定大小分配且會比實際申請的內(nèi)存要大一些,這個過程中會產(chǎn)生內(nèi)存碎片。 舉個例子: 我們用高鐵車廂說明,假設(shè)一個車廂的座位總共有60個,現(xiàn)在已經(jīng)賣 了57張票,需要三張連在一起的票,但發(fā)現(xiàn)買不到了,只好換一趟車。我們可以把這些分散的空座位叫作車廂座位碎片。

內(nèi)存碎片類似上面高鐵座位的例子。雖然操作系統(tǒng)的剩余空間總量足夠,但申請一塊連續(xù)地址空間N字節(jié)時,剩余內(nèi)存空間中沒有大小為N字節(jié)的連續(xù)空間,那么這些剩余空間就是內(nèi)存碎片。

Redis的這種機制,提高了內(nèi)存的使用率,但是會使Redis中有部分自己沒在用,卻不釋放的內(nèi)存,導(dǎo)致了內(nèi)存碎片的發(fā)生。

內(nèi)存分配器

在編譯時指定的Redis使用的內(nèi)存分配器,可以是libc、jemalloc、tcmalloc,默認(rèn)是jemalloc。

jemalloc在64位系統(tǒng)中,將內(nèi)存空間劃分為小、大、巨大三個范圍;每個范圍內(nèi)又劃分了許多小的內(nèi)存塊單位;存儲數(shù)據(jù)的時候,會選擇大小最合適的內(nèi)存塊進(jìn)行存儲。

jemalloc劃分的內(nèi)存單元如下圖所示:

也就是說Redis是以指定大小的塊為單位進(jìn)行連續(xù)內(nèi)存分配的,而不是按需分配的。Redis 會根據(jù)申請的內(nèi)存最接近的固定值分配相應(yīng)大小的空間。

這就像你有不同的箱子,為了裝東西,你需要找一個體積最接近的箱子來裝。但是裝進(jìn)去后,你發(fā)現(xiàn)還有空間可以放一些小東西,就無需再找箱子了。但是,這種分配空間的方式會帶來一定程度的內(nèi)存碎片。我們可以把固定大小的劃分空間看成不同體積的箱子,每種箱子里的空間不同程度上都會有剩余。這些剩余的空間就是內(nèi)存碎片。

怎么看是否有內(nèi)存碎片?

我們登陸到Redis服務(wù)器上,執(zhí)行以下命令:

redis> info memory

我們會看到這些信息:

指標(biāo)mem_fragmentation_ratio:1.86 表示當(dāng)前的內(nèi)存碎片率。

mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss / used_memory

used_memory_rss:是Redis向操作系統(tǒng)申請的內(nèi)存。 used_memory:是Redis中的數(shù)據(jù)占用的內(nèi)存。

所以,mem_fragmentation_ratio=1應(yīng)該是最理想的情況

碎片率的意義?

mem_fragmentation_ratio的不同值,說明不同的情況。

  • 大于1:說明內(nèi)存有碎片,一般在1到1.5之間是正常的。
  • 大于1.5:說明內(nèi)存碎片率比較大,需要考慮是否要進(jìn)行內(nèi)存碎片清理,要引起重視。
  • 小于1:說明已經(jīng)開始使用交換內(nèi)存,也就是使用硬盤了,正常的內(nèi)存不夠用了,需要考慮是否要進(jìn)行內(nèi)存的擴(kuò)容,使用swap是相當(dāng)影響性能的。

清理內(nèi)存碎片

低于4.0-RC3版本的Redis

如果你的Redis版本是4.0-RC3以下的,Redis服務(wù)器重啟后,Redis會將沒用的內(nèi)存歸還給操作系統(tǒng),碎片率會降下來。

高于4.0-RC3版本的Redis

Redis4.0-RC3版本開始,可以在不重啟的情況下,線上整理內(nèi)存碎片。 自動碎片清理,只要設(shè)置了如下的配置,內(nèi)存就會自動清理了。

redis> config set activedefrag yes 

自動清理內(nèi)存碎片的功能需要該Redis的內(nèi)存分配器是jemalloc時才能啟用。

啟用后需要同時滿足下面2個參數(shù)的設(shè)置條件時才會觸發(fā)自動清理

active-defrag-ignore-bytes 100mb    # 默認(rèn)100MB,表示內(nèi)存碎片空間達(dá)到100MB時
active-defrag-threshold-lower 10    # 默認(rèn)10,表示內(nèi)存碎片空間占OS分配給redis的物理內(nèi)存空間的比例達(dá)到10%時

redis是單進(jìn)程模型,內(nèi)存碎片自動清理是通過主線程操作的,也會消耗一定的CPU資源。為了避免自動清理降低Redis的處理性能,如下兩個參數(shù)可以控制清理動作消耗的CPU時間比例的上下限。

active-defrag-cycle-min 5 : 默認(rèn)5,表示自動清理過程所用 CPU 時間的比例不低于5%,保證清理能正常開展;
active-defrag-cycle-max 75: 默認(rèn)75,表示自動清理過程所用 CPU 時間的比例不高于 75%,一旦超過,就停止清理,從而避免在清理時,大量的內(nèi)存拷貝阻塞 Redis,導(dǎo)致響應(yīng)延遲升高。

如果你對自動清理的效果不滿意,可以使用如下命令,直接試下手動碎片清理:

redis > memory purge

需要注意的是,該清理命令也只當(dāng)Redis的內(nèi)存分配器是jemalloc時才能生效

#碎片整理總開關(guān)
activedefrag yes
 
#當(dāng)碎片達(dá)到 100mb 時,開啟內(nèi)存碎片整理
active-defrag-ignore-bytes 100mb
 
#當(dāng)碎片超過 10% 時,開啟內(nèi)存碎片整理
active-defrag-threshold-lower 10
 
#內(nèi)存碎片超過 100%,則盡最大努力整理
active-defrag-threshold-upper 100
 
#內(nèi)存自動整理占用資源最小百分比
active-defrag-cycle-min 5
 
#內(nèi)存自動整理占用資源最大百分比
active-defrag-cycle-max 50

Pipeline管道

為什么需要Pipeline

Redis客戶端執(zhí)行一條命令分4個過程:

發(fā)送命令-〉命令排隊-〉命令執(zhí)行-〉返回結(jié)果

這個過程稱為 Round Trip Time(簡稱RTT, 往返時間) ,mget mset有效節(jié)約了RTT,但大部分命令(如hgetall,并沒有mhgetall)不支持批量操作,需要消耗N次RTT ,這個時候需要Pipeline來解決這個問題

Pipeline 模式則是將執(zhí)行的命令寫入到緩沖中,最后由exec命令一次性發(fā)送給Redis執(zhí)行返回。

1、未使用Pipeline執(zhí)行N條命令

2、使用了Pipeline執(zhí)行N條命令

原生批命令(mset, mget)與Pipeline對比

  • 原生批命令是原子性,Pipeline是非原子性
  • 原生批命令一命令多個key, 但Pipeline支持多命令,Pipeline 不支持事務(wù),因為命令是一條一條執(zhí)行的。
  • 原生批命令是服務(wù)端實現(xiàn),而Pipeline需要服務(wù)端與客戶端共同完成

Pipeline的優(yōu)缺點

  • pipeline 每批打包的命令不能過多,因為 Pipeline 方式打包命令再發(fā)送,那么 Redis 必須在處理完所有命令前先緩存起所有命令的處理結(jié)果。這樣就有一個內(nèi)存的消耗。
  • Pipeline 操作是非原子性的,如果要求原子性的,不推薦使用 Pipeline
  • 使用Pipeline組裝的命令個數(shù)不能太多,不然數(shù)據(jù)量過大,增加客戶端的等待時間,還可能造成網(wǎng)絡(luò)阻塞,可以將大量命令的拆分多個小的pipeline命令完成。

一些疑問

Pipeline 執(zhí)行多少命令合適?

根據(jù)官方的解釋,推薦是以 10k 每批 (注意:這個是一個參考值,請根據(jù)自身實際業(yè)務(wù)情況調(diào)整)。

Pipeline 批量執(zhí)行的時候,是否對Redis進(jìn)行了鎖定,導(dǎo)致其他應(yīng)用無法再進(jìn)行讀寫?

Redis 采用多路I/O復(fù)用模型,非阻塞IO,所以Pipeline批量寫入的時候,一定范圍內(nèi)不影響其他的讀操作。

在編碼時請注意,Pipeline 期間將“獨占”鏈接,此期間將不能進(jìn)行非“管道”類型的其他操作,直到 Pipeline 關(guān)閉;如果你的 Pipeline 的指令集很龐大,為了不干擾鏈接中的其他操作,你可以為 Pipeline 操作新建 Client 鏈接,讓 Pipeline 和其他正常操作分離在2個 client 中。

相關(guān)代碼

    @Test
    void pipeline() {
        List<Object> result = redisTemplate.executePipelined((RedisCallback<String>) connection -> {
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                redisTemplate.opsForValue().set("pipel:" + i, i);
            }
            return null;
        });
    }

以上就是Redis內(nèi)存碎片產(chǎn)生原因及Pipeline管道原理解析的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Redis內(nèi)存碎片Pipeline管道的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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