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Redis对象内存回收的策略与优化

2023-09-048.0k 阅读

Redis内存回收基础

Redis作为一款高性能的内存数据库，内存管理是其核心功能之一。当Redis使用的内存达到一定阈值时，就需要执行内存回收策略，以释放不再使用的内存空间，确保系统的稳定运行。

Redis的内存回收主要围绕对象展开。Redis中的每个键值对都是一个对象，这些对象有不同的类型，如字符串（string）、哈希（hash）、列表（list）、集合（set）和有序集合（zset）。当一个对象不再被任何键引用时，就成为了垃圾对象，需要被回收。

Redis对象结构

在Redis内部，每个对象由一个 redisObject 结构体表示，其定义大致如下（简化版）：

typedef struct redisObject {
    unsigned type:4;
    unsigned encoding:4;
    unsigned lru:LRU_BITS;
    int refcount;
    void *ptr;
} robj;
  • type 字段表示对象的类型，如 REDIS_STRING、REDIS_LIST 等。
  • encoding 字段表示对象的编码方式，例如字符串对象可以是 REDIS_ENCODING_INT（整数值编码）或 REDIS_ENCODING_RAW（普通字符串编码）。
  • lru 字段记录对象的最后一次访问时间，用于LRU（最近最少使用）相关算法。
  • refcount 字段是对象的引用计数，当引用计数为0时，对象可以被回收。
  • ptr 字段指向对象实际的数据存储位置。

引用计数回收机制

引用计数是Redis实现内存回收的一种基本机制。当一个对象被创建时，其 refcount 初始化为1。每当有新的键引用该对象时，refcount 加1；当一个键不再引用该对象时，refcount 减1。当 refcount 变为0时，Redis会立即释放该对象占用的内存。

以下是一个简单的Python示例，模拟引用计数的原理：

import sys

# 创建一个对象
a = "hello"
print(sys.getrefcount(a))  # 输出引用计数，注意这里会比实际多1，因为函数调用本身也有一个引用

# 让b引用a
b = a
print(sys.getrefcount(a))  

# 取消b的引用
del b
print(sys.getrefcount(a))

在Redis中，以字符串对象为例，假设我们执行以下命令：

SET key1 "value1"

此时，"value1" 字符串对象的 refcount 为1。如果再执行：

SET key2 "value1"

那么 "value1" 对象的 refcount 变为2。当执行 DEL key1 时，refcount 减为1；执行 DEL key2 时，refcount 变为0，该字符串对象的内存就会被回收。

Redis内存回收策略

基于LRU的回收策略

LRU（Least Recently Used）策略是Redis中常用的内存回收策略之一。其核心思想是，如果一个数据在最近一段时间内没有被访问，那么在未来它被访问的可能性也较小，因此可以优先回收这类数据。

Redis并没有实现完整的LRU算法，而是采用了一种近似LRU算法。在 redisObject 结构体中的 lru 字段记录了对象的最后一次访问时间。当内存达到阈值需要回收时，Redis会随机采样一定数量的键值对，然后从这些采样中选择 lru 时间最久的对象进行回收。

可以通过配置文件中的 maxmemory-policy 参数来设置LRU相关策略，常见的选项有：

  • volatile-lru：从设置了过期时间的键值对中，使用近似LRU算法淘汰最近最少使用的键。
  • allkeys-lru：从所有键值对中，使用近似LRU算法淘汰最近最少使用的键。

以下是一个使用 allkeys-lru 策略的简单示例。假设我们设置Redis的最大内存为100MB：

  1. 配置Redis： 在 redis.conf 文件中添加或修改：
maxmemory 100mb
maxmemory-policy allkeys-lru
  1. 启动Redis并进行测试：
import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 插入一些数据
for i in range(10000):
    r.set(f'key_{i}', f'value_{i}')

# 获取当前内存使用情况
info = r.info('memory')
print(f'Used memory: {info["used_memory_human"]}')

随着数据不断插入，当达到100MB的阈值时，Redis会根据 allkeys-lru 策略开始淘汰最近最少使用的键，以释放内存。

基于LFU的回收策略

LFU（Least Frequently Used）策略与LRU不同，它不仅考虑数据的访问时间，还考虑数据的访问频率。LFU认为，访问频率低的数据在未来被访问的可能性也较小，因此应该优先回收。

Redis从4.0版本开始支持LFU策略。同样通过 maxmemory-policy 参数设置，常见选项有：

  • volatile-lfu：从设置了过期时间的键值对中，使用近似LFU算法淘汰访问频率最低的键。
  • allkeys-lfu：从所有键值对中，使用近似LFU算法淘汰访问频率最低的键。

在 redisObject 结构体中，lru 字段在LFU模式下被重新利用，一部分用于记录访问频率，一部分用于记录访问时间。Redis通过一个计数器来近似记录对象的访问频率，并且会随着时间衰减这个频率值。

以下是一个使用 allkeys-lfu 策略的示例。同样假设最大内存为100MB：

  1. 配置Redis： 在 redis.conf 文件中修改：
maxmemory 100mb
maxmemory-policy allkeys-lfu
  1. 启动Redis并测试：
import redis
import time

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 插入数据并模拟不同的访问频率
for i in range(10000):
    r.set(f'key_{i}', f'value_{i}')
    if i % 100 == 0:
        for _ in range(100):
            r.get(f'key_{i}')

# 等待一段时间让频率衰减
time.sleep(60)

# 获取当前内存使用情况
info = r.info('memory')
print(f'Used memory: {info["used_memory_human"]}')

在这个示例中，部分键有较高的访问频率，而大部分键访问频率较低。当内存达到阈值时，Redis会优先淘汰访问频率低的键。

基于过期时间的回收策略

除了LRU和LFU策略外，Redis还支持基于过期时间的回收策略。当一个键设置了过期时间，Redis会在键过期时自动删除该键及其对应的值，释放内存空间。

常见的基于过期时间的回收策略选项有：

  • volatile-ttl：从设置了过期时间的键值对中，优先淘汰剩余存活时间（TTL）最短的键。
  • volatile-random：从设置了过期时间的键值对中，随机选择键进行淘汰。

例如，使用 volatile-ttl 策略：

  1. 配置Redis： 在 redis.conf 文件中设置：
maxmemory 100mb
maxmemory-policy volatile-ttl
  1. 启动Redis并测试：
import redis
import time

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 插入一些设置了过期时间的键
for i in range(10000):
    r.setex(f'key_{i}', 3600, f'value_{i}')  # 设置过期时间为1小时

# 等待一段时间
time.sleep(1800)  # 等待半小时

# 获取当前内存使用情况
info = r.info('memory')
print(f'Used memory: {info["used_memory_human"]}')

在这个过程中，当内存达到阈值时，Redis会优先淘汰剩余存活时间最短的键。

内存回收优化

合理选择数据结构

选择合适的数据结构对于优化Redis内存使用至关重要。例如，对于简单的键值对存储，字符串类型是最合适的。但如果需要存储多个字段的关联数据，哈希类型会更节省内存。

以存储用户信息为例，假设每个用户有 name、age 和 email 三个字段。如果使用字符串类型，可能需要这样存储：

SET user:1:name "Alice"
SET user:1:age "25"
SET user:1:email "alice@example.com"

而使用哈希类型则可以这样：

HSET user:1 name "Alice" age "25" email "alice@example.com"

哈希类型将多个字段存储在一个对象中，减少了对象数量，从而节省内存。

优化对象编码

Redis对象的编码方式会影响内存占用。例如，对于整数类型的字符串，Redis会使用 REDIS_ENCODING_INT 编码，这种编码方式比普通的 REDIS_ENCODING_RAW 编码更节省内存。

可以通过 OBJECT ENCODING 命令查看对象的编码方式。例如：

SET num 123
OBJECT ENCODING num

如果发现对象使用了不恰当的编码，可以通过适当的操作让Redis转换编码。例如，对于一个哈希对象，如果字段数量较少且值较小，Redis可能使用 REDIS_ENCODING_HT（哈希表编码），当字段数量增加时，可能会转换为 REDIS_ENCODING_ZIPLIST（压缩列表编码）以节省内存。

控制键的粒度

在设计键名时，要注意控制键的粒度。避免使用过于冗长的键名，因为键名本身也会占用内存。例如，对于存储日志数据，如果按天记录，键名可以设计为 log:20230101，而不是 com.company.product.log.20230101。

同时，也要避免键名过于简单导致冲突。可以采用一定的命名规范，如使用命名空间来区分不同类型的数据，例如 user:id:1、product:id:100 等。

定期清理无用数据

虽然Redis有自动的内存回收策略，但对于一些明确不再使用的数据，主动清理可以更及时地释放内存。例如，对于一些临时数据，在使用完毕后及时使用 DEL 命令删除。

可以通过编写脚本定期检查和删除无用数据。以下是一个简单的Python脚本示例，用于删除所有以 temp: 开头的键：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

keys = r.keys('temp:*')
for key in keys:
    r.delete(key)

调整回收策略参数

根据应用场景的特点，可以调整Redis的内存回收策略参数。例如，如果应用对数据的访问模式比较均匀，LFU策略可能比LRU策略更合适。

对于近似LRU和LFU算法中的采样数量，可以通过 maxmemory-samples 参数进行调整。默认情况下，maxmemory-samples 为5，增加采样数量可以使近似算法更接近真实的LRU或LFU算法，但也会增加计算开销。

在 redis.conf 文件中可以修改这个参数：

maxmemory-samples 10

内存碎片整理

Redis在运行过程中，由于不断地创建和删除对象，可能会产生内存碎片。内存碎片会导致实际使用的内存大于数据本身所需的内存。

可以通过 CONFIG SET activedefrag yes 命令开启自动内存碎片整理功能。Redis会在内存使用达到一定阈值且系统负载较低时，自动进行内存碎片整理。

也可以手动执行 BGREWRITEAOF 或 SAVE 命令，这两个命令会触发Redis进行持久化操作，在持久化过程中也会对内存进行一定程度的整理。

总结

Redis的内存回收策略与优化是保证其高效稳定运行的关键。通过深入理解引用计数、LRU、LFU等内存回收机制，合理选择数据结构和编码方式，控制键的粒度，定期清理无用数据以及调整回收策略参数和进行内存碎片整理等优化措施，可以有效提高Redis的内存使用效率，满足不同应用场景的需求。在实际应用中，需要根据具体业务特点和数据访问模式，灵活运用这些策略和优化方法，以实现Redis性能和资源利用的最大化。