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使用Redis實(shí)現(xiàn)內(nèi)存管理：限制上限
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Redis是一款典型的KEY-value存儲(chǔ)系統(tǒng)，它具有超快的讀寫(xiě)速度、可靠的數(shù)據(jù)持久性、多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)支持等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用在數(shù)據(jù)緩存、消息隊(duì)列、計(jì)數(shù)器等場(chǎng)景中。本文將介紹如何使用Redis實(shí)現(xiàn)內(nèi)存管理，通過(guò)設(shè)置內(nèi)存上限，有效避免內(nèi)存泄漏等問(wèn)題。
一、Redis內(nèi)存管理簡(jiǎn)介
在Redis中，內(nèi)存是極為寶貴的資源。一方面，Redis需要用大量的內(nèi)存來(lái)存儲(chǔ)key-value數(shù)據(jù)，同時(shí)還需要維護(hù)索引、過(guò)期時(shí)間等元數(shù)據(jù)信息。另一方面，Redis采用單線(xiàn)程處理請(qǐng)求的方式，在處理大量請(qǐng)求時(shí)也需要通過(guò)內(nèi)存緩存提高響應(yīng)速度。
因此，在Redis使用過(guò)程中，內(nèi)存管理顯得格外重要。合理設(shè)置內(nèi)存上限，可以有效防止由于內(nèi)存過(guò)多導(dǎo)致系統(tǒng)性能下降、進(jìn)程oom等問(wèn)題。為此，Redis提供了一些內(nèi)存管理相關(guān)的命令和配置項(xiàng)，如maxmemory、maxmemory-policy、mem_usage等。我們可以通過(guò)這些功能來(lái)實(shí)現(xiàn)內(nèi)存限制、內(nèi)存回收、內(nèi)存統(tǒng)計(jì)等功能。
二、使用Redis限制內(nèi)存上限
1. 配置maxmemory參數(shù)
我們需要在Redis配置文件中設(shè)置maxmemory參數(shù)，實(shí)現(xiàn)內(nèi)存上限的限制。該參數(shù)的單位為byte。當(dāng)Redis使用的內(nèi)存超過(guò)這個(gè)上限時(shí)，通常會(huì)先刪除一些內(nèi)存占用較大的key-value數(shù)據(jù)，如果還是無(wú)法滿(mǎn)足需求，就會(huì)拒絕新的寫(xiě)入請(qǐng)求。
修改redis.conf文件，在其中添加一行maxmemory xxx（xxx為限制大?。热纾?/p>
maxmemory 1000000000 # 限制為1GB
另外，maxmemory代表的是Redis數(shù)據(jù)存儲(chǔ)所使用的內(nèi)存，如果需要忽略Redis所用的其他內(nèi)存，可以將maxmemory-policy參數(shù)設(shè)置為allkeys-lru。這樣就可以做到精確地控制Redis數(shù)據(jù)使用的內(nèi)存大小。
2. 利用Redis回收功能
當(dāng)Redis使用的內(nèi)存超過(guò)上限時(shí)，我們可以通過(guò)設(shè)置maxmemory-policy的值，來(lái)指定內(nèi)存回收策略，常見(jiàn)的策略有：
– volatile-lru：刪除設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的key的內(nèi)存，然后再按照LRU算法刪除內(nèi)存。
– volatile-ttl：刪除設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的key的內(nèi)存，優(yōu)先刪除剩余時(shí)間較短的key。
– allkeys-lru：按照LRU算法刪除內(nèi)存，不管key是否設(shè)置了過(guò)期時(shí)間。
– allkeys-random：隨機(jī)刪除key的內(nèi)存。
– volatile-lfu：刪除設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的key的內(nèi)存，然后再按照LFU算法刪除內(nèi)存。
– allkeys-lfu：按照LFU算法刪除內(nèi)存，不管key是否設(shè)置了過(guò)期時(shí)間。
修改redis.conf文件，將maxmemory-policy設(shè)置為我們需要的策略之一即可。
3. 監(jiān)控Redis內(nèi)存使用情況
除了以上兩種方式，我們還可以通過(guò)Redis的命令獲取內(nèi)存使用情況，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)Redis使用的內(nèi)存大小，例如：
>MEMORY USAGE key # 獲取指定key占用內(nèi)存大小，單位byte
(integer) 240
>MEMORY STATS # 獲取Redis系統(tǒng)內(nèi)存使用情況，單位byte
# Memory
used_memory:646744
used_memory_human:631.32K
used_memory_rss:2138112
used_memory_rss_human:2.04M
used_memory_peak:657560
used_memory_peak_human:642.46K
total_system_memory:3991351808
total_system_memory_human:3.72G
used_memory_lua:45056
used_memory_lua_human:44.00K
maxmemory:0
maxmemory_human:0B
maxmemory_policy:noeviction
mem_fragmentation_ratio:3.30
mem_allocator:jemalloc-3.6.0
通過(guò)以上的命令，我們可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到Redis的內(nèi)存使用情況，從而更加精細(xì)地管理Redis的內(nèi)存資源。
三、使用Redis的Lua腳本實(shí)現(xiàn)自定義內(nèi)存限制
除了以上三種方式，我們還可以通過(guò)Redis的Lua腳本來(lái)自定義實(shí)現(xiàn)內(nèi)存限制。具體方案可以參考以下示例代碼：
— 定義限制內(nèi)存大小為1GB
local limit = 1 * 1024 * 1024 * 1024
— 計(jì)算當(dāng)前Redis所占內(nèi)存大小
local current = redis.call(‘MEMORY’, ‘USAGE’, ‘lua_track_*’)
— 如果當(dāng)前Redis內(nèi)存已經(jīng)超過(guò)了限制，那么刪除以lua_track_為前綴的key
if current > limit then
redis.call(‘EVAL’, “return redis.call(‘DEL’, unpack(redis.call(‘KEYS’, ARGV[1])))”, 0, ‘lua_track_*’)
end
在以上示例代碼中，我們首先定義了一個(gè)內(nèi)存限制尺寸limit，然后計(jì)算了當(dāng)前Redis中以lua_track_為前綴的key占用的內(nèi)存大小，如果超過(guò)了限制，就通過(guò)redis.call(‘DEL’, unpack(redis.call(‘KEYS’, ARGV[1])))的方式刪除了以lua_track_為前綴的所有key。這樣，我們就實(shí)現(xiàn)了自定義的內(nèi)存限制。
四、小結(jié)
內(nèi)存管理是Redis中一項(xiàng)非常重要的工作，我們需要通過(guò)配置maxmemory參數(shù)、設(shè)置內(nèi)存回收策略等方式來(lái)實(shí)現(xiàn)內(nèi)存限制和內(nèi)存回收。此外，我們還可以通過(guò)Redis的內(nèi)存統(tǒng)計(jì)命令和Lua腳本自定義方式來(lái)更加靈活地管理Redis中的內(nèi)存資源。本文希望能夠?qū)Υ蠹覍W(xué)習(xí)Redis內(nèi)存管理提供幫助。
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文章題目：使用Redis實(shí)現(xiàn)內(nèi)存管理限制上限（redis設(shè)置內(nèi)存上限）
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