排查Redis实例内存使用率高的问题

Redis内存占用介绍

Redis的内存占用主要由以下三部分组成：

步骤一：分析内存使用情况

1. 查询指定时段的内存使用率信息，具体操作，请参见查看监控数据。

   以下示例中，内存使用率（即Memory Usage监控指标）持续接近100%，如下图所示：

   

   说明 对于 集群架构和 读写分离架构的Redis实例，当选择展示 数据节点聚合指标时， Memory Usage展示的是该实例下所有数据节点内存使用率的平均值（不含只读节点）。
2. 查询历史累计逐出的Key总数和命令的最大时延，分析是否呈现明显的上升趋势。

   以下示例中，在同一时间点（2021年1月7日16点整），历史累计逐出的Key总数和命令的最大时延均呈现显著上升趋势，表明存在内存不足的问题。

   说明 需关注的监控指标为 Evicted Keys（历史累计逐出的Key总数）和 Max Rt（数据节点从接收命令到发出响应最大时延）。

   

3. 可选：当Redis的内存使用率不符合预期时，可执行下述步骤详细分析内存使用情况。
   说明 本步骤的相关命令要求Redis实例的大版本为4.0及以上版本。关于如何升级大版本，请参见 升级大版本。
   1. 通过redis-cli连接Redis。
   2. 在Redis命令行中，执行MEMORY STATS命令查询内存使用详情。
      Redis实例的内存开销主要由两部分组成：

      • 业务数据的内存开销，该部分一般作为重点分析对象。
      • 非业务数据的内存开销，例如主备复制的积压缓冲区、Redis进程初始化消耗的内存等。

      返回示例及各参数对应的解释如下：

      说明 下述返回信息中，内存数值的单位为字节。

       1) "peak.allocated" //Redis进程自启动以来消耗内存的峰值。
       2) (integer) 79492312
       3) "total.allocated" //Redis使用其分配器分配的总字节数，即当前的总内存使用量。
       4) (integer) 79307776
       5) "startup.allocated" //Redis启动时消耗的初始内存量。
       6) (integer) 45582592
       7) "replication.backlog" //复制积压缓冲区的大小。
       8) (integer) 33554432
       9) "clients.slaves" //主从复制中所有从节点的读写缓冲区大小。
      10) (integer) 17266
      11) "clients.normal" //除从节点外，所有其他客户端的读写缓冲区大小。
      12) (integer) 119102
      13) "aof.buffer" //AOF持久化使用的缓存和AOF重写时产生的缓存。
      14) (integer) 0
      15) "db.0"  //业务数据库的数量。
      16) 1) "overhead.hashtable.main" //当前数据库的hash链表开销内存总和，即元数据内存。
          2) (integer) 144
          3) "overhead.hashtable.expires" //用于存储key的过期时间所消耗的内存。
          4) (integer) 0
      17) "overhead.total" //数值=startup.allocated+replication.backlog+clients.slaves+clients.normal+aof.buffer+db.X。
      18) (integer) 79273616
      19) "keys.count" //当前Redis实例的key总数
      20) (integer) 2
      21) "keys.bytes-per-key" //当前Redis实例每个key的平均大小，计算公式：(total.allocated-startup.allocated)/keys.count。
      22) (integer) 16862592
      23) "dataset.bytes" //纯业务数据占用的内存大小。
      24) (integer) 34160
      25) "dataset.percentage" //纯业务数据占用的内存比例，计算公式：dataset.bytes*100/(total.allocated-startup.allocated)。
      26) "0.1012892946600914"
      27) "peak.percentage" //当前总内存与历史峰值的比例，计算公式：total.allocated*100/peak.allocated。
      28) "99.767860412597656"
      29) "fragmentation" //内存的碎片率。
      30) "0.45836541056632996"

   3. 在Redis命令行中，执行MEMORY USAGE命令查询指定Key消耗的内存（单位为字节）。

      命令执行示例：

      MEMORY USAGE Key0089393003

      返回信息如下：

      (integer) 1000072

   4. 在Redis命令行中，执行MEMORY DOCTOR命令获取内存诊断建议。

      

      MEMORY DOCTOR会从以下维度为Redis实例的提供内存诊断建议，您可以根据诊断建议制定相应的优化策略：

          int empty = 0;     /* Instance is empty or almost empty. */
          int big_peak = 0;       /* Memory peak is much larger than used mem. */
          int high_frag = 0;      /* High fragmentation. */
          int high_alloc_frag = 0;/* High allocator fragmentation. */
          int high_proc_rss = 0;  /* High process rss overhead. */
          int high_alloc_rss = 0; /* High rss overhead. */
          int big_slave_buf = 0;  /* Slave buffers are too big. */
          int big_client_buf = 0; /* Client buffers are too big. */
          int many_scripts = 0;   /* Script cache has too many scripts. */

步骤二：优化内存使用率

1. 查询现有的Key是否符合业务预期，及时清理无用的Key。
2. 通过缓存分析功能，分析大Key分布和Key的TTL过期策略。具体操作，请参见通过缓存分析快速发现大Key。
   1. 分析Key是否有合理的TTL策略。
      说明 以下示例中，所有的Key均未设置过期时间，建议根据业务需求来衡量，并在应用端设置合理的过期时间。

      

   2. 对大Key进行评估，然后从业务方向对大Key进行拆分。

      

3. 根据业务需求，设置合理的数据逐出策略（即调整maxmemory-policy参数的值）。具体操作，请参见设置实例参数。
   说明 云数据库Redis默认的数据逐出策略为 volatile-lru，更多信息，请参见 数据逐出策略介绍。
4. 根据业务需求，设置合理的过期Key主动删除的执行频率（即调整hz参数的值）。具体操作，请参见调整Redis定期任务的执行频率。
   说明 hz的取值建议在100以内，如果该值过大将对CPU的使用率产生较大影响。您也可以设置为自动调整（要求Redis实例的大版本为5.0版本），具体操作，请参见 实现Redis定期任务执行频率的自动调整。
5. 经过上述步骤优化后，内存使用率依旧较高，可评估升级至更大内存的规格，以承载更多数据并改善性能。具体操作，请参见变更实例配置。
   说明 在正式升级实例的规格前，您可以先购买一个按量付费的实例，测试要升级到的目标规格是否能够满足业务的负载需求，测试完成后可将其释放。关于如何释放实例，请参见 释放按量付费实例。