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2023/03/22阅读:23主题:橙心

Redis内存碎片和Pipeline管道

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内存碎片

内存碎片如何产生的?

Redis内部有自己的内存分配器,默认是jemalloc,为了提高内存使用的效率,来对内存的申请和释放进行管理。 而内存分配器按照固定大小分配内存,并不是完全按照程序申请的内存大小来进行分配。 比如程序申请一个20字节的内存,内存分配器会分配一个32字节的内存空间,这么做是为了减少分配次数。redis会申请不同大小的内存空间来存储不同业务不同类型的数据,由于内存按照固定大小分配且会比实际申请的内存要大一些,这个过程中会产生内存碎片。 举个例子: 我们用高铁车厢说明,假设一个车厢的座位总共有60个,现在已经卖 了57张票,需要三张连在一起的票,但发现买不到了,只好换一趟车。我们可以把这些分散的空座位叫作车厢座位碎片

内存碎片类似上面高铁座位的例子。虽然操作系统的剩余空间总量足够,但申请一块连续地址空间N字节时,剩余内存空间中没有大小为N字节的连续空间,那么这些剩余空间就是内存碎片。

Redis的这种机制,提高了内存的使用率,但是会使Redis中有部分自己没在用,却不释放的内存,导致了内存碎片的发生。

内存分配器

在编译时指定的Redis使用的内存分配器,可以是libc、jemalloc、tcmalloc,默认是jemalloc

jemalloc在64位系统中,将内存空间划分为小、大、巨大三个范围;每个范围内又划分了许多小的内存块单位;存储数据的时候,会选择大小最合适的内存块进行存储。

jemalloc划分的内存单元如下图所示: img

也就是说Redis是以指定大小的块为单位进行连续内存分配的,而不是按需分配的。Redis 会根据申请的内存最接近的固定值分配相应大小的空间。

这就像你有不同的箱子,为了装东西,你需要找一个体积最接近的箱子来装。但是装进去后,你发现还有空间可以放一些小东西,就无需再找箱子了。但是,这种分配空间的方式会带来一定程度的内存碎片。我们可以把固定大小的划分空间看成不同体积的箱子,每种箱子里的空间不同程度上都会有剩余。这些剩余的空间就是内存碎片。

怎么看是否有内存碎片?

我们登陆到Redis服务器上,执行以下命令:

redis> info memory

我们会看到这些信息: img 指标mem_fragmentation_ratio:1.86 表示当前的内存碎片率。

mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss / used_memory

used_memory_rss:是Redis向操作系统申请的内存。 used_memory:是Redis中的数据占用的内存。

所以,mem_fragmentation_ratio=1应该是最理想的情况

碎片率的意义?

mem_fragmentation_ratio的不同值,说明不同的情况。

  • 大于1:说明内存有碎片,一般在1到1.5之间是正常的。
  • 大于1.5:说明内存碎片率比较大,需要考虑是否要进行内存碎片清理,要引起重视。
  • 小于1:说明已经开始使用交换内存,也就是使用硬盘了,正常的内存不够用了,需要考虑是否要进行内存的扩容,使用swap是相当影响性能的。

清理内存碎片

低于4.0-RC3版本的Redis

如果你的Redis版本是4.0-RC3以下的,Redis服务器重启后,Redis会将没用的内存归还给操作系统,碎片率会降下来。

高于4.0-RC3版本的Redis

Redis4.0-RC3版本开始,可以在不重启的情况下,线上整理内存碎片。 自动碎片清理,只要设置了如下的配置,内存就会自动清理了。

redis> config set activedefrag yes 

自动清理内存碎片的功能需要该Redis的内存分配器是jemalloc时才能启用。

启用后需要同时满足下面2个参数的设置条件时才会触发自动清理

active-defrag-ignore-bytes 100mb    # 默认100MB,表示内存碎片空间达到100MB时
active-defrag-threshold-lower 10    # 默认10,表示内存碎片空间占OS分配给redis的物理内存空间的比例达到10%时

redis是单进程模型,内存碎片自动清理是通过主线程操作的,也会消耗一定的CPU资源。为了避免自动清理降低Redis的处理性能,如下两个参数可以控制清理动作消耗的CPU时间比例的上下限。

active-defrag-cycle-min 5 : 默认5,表示自动清理过程所用 CPU 时间的比例不低于5%,保证清理能正常开展;
active-defrag-cycle-max 75: 默认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。

如果你对自动清理的效果不满意,可以使用如下命令,直接试下手动碎片清理:

redis > memory purge

需要注意的是,该清理命令也只当Redis的内存分配器是jemalloc时才能生效

#碎片整理总开关
activedefrag yes
 
#
当碎片达到 100mb 时,开启内存碎片整理
active-defrag-ignore-bytes 100mb
 
#
当碎片超过 10% 时,开启内存碎片整理
active-defrag-threshold-lower 10
 
#
内存碎片超过 100%,则尽最大努力整理
active-defrag-threshold-upper 100
 
#
内存自动整理占用资源最小百分比
active-defrag-cycle-min 5
 
#
内存自动整理占用资源最大百分比
active-defrag-cycle-max 50

Pipeline管道

为什么需要Pipeline

Redis客户端执行一条命令分4个过程:

发送命令-〉命令排队-〉命令执行-〉返回结果

这个过程称为 Round Trip Time(简称RTT, 往返时间) ,mget mset有效节约了RTT,但大部分命令(如hgetall,并没有mhgetall)不支持批量操作,需要消耗N次RTT ,这个时候需要Pipeline来解决这个问题

Pipeline 模式则是将执行的命令写入到缓冲中,最后由exec命令一次性发送给Redis执行返回。

1、未使用Pipeline执行N条命令 img 2、使用了Pipeline执行N条命令 img

原生批命令(mset, mget)与Pipeline对比

  • 原生批命令是原子性,Pipeline是非原子性
  • 原生批命令一命令多个key, 但Pipeline支持多命令,Pipeline 不支持事务,因为命令是一条一条执行的。
  • 原生批命令是服务端实现,而Pipeline需要服务端与客户端共同完成

Pipeline的优缺点

  • pipeline 每批打包的命令不能过多,因为 Pipeline 方式打包命令再发送,那么 Redis 必须在处理完所有命令前先缓存起所有命令的处理结果。这样就有一个内存的消耗。
  • Pipeline 操作是非原子性的,如果要求原子性的,不推荐使用 Pipeline
  • 使用Pipeline组装的命令个数不能太多,不然数据量过大,增加客户端的等待时间,还可能造成网络阻塞,可以将大量命令的拆分多个小的pipeline命令完成。

一些疑问

Pipeline 执行多少命令合适?

根据官方的解释,推荐是以 10k 每批 (注意:这个是一个参考值,请根据自身实际业务情况调整)。

Pipeline 批量执行的时候,是否对Redis进行了锁定,导致其他应用无法再进行读写?

Redis 采用多路I/O复用模型,非阻塞IO,所以Pipeline批量写入的时候,一定范围内不影响其他的读操作。

在编码时请注意,Pipeline 期间将“独占”链接,此期间将不能进行非“管道”类型的其他操作,直到 Pipeline 关闭;如果你的 Pipeline 的指令集很庞大,为了不干扰链接中的其他操作,你可以为 Pipeline 操作新建 Client 链接,让 Pipeline 和其他正常操作分离在2个 client 中。

相关代码

    @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;
        });
    }
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