redis 性能优化管理

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一、查看 redis 内存使用

info memory

1. 进入 redis 查看

127.0.0.1:6379> info memory
# Memory
used_memory:853848
used_memory_human:833.84K
used_memory_rss:14721024
used_memory_rss_human:14.04M
used_memory_peak:853848
used_memory_peak_human:833.84K
used_memory_peak_perc:100.00%
used_memory_overhead:841430
......

2. redis 外查看

[root@c7-1 ~]#redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 info memory
# Memory
used_memory:853848
used_memory_human:833.84K
used_memory_rss:14721024
used_memory_rss_human:14.04M
used_memory_peak:853848
used_memory_peak_human:833.84K
used_memory_peak_perc:100.00%
used_memory_overhead:841430
used_memory_startup:791400
......

二、内存碎片率

  操作系统分配的内存值used_memory_rss除以Redis使用的内存值used_memory计算得出。内存碎片是由操作系统低效的分配/回收物理内存导致的（不连续的物理内存分配）。

跟踪内存碎片率对理解Redis实例的资源性能是灰常重要的：

• 内存碎片率稍大于1是合理的，这个值表示内存碎片率比较低
• 内存碎片率超过1.5，说明Redis消耗了实际需要物理内存的150%，其中50%是内存碎片率。需要在redis-cli工具上输入shutdown save命令，并重启Redis服务器。
• 内存碎片率低于1的，说明Redis内存分配超出了物理内存，操作系统正在进行内存交换。需要增加可用物理内存或减少Redis内存占用。

三、内存使用率

redis实例的内存使用率超过可用最大内存，操作系统将开始进行内存与swap空间交换。

四、避免内存交换发生的方法

• 针对缓存数据大小选择安装Redis实例
• 尽可能的使用Hash数据结构存储
• 设置key的过期时间

1. Hash 数据类型

hash用于存储对象。可以采用这样的命名方式：对象类别和ID构成键名，使用字段表示对象的属性，而字段值则存储属性值。
如：存储ID为2的汽车对象。
如果Hash中包含很少的字段，那么该类型的数据也将仅占用很少的磁盘空间。每一个Hash可以存储4294967295个键值对。

1.1 HSET/HGET/HDEL/HEXISTS/HLEN/HSETNX

redis 127.0.0.1:6379> hset myhash field1 "zhang"
#给键值为myhash的键设置字段为field1，值为zhang。
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hget myhash field1
#获取键值为myhash，字段为field1的值。
"zhang"
redis 127.0.0.1:6379> hget myhash field2
#myhash键中不存在field2字段，因此返回nil。
(nil)
redis 127.0.0.1:6379> hset myhash field2 "san"
#给myhash添加一个新的字段field2，其值为san。
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hlen myhash#hlen命令获取myhash键的字段数量。
(integer) 2
redis 127.0.0.1:6379> hexists myhash field1
#判断myhash键中是否存在字段名为field1的字段，由于存在，返回值为1。
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hdel myhash field1
#删除myhash键中字段名为field1的字段，删除成功返回1。
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hdel myhash field1
#再次删除myhash键中字段名为field1的字段，由于上一条命令已经将其删除，因为没有删除，返回0。
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> hexists myhash field1
#判断myhash键中是否存在field1字段，由于上一条命令已经将其删除，因为返回0。
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> hsetnx myhash field1 zhang
#通过hsetnx命令给myhash添加新字段field1，其值为zhang，因为该字段已经被删除，所以该命令添加成功并返回1。
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hsetnx myhash field1 zhang
#由于myhash的field1字段已经通过上一条命令添加成功，因为本条命令不做任何操作后返回0。
(integer) 0

1.2 HINCRBY

redis 127.0.0.1:6379> del myhash
#删除该键，便于后面示例的测试。
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hset myhash field 5
#准备测试数据，该myhash的field字段设定值5。
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hincrby myhash field 1
#hincrby命令给myhash的field字段的值加1，返回加后的结果。
(integer) 6
redis 127.0.0.1:6379> hincrby myhash field -1
#hincrby命令给myhash的field字段的值加-1，返回加后的结果。
(integer) 5
redis 127.0.0.1:6379> hincrby myhash field -10
#hincrby命令给myhash的field字段的值加-10，返回加后的结果。
(integer) -5  

1.3 HGETALL/HKEYS/HVALS/HMGET/HMSET

redis 127.0.0.1:6379> del myhash
#删除该键，便于后面示例测试。
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> hmset myhash field1 "hello" field2 "world"
#hmset命令为该键myhash，一次性设置多个字段，分别是field1="hello", field2="world"。
OK
redis 127.0.0.1:6379> hmget myhash field1 field2 field3
#hmget命令获取myhash键的多个字段，其中field3并不存在，因为在返回结果中与该字段对应的值为nil。
1) "hello"
2) "world"
3) (nil)
redis 127.0.0.1:6379> hgetall myhash
#hgetall命令返回myhash键的所有字段及其值，从结果中可以看出，他们是逐对列出的。
1) "field1"
2) "hello"
3) "field2"
4) "world"
redis 127.0.0.1:6379> hkeys myhash
#hkeys命令仅获取myhash键中所有字段的名字。
1) "field1"
2) "field2"
redis 127.0.0.1:6379> hvals myhash
#hvals命令仅获取myhash键中所有字段的值。
1) "hello"
2) "world" 

2. 设置 key 的过期时间 – SETEX

redis 127.0.0.1:6379> setex mykey 15 "hello"
#设置指定Key的过期时间为15秒。
OK    
redis 127.0.0.1:6379> ttl mykey
#通过ttl命令查看一下指定Key的剩余存活时间(秒数)，-2表示已经过期，-1表示永不过期。
(integer) 4
redis 127.0.0.1:6379> get mykey
#在该键的存活期内我们仍然可以获取到它的Value。
"hello"
redis 127.0.0.1:6379> ttl mykey
#该ttl命令的返回值显示，该Key已经过期。
(integer) -2
redis 127.0.0.1:6379> get mykey
#获取已过期的Key将返回nil。
(nil)

五、内回收 key

  内存清理策略，保证合理分配redis有限的内存资源。当达到设置的最大阀值时，需选择一种key的回收策略，默认情况下回收策略是禁止删除的。

配置文件中修改maxmemory-policy属性值：

[root@localhost ~]# vim /etc/redis/6379.conf

##598行，取消注释，并指定回收策略
maxmemory-policy noeviction

常用的回收策略	说明
volatile-lru	使用LRU算法从已设置过期时间的数据集合中淘汰数据（移除最近最少使用的key，针对设置了TTL的key）
volatile-ttl	从已设置过期时间的数据集合中挑选即将过期的数据淘汰（移除最近过期的key）
volatile-random	从已设置过期时间的数据集合中随机挑选数据淘汰（在设置了TTL的key里随机移除）
allkeys-lru	使用LRU算法从所有数据集合中淘汰数据（移除最少使用的key，针对所有的key）
allkeys-random	从数据集合中任意选择数据淘汰（随机移除key）
noenviction	禁止淘汰数据（不删除直到写满时报错）