redis 内存机制探索篇

info memory 查看redis 内存使用情况

出现的问题，公司在导入大量redis key 的时候，想要看一下redis 内存使用情况 ，发现used_memory_peak_perc 和 used_memory_dataset_perc 马上达到100%，这个时候很慌张，是不是当前redis 内存打满了，然后查了网上的博客，查到used_memory_dataset_perc：
在Redis中，used_memory_dataset_perc是用来表示“数据占用的内存大小的百分比”。这个指标是“数据空间占用总内存的百分比”，计算方式为“100% * (used_memory_dataset / (used_memory - used_memory_startup))”。
意思是如果这个比例如果达到了100%就会导致内存写满，这个时候非常慌张，但是又有文章说

意思是这个值永远也不会打满，这个时候就存在了一个疑惑，为什么说used_memory_dataset_perc 满了意味着内存使用已满，但是为什么又说是永远打不满，这是否存在矛盾，然后基于这个问题又进行探索。

发现操作系统的内存大小是在376G ，查看了redis 的内存分配机制，如果说redis 没有配置maxmemory 那 redis 会在达到峰值的时候像操作系统申请内存，假设操作系统内存完全提供给redis， 那理念上redis 的内存实际上是操作系统内存数，那上述问题就解决了，意思是当前内存使用量和redis 已经申请的内存的达到一定值的时候,redis 会向操作系统申请内存来应对内存使用满的情况，直到redis 的内存量和操作系统的内存量达到一致。但是情况是操作系统的内存不可能完全提供给redis使用，同时如果redis 的内存完全由操作系统内存决定的话，会非常的不稳定。
通过

free -h 

发现当前操作系统只能提供给117G的内存空闲内存，那意味着如果redis 内存使用情况达到操作系统内存可用峰值的时候，redis 内存就会实际上满，那这个时候redis 就会出现以下问题：
1。如果Redis实例的内存资源有限，达到峰值可能意味着无法再继续处理新的数据或请求，可能导致系统性能下降甚至崩溃。
2。如果达到峰值的内存使用量是由于数据写入造成的，那么在数据量大的情况下，可能会引发写入失败或写入延迟等问题。

因此，当used_memory_peak_perc达到100%时，通常被认为是不良情况，需要采取措施来降低内存使用量或者增加Redis实例的内存资源。这可能涉及到优化数据结构、删除部分数据、增加Redis实例的内存大小等措施。

然后导致redis 淘汰机制进行淘汰key ，性能下降崩溃，写入延迟，严重影响服务。
当redis 部署和其他进程部署在同一个机器下的时候，这种方式就非常危险，那怎么解决这个问题呢？
通过设置maxmemory,给redis 一个固定的redis 最大内存上限。
maxmemory ：设置 redis 可用内存的上限。
如果 Redis 没有设置 maxmemory 参数，在 64bit 系统下那么它将使用默认值，通常为 0 或无限制。在 32bit 系统下，maxmemory 隐式不能超过 3GB。

127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxmemory
1) "maxmemory"
2) "0"
127.0.0.1:6379> CONFIG SET maxmemory 100MB
OK
127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxmemory
1) "maxmemory"
2) "104857600"

另一种方法是修改配置文件 redis.conf：

maxmemory 100mb

如果可用内存达到上限会发生什么？
redis 将试着根据配置的缓存策略去移除部分数据

当数据删不掉时，客户端在写数据时，服务端会响应错误信息

但是不会影响客户端读取数据

当达到maxmemory 时请设置最合适的淘汰机制去淘汰key，以降低对服务的影响。