Comment résoudre les problèmes de mémoire redis?

Dépannage des problèmes de mémoire Redis: analyser la structure de la mémoire Redis et comprendre les différences d'utilisation de la mémoire entre les différentes structures de données. Utilisez la commande redis-Cli Info Memory pour surveiller l'utilisation de la mémoire. Utilisez la commande Memory Statts pour localiser le type de données du problème. Faites attention aux indicateurs usés_memory_peak et utilisés_memory_rss pour déterminer s'il existe un pic de mémoire ou une fragmentation. Envisagez d'utiliser des stratégies de phase de mémoire ou de redémarrer Redis pour résoudre la fragmentation de la mémoire. Vérifiez le mécanisme de persistance pour éviter un espace excessif occupé par les fichiers AOF ou RDB. Analyser le code pour les fuites de mémoire et la libération n'a plus besoin de ressources en temps opportun.

Comment résoudre les problèmes de mémoire redis? J'ai vu trop de développeurs se gratter la tête sur ce problème. Après tout, les problèmes de mémoire Redis sont comme des cas de résolution de détectives, qui nécessitent une observation et une analyse minutieuses, plutôt que une force brute. Après avoir lu cet article, vous pouvez non seulement maîtriser les méthodes d'enquête, mais aussi comprendre les principes derrière lui, afin d'éviter de tomber dans la même fosse à l'avenir.

Parlons d'abord du Core: Redis Memory Problem, qui vient finalement de la manquer de mémoire. Mais il existe de nombreuses façons de «l'utiliser», et c'est la clé. Nous devons trouver le vrai meurtrier comme Sherlock Holmes.

Tout d'abord, vous devez comprendre la composition de la mémoire de Redis. Il ne s'agit pas simplement d'étouffer les données. Redis utilise plusieurs structures de données pour stocker les données et l'utilisation de la mémoire de chaque structure varie. Par exemple, les chaînes sont simples, tandis que les tables de hachage, les collections et les collections ordonnées sont beaucoup plus complexes. L'utilisation de la mémoire dépend également de la taille des données elle-même. Une énorme corde, évidemment plus à forte intensité de mémoire qu'un tas de petites cordes. Ce n'est qu'en comprenant cela que vous pouvez être ciblé.

Ensuite, regardons les outils. redis-cli est votre bon aide, qui fournit une gamme de commandes pour surveiller l'utilisation de la mémoire. La commande INFO memory peut vous donner un rapport complet d'utilisation de la mémoire, y compris la mémoire utilisée, le diplôme de fragmentation, etc. Si vous observez attentivement les modifications de ces indicateurs, vous découvrirez le problème. Par exemple, la métrique used_memory_rss reflète la mémoire système réellement occupée par Redis, tandis que used_memory reflète la mémoire utilisée en interne par redis. L'écart entre ces deux indicateurs reflète le degré de fragmentation de la mémoire. La fragmentation grave indique que le taux d'utilisation de la mémoire de Redis n'est pas élevé et nécessite une optimisation.

Pour aller un peu plus loin, la commande MEMORY STATS peut fournir des statistiques de mémoire plus détaillées, telles que l'utilisation de la mémoire de chaque structure de données. Cela peut vous aider à localiser le type de données du problème. Si vous constatez qu'une structure de données a une utilisation anormale de mémoire, vous devez vérifier soigneusement les données pertinentes.

Exemple de code? En fait, il n'y a pas de code compliqué, la clé est de savoir comment interpréter la sortie de redis-cli . Par exemple, si used_memory_peak se révèle être beaucoup plus grand que used_memory , cela signifie qu'il y a eu un pic de mémoire auparavant, qui peut être causé par un bref pic de trafic ou une rédaction de données. Mais cela ne signifie pas nécessairement qu'il y a une fuite de mémoire.

Mais si used_memory_rss continue de croître et que used_memory se développe relativement petit, alors vous devez vous méfier de la fragmentation de la mémoire. À l'heure actuelle, vous pouvez envisager d'utiliser CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru ou d'autres politiques pour contrôler l'utilisation de la mémoire ou redémarrer Redis pour défragmenter la mémoire. N'oubliez pas que le choix de la bonne stratégie de mémoire ED est cruciale et que le choix du mauvais peut entraîner une perte de données.

Un autre malentendu commun est l'ignorance de l'impact des mécanismes de persistance. La persistance AOF et RDB occupera beaucoup d'espace disque, ce qui affecte indirectement l'utilisation de la mémoire. Si le fichier persistant est trop grand, envisagez d'ajuster la stratégie de persistance, comme la réduction de la fréquence d'instantané ou l'utilisation d'une taille de fichier AOF plus petite.

Enfin, et le plus négligé: les bogues de code. Votre code d'application peut avoir des fuites de mémoire et vous écrivez constamment des données à Redis sans les supprimer à temps. Cela vous oblige à vérifier soigneusement le code pour vous assurer que le client Redis est utilisé correctement et à publier des ressources qui ne sont plus nécessaires en temps opportun. L'utilisation d'outils d'analyse de mémoire, tels que Valgrind, peut vous aider à trouver la source des fuites de mémoire. N'oubliez pas que l'écriture de code élégant et efficace est lui-même une meilleure pratique pour éviter les problèmes de mémoire.

En bref, le dépannage des problèmes de mémoire Redis nécessite de combiner des outils et de l'expérience. Ne paniquez pas, prenez-le pas à pas et analysez soigneusement, et vous trouverez certainement la cause première du problème. N'oubliez pas que la prévention est meilleure que le traitement, la rédaction d'un bon code, le choix de la bonne configuration et le suivi régulièrement est le roi.

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