Comment libérer rapidement la mémoire lorsque la mémoire redis est pleine?

Lorsque Redis est insuffisant, vous devez d'abord supprimer les données pour faire de la place. Vous pouvez nettoyer sélectivement en fonction du cycle de vie des données (les données expirées sont préférées) ou chaudes (moins de données sont préférées). Vous pouvez également envisager d'utiliser des algorithmes LRU, d'optimiser les structures de données et de surveiller l'utilisation de la mémoire. De plus, avant d'effectuer une opération de nettoyage, assurez-vous de sauvegarder les données et de les tester soigneusement pour vous assurer que les données sont sûres.

Redis Memory Full? Il s'agit d'un mal de tête, en particulier dans les environnements de production. Ce n'est pas une blague pour rendre directement le service indisponible. Dans cet article, nous explorerons en profondeur comment résoudre ce problème rapidement et efficacement et l'empêcherons de se reproduire. Après l'avoir lu, vous pouvez non seulement maîtriser le plan d'intervention d'urgence, mais aussi comprendre la cause profonde du problème, créant ainsi une application Redis plus robuste.

Commençons par les bases. Le modèle de mémoire de Redis est basé sur des paires de valeurs clés. Si la mémoire est pleine, ce n'est rien de plus que ce qu'il y a trop de paires de valeurs clés stockées, ou une seule paire de valeurs clés est trop grande. Comprendre cela est très important, il détermine notre solution. Autrement dit, si vous n'avez pas assez de mémoire, vous devez faire de la place.

La manière la plus directe est bien sûr de supprimer les données. Mais comment le supprimer? Cela nécessite une stratégie. Ne supprimez pas tout cela, ce n'est pas différent de redémarrer directement le service. Le risque de perte de données est énorme. Nous devons nettoyer sélectivement.

Une stratégie consiste à nettoyer en fonction du cycle de vie des données. Si votre redis est utilisé comme cache, les données expirées sont la cible préférée. Vous pouvez utiliser la commande KEYS * et la commande EXPIRE pour trouver et supprimer des données expirées. Bien sûr, c'est très inefficace. Ne l'utilisez pas directement dans l'environnement de production, car Redis peut facilement rester coincé. Une meilleure façon consiste à utiliser le mécanisme d'expiration de Redis pour permettre à Redis de nettoyer les données expirées par elle-même. Cela vous oblige à définir le temps d'expiration des données raisonnablement pour éviter de définir un temps d'expiration trop long pour provoquer une utilisation excessive de la mémoire.

Une autre stratégie consiste à nettoyer en fonction de la popularité des données. Quelles données sont moins utilisées, veuillez d'abord supprimer. Cela vous oblige à avoir une compréhension approfondie du modèle d'accès aux données. Vous pouvez utiliser la commande MEMORY STATS de Redis pour afficher l'utilisation de la mémoire et combiner la logique métier pour déterminer quelles données peuvent être supprimées. Par exemple, certaines données statistiques, ou données mises en cache qui ne sont pas couramment utilisées, peuvent être considérées comme nettoyées.

Pour être plus avancé, vous pouvez envisager d'utiliser l'algorithme LRU (moins récemment utilisé). Redis lui-même ne prend pas directement en charge LRU, mais vous pouvez simuler LRU via certaines stratégies, telles que la combinaison des structures de données ZSET , le maintien d'une sorte de temps d'accès et le nettoyage régulièrement des données avec le plus de temps d'accès le plus long. Cela nécessite certaines compétences en programmation, mais ce sera beaucoup plus efficace que la traversée directement des clés.

Il y a une autre chose qui est facile à ignorer: le choix des structures de données. Différentes structures de données occupent une mémoire différente, telle que String enregistre plus de mémoire que List . Si vous constatez qu'une paire de valeurs clés occupe trop de mémoire, vous pouvez envisager d'optimiser la structure des données ou d'utiliser une méthode de sérialisation plus compacte, telle que Protobuf.

Bien sûr, la suppression des données ne suffit pas et le problème doit être résolu à partir de la racine. Il est important de surveiller régulièrement l'utilisation de la mémoire de Redis. Vous pouvez utiliser les propres outils de surveillance de Redis ou certains outils de surveillance tiers pour détecter les exceptions d'utilisation de la mémoire en temps opportun. Une fois que l'utilisation de la mémoire est trouvée trop élevée, des mesures en temps opportun doivent être prises pour éviter que le problème ne s'aggrave.

Enfin, une expérience très importante: n'essayez pas de solutions non testées à volonté dans les environnements de production! Avant d'effectuer des opérations de nettoyage de mémoire, assurez-vous de faire une sauvegarde et d'effectuer des tests suffisants dans l'environnement de test. N'oubliez pas que la sécurité des données est toujours la première priorité.

Voici un simple script Python pour la suppression des données expirées (pour référence uniquement, il n'est pas recommandé d'utiliser directement dans l'environnement de production):

 <code class="python">import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) while True: keys = r.keys('*') # 获取所有key for key in keys: if r.ttl(key) </code>

Ce script est juste un exemple simple. Dans l'application réelle, il doit être ajusté en fonction de votre situation spécifique et ajouter un mécanisme de gestion et de surveillance des erreurs plus complètes. N'oubliez pas de l'utiliser avec prudence! Ce n'est qu'en choisissant la bonne stratégie et en combinant la surveillance que le problème de la mémoire complète redis peut être résolu efficacement et éviter la récidive. N'oubliez pas que la prévention est meilleure que le traitement.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!