redis性能管理

redis的数据库是存放在内存当中，所以对内存的监控至关重要

redis内存监控和解析

1.如何查看redis内存使用情况

[root@localhost utils]# redis-cli -h 20.0.0.170 -p 6379 
20.0.0.170:6379> info memory
used_memory:853336        //redis中数据占用的内存
used_memory_rss:10473472  //redis向操作系统申请的内存
used_memory_peak:854312   //redis使用内存的峰值

作为一个运维工程师，每天的系统巡检工作是必不可少的。（比如硬件巡检，数据库 nginx redis docker k8s ）

但是在redis内存方面，最重要的就是以上三点

2.内存碎片率

内存碎片率=Redis向操作系统申请的内存 / Redis中的数据占用的内存

mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss / used_memory

mem_fragmentation_ratio：内存碎片率。

系统以及分配给了redis，但是redis未能够有效利用的内存

[root@localhost ~]# redis-cli info memory | grep ratio
allocator_frag_ratio:1.29  
//分配器碎片比例，redis主进程调度时产生的内存空间，越小越好
值越高，代表内存越高，内存的浪费就越多
 
allocator_rss_ratio:5.99
分配器占用物理内存的比例，就算告诉大家主进程调度执行时占用了多少物理内存
 
rss_overhead_ratio:1.22
rss是向系统申请的内存空间，表示redis占用物理内存额外的开销比例，比例越低越好。redis实际占用的物理内存和向系统申请的内存越接近，额外的开销越低
 
mem_fragmentation_ratio:13.23
内存碎片的比例，越低越好，占用内存数值越低，表示内存使用率越高。

内存碎片产生的原因

• Redis内部有自已的内存管理器，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。
• Redis中的值删除的时候，并没有把内存直接释放、交还给操作系统，而是交给了Redis内部有内存管理器。
• Redis中申请内存的时候，也是先看自己的内存管理器中是否有足够的内存可用。
• 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。
   

如何自动清理碎片

vim /etc/redis/6379.conf
最后一行插入
activedefrag yes

手动清理

[root@localhost ~]# redis-cli memory purge
OK
手动清理

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。

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

设置redis最大内存阀值

一旦到达阀值，自动清理碎片，开启key的回收机制。

key的回收机制策略

vim /etc/redis/6379.conf
line 599
 
maxmemory-policy volatile-lru
使用redis内置的LRU算法，把已经设置了过期时间的键值对中淘汰数据，移除最近最少使用键值对（针值对已经设置了过期时间的键值对）
 
maxmemory-policy volatile-ttl
已经设置了过期时间的键值对，从当中挑选一个即将过期的键值对（针对有设置过期时间的键值对）
 
maxmemory-policy volatile-random：
从已经设置了过期时间的键值对当中随即淘汰一个键值对，挑选数据随机淘汰键值对。（对设置了过期时间的键值对进行随机移除。）
 
allkeys-lru：
LRU算法当中，对所有的键值对进行淘汰，移除最少使用的键值对。（针对所有键值对）
 
allkeys-random：
从所有键值对当中任意选择选择数据进行淘汰（无差别淘汰，不使用）
 
maxmemory-policy noeviction
禁止键值对回收（不删除任何键值对，直到redis把内存塞满，写不了，报错）

在工作中，一定要给redis 占用内存设置阀值 ！！！！

而且在实际工作中，尽量使用禁止键值对回收，或者使用将最少使用键值对删除。

随机删除万万不可使用！！！！！

redis占用内存的效率问题如何解决

• 1.日常巡检当中，对redis的占用情况做监控
• 2.设置redis占用系统内存的阀值，避免占用系统全部内存
• 3.内存碎片清理 手动，自动
• 4.配置一个合适的key回收机制

redis的雪崩，缓存击穿，缓存穿透的原因和解决方案

redis的雪崩

大量的应用请求无法在redis 缓存当中处理，请求会全部发送到吗后台数据库，数据库本身并发能力本身就很差，一旦高并发数据库会很快崩溃。

什么情况会导致雪崩？

• redis集群大面积故障
• redis缓存中，大量数据同时过期，大量请求无法得到处理
• redis实例宕机

解决方案

• 事前：高可用架构，方式整个缓存故障。主从复制和哨兵模式，redis集群
• 事中：在国内用的比较多的方式：HySTRIX，熔断（到达阀值自动断开），降级（到达阀值立刻降级），限流三个手段来降低雪崩发生之后的损失。
• 数据库不死即可，慢可以，但不能没有响应
• 事后：数据备份

redis的缓存击穿

缓存击穿主要是热点数据缓存过期，或者被删除，多个请求并发访问热点数据，请求也是转发到数据库了，导致数据库的性能快速下降。

经常被请求的缓存数据，最好设置为永不过期。

键值对还在，但是值被替换，原有的请求找不到之后，同样也回去请求后台数据库，也是击穿的类型一种

redis的缓存穿透：

缓存中没数据，数据库中也没有对应数据，但是有用户一直在发起这个都没有的请求，而且请求的数据格式很大。黑客在利用漏洞攻击，压垮应用数据库。