你好，我是蒋德钧。

在使用 Redis 时，我们经常会遇到这样一个问题：明明做了数据删除，数据量已经不大了，为什么使用 top 命令查看时，还会发现 Redis 占用了很多内存呢？

实际上，这是因为，当数据删除后，Redis 释放的内存空间会由内存分配器管理，并不会立即返回给操作系统。所以，操作系统仍然会记录着给 Redis 分配了大量内存。

但是，这往往会伴随一个潜在的风险点：Redis 释放的内存空间可能并不是连续的，那么，这些不连续的内存空间很有可能处于一种闲置的状态。这就会导致一个问题：虽然有空闲空间，Redis 却无法用来保存数据，不仅会减少 Redis 能够实际保存的数据量，还会降低 Redis 运行机器的成本回报率。

打个形象的比喻。我们可以把 Redis 的内存空间比作高铁上的车厢座位数。如果高铁的车厢座位数很多，但运送的乘客数很少，那么，高铁运行一次的效率低，成本高，性价比就会降低，Redis 也是一样。如果你正好租用了一台 16GB 内存的云主机运行 Redis，但是却只保存了 8GB 的数据，那么，你租用这台云主机的成本回报率也会降低一半，这个结果肯定不是你想要的。

所以，这节课，我就和你聊聊 Redis 的内存空间存储效率问题，探索一下，为什么数据已经删除了，但内存却闲置着没有用，以及相应的解决方案。

什么是内存碎片？

通常情况下，内存空间闲置，往往是因为操作系统发生了较为严重的内存碎片。那么，什么是内存碎片呢？

为了方便你理解，我还是借助高铁的车厢座位来进行解释。假设一个车厢的座位总共有 60 个，现在已经卖了 57 张票，你和 2 个小伙伴要乘坐高铁出门旅行，刚好需要三张票。不过，你们想要坐在一起，这样可以在路上聊天。但是，在选座位时，你们却发现，已经买不到连续的座位了。于是，你们只好换了一趟车。这样一来，你们需要改变出行时间，而且这趟车就空置了三个座位。

其实，这趟车的空座位是和你们的人数相匹配的，只是这些空座位是分散的，如下图所示：

我们可以把这些分散的空座位叫作“车厢座位碎片”，知道了这一点，操作系统的内存碎片就很容易理解了。虽然操作系统的剩余内存空间总量足够，但是，应用申请的是一块连续地址空间的 N 字节，但在剩余的内存空间中，没有大小为 N 字节的连续空间了，那么，这些剩余空间就是内存碎片（比如上图中的“空闲 2 字节”和“空闲 1 字节”，就是这样的碎片）。

那么，Redis 中的内存碎片是什么原因导致的呢？接下来，我带你来具体看一看。我们只有了解了内存碎片的成因，才能对症下药，把 Redis 占用的内存空间充分利用起来，增加存储的数据量。

内存碎片是如何形成的？

其实，内存碎片的形成有内因和外因两个层面的原因。简单来说，内因是操作系统的内存分配机制，外因是 Redis 的负载特征。

内因：内存分配器的分配策略

内存分配器的分配策略就决定了操作系统无法做到“按需分配”。这是因为，内存分配器一般是按固定大小来分配内存，而不是完全按照应用程序申请的内存空间大小给程序分配。

Redis 可以使用 libc、jemalloc、tcmalloc 多种内存分配器来分配内存，默认使用 jemalloc。接下来，我就以 jemalloc 为例，来具体解释一下。其他分配器也存在类似的问题。

jemalloc 的分配策略之一，是按照一系列固定的大小划分内存空间，例如 8 字节、16 字节、32 字节、48 字节，…, 2KB、4KB、8KB 等。当程序申请的内存最接近某个固定值时，jemalloc 会给它分配相应大小的空间。

这样的分配方式本身是为了减少分配次数。例如，Redis 申请一个 20 字节的空间保存数据，jemalloc 就会分配 32 字节，此时，如果应用还要写入 10 字节的数据，Redis 就不用再向操作系统申请空间了，因为刚才分配的 32 字节已经够用了，这就避免了一次分配操作。

但是，如果 Redis 每次向分配器申请的内存空间大小不一样，这种分配方式就会有形成碎片的风险，而这正好来源于 Redis 的外因了。

外因：键值对大小不一样和删改操作

Redis 通常作为共用的缓存系统或键值数据库对外提供服务，所以，不同业务应用的数据都可能保存在 Redis 中，这就会带来不同大小的键值对。这样一来，Redis 申请内存空间分配时，本身就会有大小不一的空间需求。这是第一个外因。

但是咱们刚刚讲过，内存分配器只能按固定大小分配内存，所以，分配的内存空间一般都会比申请的空间大一些，不会完全一致，这本身就会造成一定的碎片，降低内存空间存储效率。

比如说，应用 A 保存 6 字节数据，jemalloc 按分配策略分配 8 字节。如果应用 A 不再保存新数据，那么，这里多出来的 2 字节空间就是内存碎片了，如下图所示：

第二个外因是，这些键值对会被修改和删除，这会导致空间的扩容和释放。具体来说，一方面，如果修改后的键值对变大或变小了，就需要占用额外的空间或者释放不用的空间。另一方面，删除的键值对就不再需要内存空间了，此时，就会把空间释放出来，形成空闲空间。

我画了下面这张图来帮助你理解。

一开始，应用 A、B、C、D 分别保存了 3、1、2、4 字节的数据，并占据了相应的内存空间。然后，应用 D 删除了 1 个字节，这个 1 字节的内存空间就空出来了。紧接着，应用 A 修改了数据，从 3 字节变成了 4 字节。为了保持 A 数据的空间连续性，操作系统就需要把 B 的数据拷贝到别的空间，比如拷贝到 D 刚刚释放的空间中。此时，应用 C 和 D 也分别删除了 2 字节和 1 字节的数据，整个内存空间上就分别出现了 2 字节和 1 字节的空闲碎片。如果应用 E 想要一个 3 字节的连续空间，显然是不能得到满足的。因为，虽然空间总量够，但却是碎片空间，并不是连续的。

好了，到这里，我们就知道了造成内存碎片的内外因素，其中，内存分配器策略是内因，而 Redis 的负载属于外因，包括了大小不一的键值对和键值对修改删除带来的内存空间变化。

大量内存碎片的存在，会造成 Redis 的内存实际利用率变低，接下来，我们就要来解决这个问题了。不过，在解决问题前，我们要先判断 Redis 运行过程中是否存在内存碎片。

如何判断是否有内存碎片？

Redis 是内存数据库，内存利用率的高低直接关系到 Redis 运行效率的高低。为了让用户能监控到实时的内存使用情况，Redis 自身提供了 INFO 命令，可以用来查询内存使用的详细信息，命令如下：

INFO memory

Memory

used_memory:1073741736
used_memory_human:1024.00M
used_memory_rss:1997159792
used_memory_rss_human:1.86G
…
mem_fragmentation_ratio:1.86

这里有一个 mem_fragmentation_ratio 的指标，它表示的就是 Redis 当前的内存碎片率。那么，这个碎片率是怎么计算的呢？其实，就是上面的命令中的两个指标 used_memory_rss 和 used_memory 相除的结果。

mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss/ used_memory

used_memory_rss 是操作系统实际分配给 Redis 的物理内存空间，里面就包含了碎片；而 used_memory 是 Redis 为了保存数据实际申请使用的空间。

我简单举个例子。例如，Redis 申请使用了 100 字节（used_memory），操作系统实际分配了 128 字节（used_memory_rss），此时，mem_fragmentation_ratio 就是 1.28。

那么，知道了这个指标，我们该如何使用呢？在这儿，我提供一些经验阈值：

  1. mem_fragmentation_ratio 大于 1 但小于 1.5。这种情况是合理的。这是因为，刚才我介绍的那些因素是难以避免的。毕竟，内因的内存分配器是一定要使用的，分配策略都是通用的，不会轻易修改；而外因由 Redis 负载决定，也无法限制。所以，存在内存碎片也是正常的。
  2. mem_fragmentation_ratio 大于 1.5 。这表明内存碎片率已经超过了 50%。一般情况下，这个时候，我们就需要采取一些措施来降低内存碎片率了。

如何清理内存碎片？

当 Redis 发生内存碎片后，一个“简单粗暴”的方法就是重启 Redis 实例。当然，这并不是一个“优雅”的方法，毕竟，重启 Redis 会带来两个后果：

  1. 如果 Redis 中的数据没有持久化，那么，数据就会丢失；
  2. 即使 Redis 数据持久化了，我们还需要通过 AOF 或 RDB 进行恢复，恢复时长取决于 AOF 或 RDB 的大小，如果只有一个 Redis 实例，恢复阶段无法提供服务。

所以，还有什么其他好办法吗？

幸运的是，从 4.0-RC3 版本以后，Redis 自身提供了一种内存碎片自动清理的方法，我们先来看这个方法的基本机制。

内存碎片清理，简单来说，就是“搬家让位，合并空间”。

我还以刚才的高铁车厢选座为例，来解释一下。你和小伙伴不想耽误时间，所以直接买了座位不在一起的三张票。但是，上车后，你和小伙伴通过和别人调换座位，又坐到了一起。

这么一说，碎片清理的机制就很容易理解了。当有数据把一块连续的内存空间分割成好几块不连续的空间时，操作系统就会把数据拷贝到别处。此时，数据拷贝需要能把这些数据原来占用的空间都空出来，把原本不连续的内存空间变成连续的空间。否则，如果数据拷贝后，并没有形成连续的内存空间，这就不能算是清理了。

我画一张图来解释一下。

在进行碎片清理前，这段 10 字节的空间中分别有 1 个 2 字节和 1 个 1 字节的空闲空间，只是这两个空间并不连续。操作系统在清理碎片时，会先把应用 D 的数据拷贝到 2 字节的空闲空间中，并释放 D 原先所占的空间。然后，再把 B 的数据拷贝到 D 原来的空间中。这样一来，这段 10 字节空间的最后三个字节就是一块连续空间了。到这里，碎片清理结束。

不过，需要注意的是：碎片清理是有代价的，操作系统需要把多份数据拷贝到新位置，把原有空间释放出来，这会带来时间开销。因为 Redis 是单线程，在数据拷贝时，Redis 只能等着，这就导致 Redis 无法及时处理请求，性能就会降低。而且，有的时候，数据拷贝还需要注意顺序，就像刚刚说的清理内存碎片的例子，操作系统需要先拷贝 D，并释放 D 的空间后，才能拷贝 B。这种对顺序性的要求，会进一步增加 Redis 的等待时间，导致性能降低。

那么，有什么办法可以尽量缓解这个问题吗？这就要提到，Redis 专门为自动内存碎片清理功机制设置的参数了。我们可以通过设置参数，来控制碎片清理的开始和结束时机，以及占用的 CPU 比例，从而减少碎片清理对 Redis 本身请求处理的性能影响。

首先，Redis 需要启用自动内存碎片清理，可以把 activedefrag 配置项设置为 yes，命令如下：

config set activedefrag yes

这个命令只是启用了自动清理功能，但是，具体什么时候清理，会受到下面这两个参数的控制。这两个参数分别设置了触发内存清理的一个条件，如果同时满足这两个条件，就开始清理。在清理的过程中，只要有一个条件不满足了，就停止自动清理。

  1. active-defrag-ignore-bytes 100mb：表示内存碎片的字节数达到 100MB 时，开始清理；
  2. active-defrag-threshold-lower 10：表示内存碎片空间占操作系统分配给 Redis 的总空间比例达到 10% 时，开始清理。

为了尽可能减少碎片清理对 Redis 正常请求处理的影响，自动内存碎片清理功能在执行时，还会监控清理操作占用的 CPU 时间，而且还设置了两个参数，分别用于控制清理操作占用的 CPU 时间比例的上、下限，既保证清理工作能正常进行，又避免了降低 Redis 性能。这两个参数具体如下：

  1. active-defrag-cycle-min 25：表示自动清理过程所用 CPU 时间的比例不低于 25%，保证清理能正常开展；
  2. active-defrag-cycle-max 75：表示自动清理过程所用 CPU 时间的比例不高于 75%，一旦超过，就停止清理，从而避免在清理时，大量的内存拷贝阻塞 Redis，导致响应延迟升高。

自动内存碎片清理机制在控制碎片清理启停的时机上，既考虑了碎片的空间占比、对 Redis 内存使用效率的影响，还考虑了清理机制本身的 CPU 时间占比、对 Redis 性能的影响。而且，清理机制还提供了 4 个参数，让我们可以根据实际应用中的数据量需求和性能要求灵活使用，建议你在实践中好好地把这个机制用起来。

小结

这节课，我和你一起了解了 Redis 的内存空间效率问题，这里面的一个关键技术点就是要识别和处理内存碎片。简单来说，就是“三个一”：

  1. info memory 命令是一个好工具，可以帮助你查看碎片率的情况；
  2. 碎片率阈值是一个好经验，可以帮忙你有效地判断是否要进行碎片清理了；
  3. 内存碎片自动清理是一个好方法，可以避免因为碎片导致 Redis 的内存实际利用率降低，提升成本收益率。

内存碎片并不可怕，我们要做的就是了解它，重视它，并借用高效的方法解决它。

最后，我再给你提供一个小贴士：内存碎片自动清理涉及内存拷贝，这对 Redis 而言，是个潜在的风险。如果你在实践过程中遇到 Redis 性能变慢，记得通过日志看下是否正在进行碎片清理。如果 Redis 的确正在清理碎片，那么，我建议你调小 active-defrag-cycle-max 的值，以减轻对正常请求处理的影响。

每课一问

按照惯例，我给你提一个小问题。在这节课中，我提到，可以使用 mem_fragmentation_ratio 来判断 Redis 当前的内存碎片率是否严重，我给出的经验阈值都是大于 1 的。那么，我想请你来聊一聊，如果 mem_fragmentation_ratio 小于 1 了，Redis 的内存使用是什么情况呢？会对 Redis 的性能和内存空间利用率造成什么影响呢？

欢迎你在留言区写下你的思考和答案，和我一起交流讨论，如果觉得今天的内容对你有所帮助，也欢迎分享给你的朋友或同事，我们下节课见。