本文根据redis的info命令查看redis的内存使用情况以及state状态，来观察redis的运行情况以及需要作出的相应优化。
info
1.memoryused_memory:13409011624 #used_memory=实际缓存占用的内存+Redis自身运行所占用的内存(如元数据、lua)。 #这个值是由Redis使用内存分配器分配的内存，不包括内存碎片浪费的内存。used_memory_rss:13740019719 #从操作系统上显示已经分配的内存总量。used_memory_peak:13409011624 #内存使用的峰值大小total_system_memory:33567678464 #系统总内存used_memory_lua:37888 #Lua脚本引擎所使用的内存大小。maxmemory:0 #最大可用内存(可配置，默认为total_system_memory)maxmemory_policy:noeviction #淘汰机制,noneviction为禁止淘汰数据mem_fragmentation_ratio:1.02; #内存碎片率mem_allocator:jemalloc-4.0.3; #编译时指定的Redis内存分配器，可以是libc、jemalloc、tcmalloc。2.statstotal_commands_processed:3500 #自启动起Redis服务处理命令的总数
1.used_memory 过大导致的问题
1.1.引发内存交换
当Redis内存使用率超过可用内存(maxmemory可配置)的95%时，操作系统会进行内存与swap空间数据交换。把内存中旧的或不再使用的内容写入硬盘上即Swap分区，以便腾出新的物理内存给新页或活动页(page)使用。 在硬盘上进行读写操作要比在内存上进行读写操作，时间上慢了近5个数量级，内存是0.1μs单位、而硬盘是10ms。如果Redis进程上发生内存交换，那么Redis和依赖Redis上数据的应用会受到严重的性能影响。
1.2.rdb持久化风险
在没有开启持久化的情况下，redis宕机或者内存使用率超过95%会有丢数据的风险。若使用快照(rdb)持久化，Redis会fork一个子进程把当前内存中的数据完全复制一份写入到硬盘上(fork使用的内存和redis当前使用的内存会一样多)。因此若是当前使用内存超过可用内存的45%时触发快照功能，那么此时进行的内存交换会变的非常危险(可能会丢失数据)。 倘若在这个时候实例上有大量频繁的更新操作，问题会变得更加严重。
2.避免used_memory 过大
尽可能的使用Hash数据结构。
因为Redis在储存小于100个字段的Hash结构上，其存储效率是非常高的。所以在不需要集合(set)操作或list的push/pop操作的时候，尽可能的使用Hash结构。比如，在一个web应用程序中，需要存储一个对象表示用户信息，使用单个key表示一个用户，其每个属性存储在Hash的字段里，这样要比给每个属性单独设置一个key-value要高效的多。 通常情况下倘若有数据使用string结构，用多个key存储时，那么应该转换成单key多字段的Hash结构。 如上述例子中介绍的Hash结构应包含，单个对象的属性或者单个用户各种各样的资料。Hash结构的操作命令是HSET(key, fields, value)和HGET(key, field)，使用它可以存储或从Hash中取出指定的字段。
设置key的过期时间。
一个减少内存使用率的简单方法就是，每当存储对象时确保设置key的过期时间。倘若key在明确的时间周期内使用或者旧key不大可能被使用时，就可以用Redis过期时间命令(expire,expireat, pexpire, pexpireat)去设置过期时间，这样Redis会在key过期时自动删除key。 假如你知道每秒钟有多少个新key-value被创建，那可以调整key的存活时间，并指定阀值去限制Redis使用的最大内存。
回收key。
在Redis配置文件Redis.conf中，通过设置“maxmemory”属性的值可以限制Redis最大使用的内存，修改后重启实例生效。 也可以使用客户端命令config set maxmemory 去修改值，这个命令是立即生效的，但会在重启后会失效，需要使用config rewrite命令去刷新配置文件。
若是启用了Redis快照功能，应该设置“maxmemory”值为系统可使用内存的45%，因为快照时需要一倍的内存来复制整个数据集，也就是说如果当前已使用45%，在快照期间会变成95%(45%+45%+5%)，其中5%是预留给其他的开销。
如果没开启快照功能，maxmemory最高能设置为系统可用内存的95%。
淘汰策略
当内存使用达到设置的最大阀值时，需要选择一种key的回收策略，可在Redis.conf配置文件中修改“maxmemory-policy”属性值。 若是Redis数据集中的key都设置了过期时间，那么“volatile-ttl”策略是比较好的选择。但如果key在达到最大内存限制时没能够迅速过期，或者根本没有设置过期时间。那么设置为“allkeys-lru”值比较合适，它允许Redis从整个数据集中挑选最近最少使用的key进行删除(LRU淘汰算法)。
Redis还提供了一些其他淘汰策略，如下：
volatile-lru：使用LRU算法从已设置过期时间的数据集合中淘汰数据。volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集合中挑选即将过期的数据淘汰。volatile-random：从已设置过期时间的数据集合中随机挑选数据淘汰。 allkeys-lru：使用LRU算法从所有数据集合中淘汰数据。 allkeys-random：从数据集合中任意选择数据淘汰 no-enviction：禁止淘汰数据。
通过设置maxmemory为系统可用内存的45%或95%(取决于持久化策略)和设置“maxmemory-policy”为“volatile-ttl”或“allkeys-lru”(取决于过期设置)，可以比较准确的限制Redis最大内存使用率，在绝大多数场景下使用这2种方式可确保Redis不会进行内存交换。倘若你担心由于限制了内存使用率导致丢失数据的话，可以设置noneviction值禁止淘汰数据。
3. used_memory_rss 过大解决办法
当mem_fragmentation_ratio远大于1时即used_memory_rss/used_memory（稍大于1正常）,说明redis中存在大量的内存碎片,一个比较好的解决办法就是重启redis，这里需要注意的是如果用的是aof持久化，那么重启之前要进行rewriteaof操作，否则会无效。还有可以指定Redis使用的内存分配器，一般管理员不推荐，麻烦而且要重新编译。
参考：
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