解析Redis内存限制机制（redis的内存限制）

解析Redis内存限制机制

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Redis是一种高性能的内存数据库，而限制Redis使用的内存是非常重要的。在实际使用中，时刻了解Redis内存限制机制，可以帮助我们更好地利用Redis提供的内存资源，从而提升我们的应用程序的性能和稳定性。

Redis内存限制机制的原理

Redis内存限制机制分为几个方面，其中最重要的是maxmemory和maxmemory-policy两个参数。

maxmemory参数表示Redis实例最大的内存使用量。当Redis使用的内存超过这个限制时，就会触发一系列的调整操作，来保证Redis的正常使用。

maxmemory-policy参数表示Redis实例内存达到最大使用量时的处理策略。通常的处理方式包括清空键空间、清除时间到期的键以及选择特定的内存回收算法。

Redis内存回收算法有两种：volatile-lru和allKEYs-lru。前者是基于LRU算法回收最近使用较少的key，而后者则是回收最近使用较少的key（包括生命周期比较靠后的key）。在实际应用中，可以根据实际的业务场景和数据特点来选择合适的回收算法。

Redis内存限制机制的实现

简单地说，Redis内存限制机制的实现分为两部分：内存监控和内存调整。在以下示例中，我们将这两部分结合起来，演示Redis内存限制机制的简单实现。

先看一下内存监控的实现代码：

def limit_memory(redis_client, max_memory):

def redis_memory_type(x):

_type, size = redis_client.memory_usage(x)

return size

def redis_memory_used():

keys = redis_client.keys()

memory_count = 0

for key in keys:

memory_count += redis_memory_type(key)

return memory_count

current_memory = redis_memory_used()

if current_memory > max_memory:

return True

return False

这份代码中，我们实现了一个函数limit_memory，用于监视Redis实例当前的内存使用量。具体来说，我们通过调用Redis的内置函数memory_usage获取当前key的内存大小。然后我们遍历Redis实例中的所有key，将它们的内存大小相加，从而得到当前Redis实例的内存总大小。如果总大小超过了最大设置值，就返回True。

接下来是内存调整的实现代码：

def adjust_memory(redis_client, max_memory, strategy=None):

if not strategy:

strategy = “volatile-lru”

redis_client.config_set(“maxmemory-policy”, strategy)

while limit_memory(redis_client, max_memory):

result = redis_client.info(“memory”)

mem_used = result[“used_memory”]

mem_rss = result[“used_memory_rss”]

mem_peak = result[“used_memory_peak”]

mem_overhead = mem_rss – mem_used

redis_client.info(“memory”)

if strategy == “allkeys-lru”:

redis_client.execute_command(“KEYS *”)

batch_size = 1000

count = 0

for key in redis_client.scan_iter(“*”):

count += 1

if count >= batch_size:

count = 0

redis_client.execute_command(“MEMORY PURGE”)

print(“Purged “, batch_size, “keys”)

elif redis_client.ttl(key) == -1:

redis_client.execute_command(“DEL”, key)

else:

redis_client.execute_command(

“MEMORY PURGE {}”.format(mem_overhead))

print(“Purged “, mem_overhead, “memory overhead”)

这份代码实现了一个名为adjust_memory的函数，用于在Redis实例内存占用超过maxmemory时，自动调整内存占用状态。

在这个函数的实现中，我们首先调用config_set设置maxmemory-policy参数的值（默认为volatile-lru）。接着我们开始一个无限循环，直到Redis实例使用的内存大小低于最大设置值。

在循环中，我们首先获取当前内存的一些信息。接着我们选择特定的回收策略（如果未设置）来回收内存。在这个例子中，我们使用的是基于LRU算法的volatile-lru策略。

如果使用的是allkeys-lru策略，则需要先使用KEYS *枚举Redis中的所有key，然后再使用scan_iter遍历这些key。我们可以设置一个批量大小参数（例如batch_size=1000），以免一次性删除过多的数据导致Redis实例不稳定。在代码中，我们使用了一个简单的计数器来控制批量大小。在遍历所有key之后，我们使用DEL命令删除所有没有设置过期时间的key。

我们调用MEMORY PURGE命令以回收一些内存空间。在这个例子中，我们使用了mem_overhead参数来计算需要回收的额外内存。我们打印出我们删除的Key的数目，以便进行调试和记录。

总结

Redis内存限制机制涉及到的参数较多，而且实现机制也比较复杂。在实际使用中，我们需要对Redis实例的内存使用情况有一个清晰的认识，以便更好地进行内存限制。在此基础上，我们还要有相应的内存监控和内存调整策略，以便在内存占用超过最大值时，能够自动地回收资源并保证Redis实例的正常运行。

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