8.2.內存管理
Redis主要是通過控制內存上限和相應的回收策略實現內存管理，本節將圍繞這兩個方面來介紹Redis如何管理內存。
8.2.1 內存上限
Redis使用maxmemory參數限制最大可用內存。限制內存的目的主要有：
用於緩存場景，當超出內存上限maxmemory時使用LRU等刪除策略釋放空間。
防止所用內存超過服務器物理內存。
需要注意maxmemory限制的是Redis內存實際使用的內存量，也就是used_memory統計項對應的內存。由於內存碎片率的存在，實際消耗的內存可能會比maxmemory設置的更大，實際使用時要小心這部分內存溢出。通過內存上限可以非常方便的實現一臺服務器部署多個Redis進程的內存控制。比如一臺24GB內存的服務器，爲系統預留4GB內存，預留4GB空閒內存給其他進程或Redis fork進程，留給Redis 16GB內存，這樣可以部署4個maxmemory=4GB的Redis進程。得益於Redis單線程架構和內存限制機制，即使沒有采用虛擬化不同的Redis進程之間也可以很好的實現CPU和內存的隔離性，如圖8-2所示。
圖8-2:服務器分配4個4GB的Redis進程
8.2.2 動態調整內存上限
Redis的內存上限可以通過config set maxmemory {bytes} 動態修改最大可用內存。例如之前的示例，當發現Redis-1沒有做好內存預估實際只用了不到2GB內存，而Redis-2進程需要擴容到6GB內存纔夠用，這時可以分別執行如下命令調整:
Redis-1>config set maxmemory 2GB
Redis-2>config set maxmemory 6GB
通過動態修改maxmemory,可以實現在當前服務器下動態伸縮Redis內存的目的，如圖8-3所示。
圖8-3:redis進程之間調整maxmemory伸縮內存
這個例子過於理想化，如果此時Redis-3和Redis-4進程也需要分別擴容到6Gb，這時超出系統物理內存限制就不能簡單的通過調整maxmemory來達到擴容的目的，需要採用在線遷移數據或者基於複製切換服務器來達到擴容的目的，具體細節見集羣章節和哨兵章節。
運維提示:
1:Redis默認無限使用服務器內存，爲防止極端情況系統內存耗盡，建議所有的Redis進程都要配置maxmemory。
2:在保證物理內存足夠的情況下，服務器上所有的redis進程可以調整maxmemory參數來達到自由伸縮最大可用內存的目的。
8.2.3 內存回收策略
Redis的內存回收機制主要體現在以下兩個方面:
刪除到達過期時間的鍵對象
內存使用達到maxmemory上線時觸發內存溢出控制策略
1:刪除過期鍵對象
Redis所有的鍵都可以設置過期屬性，內部保存在過期字典中。由於進程內保存大量的鍵，維護每個鍵精準的過期刪除機制會導致消耗大量的CPU，對於單線程的Redis來說成本過高，因此Redis採用惰性刪除和定時任務刪除機制實現過期健的內存回收。
1)惰性刪除:
惰性刪除用於當客戶端讀取帶有超時屬性的鍵時，如果已經超過鍵設置的過期時間，會執行刪除操作並返回空，這種策略是出於節省CPU成本考慮，不需要單獨維護TTL鏈表來處理過期鍵的刪除。但是這種方式存在內存泄露的問題，當過期鍵一直沒有訪問將無法得到及時刪除，從而導致內存不能及時釋放。正因爲如此，Redis還提供另一種定時任務刪除機制作爲惰性刪除的補充。
2)定時任務刪除:
Redis內部維護一個的定時任務，默認每秒運行10次(通過參數hz控制)。定時任務中刪除過期鍵邏輯採用了自適應算法，根據鍵的過期比例使用快慢兩種速率模式回收鍵，流程如圖8-4:
圖8-4:定時任務刪除過期鍵邏輯
流程說明:
定時任務在每個數據庫空間隨機檢查20個過期鍵，當發現過期時刪除對應的鍵。
如果超過檢查數25%的鍵過期，循環執行回收邏輯直到不足25%或運行超時爲止，慢模式下超時時間爲25毫秒。
如果之前回收鍵邏輯運行超過，則在Redis觸發內部事件之前再次以快模式運行回收過期鍵任務，快模式下超時時間爲1毫秒且2秒內只能運行1次。
快慢兩種模式內部刪除邏輯相同，只是執行的超時時間不同。
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開發提示:
Redis定時任務通過hz參數控制週期，定時任務內部涉及很多邏輯如:關閉超時連接，刪除過期鍵，AOF寫文件頻率，集羣定時通信等，修改這個參數影響範圍非常廣，不建議調大hz參數來加速回收內存頻率。
避免大量鍵設置相同的過期時間，否則容易產生同一時刻超過25%的鍵過期場景，觸發循環刪除過期鍵邏輯從而拖慢Redis響應速度。
2:內存溢出控制策略
當Redis所用內存達到maxmemory上限時會觸發相應的溢出控制策略。具體策略受maxmemory-policy參數控制，Redis支持6種策略如下:
noeviction：默認策略，不會刪除任何數據，拒絕所有寫入操作並返回客戶端錯誤信息"(error) OOM command not allowed when used memory"，此時Redis只響應讀操作。
volatile-lru：根據LRU算法刪除設置了超時屬性(expire)的鍵，直到騰出足夠空間爲止。如果沒有可刪除的鍵對象，回退到noeviction策略。
allkeys-lru：根據LRU算法刪除鍵，不管數據有沒有設置超時屬性，直到騰出足夠空間爲止。
allkeys-random：隨機刪除所有鍵，直到騰出足夠空間爲止。
volatile-random:隨機刪除過期鍵，直到騰出足夠空間爲止。
volatile-ttl：根據鍵值對象的ttl屬性，刪除最近將要過期數據。如果沒有，回退到noeviction策略。
內存溢出控制策略可以採用config set maxmemory-policy {policy} 動態配置。Redis支持豐富的內存溢出應對策略，可以根據實際需求靈活定製，比如當設置volatile-lru策略時，保證具有過期屬性的鍵可以根據LRU剔除，而未設置超時的鍵可以永久保留。還可以採用allkeys-lru策略把Redis變爲純緩存服務器使用。當Redis因爲內存溢出刪除鍵時，可以通過執行info stats命令查看evicted_keys指標找出當前Redis服務器已剔除的鍵數量。
每次Redis執行命令時如果設置了maxmemory參數，都會嘗試執行回收內存操作。當Redis一直工作在內存溢出(used_memory>maxmemory)的狀態下且設置非noeviction策略時，會頻繁的觸發回收內存的操作，影響Redis服務器的性能。回收內存邏輯僞代碼如下:
def freeMemoryIfNeeded() :
int mem_used, mem_tofree, mem_freed;
// 計算當前內存總量，排除從節點輸出緩衝區和AOF緩衝區的內存佔用
int slaves = server.slaves;
mem_used = used_memory()-slave_output_buffer_size(slaves)-aof_rewrite_buffer_size();
// 如果當前使用小於等於maxmemory退出
if (mem_used <= server.maxmemory) :
return REDIS_OK;
// 如果設置內存溢出策略爲noeviction（不淘汰），返回錯誤。
if (server.maxmemory_policy == 'noeviction') :
return REDIS_ERR;
// 計算需要釋放多少內存
mem_tofree = mem_used - server.maxmemory;
// 初始化已釋放內存量
mem_freed = 0;
// 根據maxmemory-policy策略循環刪除鍵釋放內存
while (mem_freed < mem_tofree) :
// 迭代Redis所有數據庫空間
for (int j = 0; j < server.dbnum; j++) :
String bestkey = null;
dict dict;
if (server.maxmemory_policy == 'allkeys-lru' ||
server.maxmemory_policy == 'allkeys-random'):
//如果策略是 allkeys-lru/allkeys-random 回收內存目標爲所有的數據庫鍵
dict = server.db[j].dict;
else :
// 如果策略是volatile-lru/volatile-random/volatile-ttl回收內存目標爲帶過期時間的數據庫鍵
dict = server.db[j].expires;
// 如果使用的是隨機策略，那麼從目標字典中隨機選出鍵
if (server.maxmemory_policy == 'allkeys-random' ||
server.maxmemory_policy == 'volatile-random') :
//隨機返回被刪除鍵
bestkey = get_random_key(dict);
else if (server.maxmemory_policy == 'allkeys-lru' ||
server.maxmemory_policy == 'volatile-lru') :
//循環隨機採樣maxmemory_samples次(默認5次)，返回相對空閒時間最長的鍵
bestkey = get_lru_key(dict);
else if (server.maxmemory_policy == 'volatile-ttl') :
//循環隨機採樣maxmemory_samples次，返回最近將要過期的鍵
bestkey = get_ttl_key(dict);
// 刪除被選中的鍵
if (bestkey != null) :
long delta = used_memory();
deleteKey(bestkey);
// 計算刪除鍵所釋放的內存量
delta -= used_memory();
mem_freed += delta;
//刪除操作同步給從節點
if (slaves):
flushSlavesOutputBuffers();
return REDIS_OK;
從僞代碼可以看到，頻繁執行回收內存成本很高，主要包括查找可回收鍵和刪除鍵的開銷，如果當前Redis有從節點，回收內存操作對應的刪除命令會同步到從節點，導致寫放大的問題，如圖8-5所示。
圖8-5:回收內存觸發刪除邏輯
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開發提示：建議線上Redis內存工作在maxmemory>used_memory 狀態下，避免頻繁內存回收開銷。
對於需要收縮Redis內存的場景，可以通過調小maxmemory來實現快速回收。比如對一個實際佔用6GB內存的進程設置maxmemory=4GB，之後第一次執行命令時，如果使用非noeviction策略，它會一次性回收到maxmemory指定的內存量，從而達到快速回收內存的目的，注意此操作會導致數據丟失，一般在緩存場景下使用。