Redis `MEMORY STATS` 命令：查看实例内存使用情况

好的，各位观众老爷们，欢迎来到今天的Redis内存漫谈大会！我是你们的老朋友，江湖人称“内存小诸葛”，今天咱就好好聊聊Redis那个神秘又迷人的“MEMORY STATS”命令，保证让各位听得津津有味，学得明明白白！😎

开场白：Redis内存，水深着呢！

Redis，这玩意儿，速度快得像一道闪电⚡，效率高得像一台永动机，但归根结底，它还是个“内存户”，所有的数据都存放在内存里。这就好比咱们的家，屋子再大，空间也是有限的。如果东西乱堆乱放，那迟早会变成垃圾场。Redis的内存管理也是一样，必须精打细算，合理规划，才能让它保持最佳状态。

所以，想要玩转Redis，就必须摸清它的内存脾气，知道它把内存都花在了哪里，哪些地方可以优化。这时候，“MEMORY STATS”命令就闪亮登场了！它就像一个专业的内存审计师，能帮你把Redis的内存使用情况摸个底朝天。

第一幕：MEMORY STATS，闪亮登场！

“MEMORY STATS”命令，顾名思义，就是用来查看Redis实例的内存统计信息的。你只需要在Redis客户端里输入这个命令，它就会像一个尽职尽责的管家，噼里啪啦地吐出一堆数据。

127.0.0.1:6379> MEMORY STATS
 1) "peak.allocated"
 2) (integer) 123456789  // 峰值分配内存，单位：字节
 3) "total.allocated"
 4) (integer) 987654321  // 当前分配内存，单位：字节
 5) "startup.allocated"
 6) (integer) 12345678  // 启动时分配内存，单位：字节
 7) "replication.backlog"
 8) (integer) 0          // 复制积压缓冲区大小，单位：字节
 9) "clients.slaves"
10) (integer) 0          // 从节点客户端使用的内存，单位：字节
11) "clients.normal"
12) (integer) 1234567      // 普通客户端使用的内存，单位：字节
13) "aof.buffer"
14) (integer) 0          // AOF缓冲区使用的内存，单位：字节
15) "db.0"                // 数据库0的内存使用情况
16) 1) "overhead.hashtable.main"
17)    (integer) 1234567  // 主要哈希表的开销
18)  2) "overhead.hashtable.expires"
19)    (integer) 123456   // 过期哈希表的开销
20)  3) "overhead.other"
21)    (integer) 12345    // 其他开销
22)  4) "keys.count"
23)    (integer) 1234     // 键的数量
24)  5) "keys.bytes"
25)    (integer) 1234567  // 键占用的字节数
26) "db.1"                // 数据库1的内存使用情况 (如果有)
27) ...                   // 其他数据库的内存使用情况
28) "overhead.total"
29) (integer) 12345678   // 总开销
30) "keys.total"
31) (integer) 12345      // 总键数

怎么样，是不是感觉信息量巨大？别慌，咱们慢慢来，一点一点地剖析这些数据的含义。

第二幕：内存指标，逐个击破！

咱们把上面这些数据分成几大类，逐个解释：

• 全局内存指标：

  指标名	含义	作用
  peak.allocated	Redis 实例启动以来，分配过的内存峰值（单位：字节）。就像你的体重巅峰，记录着你曾经的辉煌（或不堪回首）。	了解内存使用的上限，评估是否需要增加内存。如果这个值远高于当前使用量，可能说明以前有内存泄漏或不合理的内存分配。
  total.allocated	Redis 实例当前分配的内存总量（单位：字节）。就像你现在的体重，反映着你当前的身体状态。	了解当前内存使用情况，判断是否接近内存上限，是否需要进行优化。
  startup.allocated	Redis 实例启动时分配的内存量（单位：字节）。就像你刚出生时的体重，是基础值。	了解启动时的内存占用，可以作为基准值，对比后续的内存增长情况。
  replication.backlog	复制积压缓冲区的大小（单位：字节）。用于保存主节点最近的写命令，以便从节点在断线重连后进行增量同步。就像一个录像机，记录着主节点的动作，方便从节点回放。	监控复制积压缓冲区的大小，避免缓冲区过小导致从节点无法进行增量同步，或者缓冲区过大浪费内存。
  clients.slaves	从节点客户端使用的内存总量（单位：字节）。就像一群小弟，需要占用一定的资源。	了解从节点客户端的内存占用情况，如果从节点数量过多，或者从节点发送大量命令，可能会导致内存占用过高。
  clients.normal	普通客户端（非从节点）使用的内存总量（单位：字节）。就像一群普通用户，也需要占用一定的资源。	了解普通客户端的内存占用情况，如果客户端数量过多，或者客户端发送大量命令，可能会导致内存占用过高。
  aof.buffer	AOF缓冲区使用的内存量（单位：字节）。用于在将命令写入AOF文件之前，先缓存在内存中。就像一个临时记事本，记录着待写入文件的内容。	监控AOF缓冲区的大小，避免缓冲区过小导致写入AOF文件过于频繁，影响性能，或者缓冲区过大浪费内存。
  overhead.total	Redis 的总开销，包括哈希表、过期键、客户端连接等等（单位：字节）。 这就像房子的公摊面积，虽然你没直接用，但也要算在总成本里。	了解 Redis 的开销情况，评估是否有优化的空间。例如，如果哈希表的开销过大，可以考虑调整哈希表的大小。
  keys.total	Redis 实例中键的总数。 就像你家的物品总数，多到一定程度就得好好整理了。	了解键的数量，判断数据量是否过大，是否需要进行数据清理或分片。

  举个例子： 假设peak.allocated是1GB，而total.allocated是500MB，这说明Redis曾经使用过1GB的内存，但现在只用了500MB。这可能是因为有些数据被删除了，或者Redis进行了内存优化。你需要进一步分析，找出内存下降的原因。

• 数据库内存指标（db.X）：

  对于每个数据库（db.0，db.1，等等），MEMORY STATS命令会提供更详细的内存使用情况：

  指标名	含义	作用
  overhead.hashtable.main	数据库主要哈希表（用于存储键值对）的开销（单位：字节）。哈希表就像一个巨大的索引，方便Redis快速查找数据。	了解哈希表的开销，如果开销过大，可以考虑调整哈希表的大小，或者使用更节省内存的数据结构。
  overhead.hashtable.expires	数据库过期哈希表（用于存储过期键的信息）的开销（单位：字节）。过期哈希表就像一个倒计时器，记录着每个键的过期时间。	了解过期哈希表的开销，如果开销过大，可以考虑减少过期键的数量，或者优化过期键的清理策略。
  overhead.other	数据库的其他开销（单位：字节）。这就像一些杂七杂八的费用，虽然不多，但也要算进去。	了解其他开销，如果发现有异常高的开销，需要进一步分析原因。
  keys.count	数据库中键的数量。就像这个仓库里有多少件货物。	了解键的数量，判断数据量是否过大，是否需要进行数据清理或分片。
  keys.bytes	数据库中键占用的字节数。就像这些货物占用了多少空间。	了解键的内存占用情况，如果键的长度过长，可以考虑使用更短的键名，或者对键进行压缩。

  举个例子： 假设db.0的keys.count很高，但keys.bytes却很低，这说明这个数据库里有很多键，但每个键都很小。这可能意味着你的数据结构设计不太合理，可以考虑将多个小键合并成一个大键，减少键的数量，降低哈希表的开销。

第三幕：内存优化，八仙过海，各显神通！

了解了Redis的内存使用情况，接下来就要想办法优化内存，让Redis跑得更快更稳。这里给大家介绍几种常用的内存优化方法：

1. 精简数据结构：

   Redis支持多种数据结构，例如字符串、列表、哈希表、集合、有序集合等。不同的数据结构，内存占用也不同。选择合适的数据结构，可以大大节省内存。

   • 字符串： 如果存储的是整数，尽量使用INT编码，而不是RAW编码。INT编码只需要8个字节，而RAW编码可能需要更多。
   • 列表： 如果列表中的元素都是小整数，可以使用ziplist编码，而不是linkedlist编码。ziplist编码更加紧凑，可以节省内存。
   • 哈希表： 如果哈希表中的键和值都很小，可以使用ziplist编码，而不是hashtable编码。ziplist编码更加紧凑，可以节省内存。
   • 集合： 如果集合中的元素都是小整数，可以使用intset编码，而不是hashtable编码。intset编码更加紧凑，可以节省内存。
   • 有序集合： 如果有序集合中的元素都很小，可以使用ziplist编码，而不是skiplist编码。ziplist编码更加紧凑，可以节省内存。

   温馨提示： 可以使用OBJECT ENCODING key命令查看键的编码方式。

   案例分析： 假设你有一个存储用户信息的哈希表，其中包含用户的ID、姓名、年龄等信息。如果用户的ID是整数，姓名和年龄都是字符串，那么你可以考虑将姓名和年龄合并成一个JSON字符串，存储在一个字段里。这样可以减少哈希表的字段数量，降低内存占用。

2. 压缩数据：

   对于一些文本类型的数据，例如HTML、JSON、XML等，可以使用压缩算法（例如Gzip、Snappy等）进行压缩，然后再存储到Redis中。这样可以大大减少数据的体积，节省内存。

   温馨提示： Redis本身并不支持压缩，需要你在客户端进行压缩和解压缩。

   案例分析： 假设你有一个存储网页内容的字符串，大小为1MB。如果使用Gzip压缩算法，可以将网页内容压缩到100KB左右。这样可以节省90%的内存。

3. 设置过期时间：

   对于一些不再需要的数据，可以设置过期时间，让Redis自动删除。这样可以释放内存，避免内存泄漏。

   温馨提示： 可以使用EXPIRE key seconds命令设置键的过期时间。

   案例分析： 假设你有一个存储验证码的字符串，验证码的有效期为5分钟。那么你可以设置验证码的过期时间为300秒。当验证码过期后，Redis会自动删除该键，释放内存。

4. 使用Redis 4.0的Memory Usage特性:

   Redis 4.0引入了MEMORY USAGE 命令，可以更精确地估算指定key的内存占用情况。这对于分析单个key的内存使用非常有帮助。

   127.0.0.1:6379> MEMORY USAGE mykey
   (integer) 12345

5. 合理配置Redis参数：

   Redis有很多参数，可以影响内存的使用。合理配置这些参数，可以优化内存的使用。

   • maxmemory： 设置Redis可以使用的最大内存量。当内存使用超过maxmemory时，Redis会根据maxmemory-policy参数的配置，删除一些键，释放内存。
   • maxmemory-policy： 设置内存淘汰策略。常用的内存淘汰策略包括：
     • volatile-lru：从设置了过期时间的键中，移除最近最少使用的键。
     • allkeys-lru：从所有键中，移除最近最少使用的键。
     • volatile-ttl：从设置了过期时间的键中，移除剩余生存时间最短的键。
     • noeviction：当内存使用超过maxmemory时，拒绝所有写入操作。
   • hash-max-ziplist-entries： 设置哈希表使用ziplist编码的最大元素数量。
   • hash-max-ziplist-value： 设置哈希表使用ziplist编码的最大元素长度。
   • list-max-ziplist-entries： 设置列表使用ziplist编码的最大元素数量。
   • list-max-ziplist-value： 设置列表使用ziplist编码的最大元素长度。
   • set-max-intset-entries： 设置集合使用intset编码的最大元素数量。
   • zset-max-ziplist-entries： 设置有序集合使用ziplist编码的最大元素数量。
   • zset-max-ziplist-value： 设置有序集合使用ziplist编码的最大元素长度。

   案例分析： 如果你的Redis服务器主要用于存储缓存数据，并且可以容忍一些数据丢失，那么你可以将maxmemory-policy设置为volatile-lru，让Redis自动删除最近最少使用的缓存数据，释放内存。

6. 使用Redis Cluster：

   如果单个Redis实例的内存无法满足需求，可以使用Redis Cluster将数据分片存储到多个Redis实例中。这样可以水平扩展内存容量，提高性能。

   温馨提示： Redis Cluster的配置比较复杂，需要仔细阅读官方文档。

7. 定期监控和分析：

   定期使用MEMORY STATS命令监控Redis的内存使用情况，分析内存增长趋势，及时发现潜在的内存问题。

   温馨提示： 可以使用Redis的监控工具，例如RedisInsight、Redis Commander等，方便地查看Redis的内存使用情况。

第四幕：实战演练，手把手教你！

现在，咱们来做一个小小的实战演练，模拟一个场景，看看如何使用MEMORY STATS命令进行内存优化。

场景：

你有一个Redis实例，用于存储用户行为数据，包括用户的浏览记录、搜索记录、点赞记录等。你发现Redis的内存占用持续增长，已经接近maxmemory的上限。你需要分析内存使用情况，并进行优化。

步骤：

1. 使用MEMORY STATS命令查看内存使用情况：

   127.0.0.1:6379> MEMORY STATS
   ...
   "db.0"
   1) "overhead.hashtable.main"
   2) (integer) 10485760   // 10MB
   3) "overhead.hashtable.expires"
   4) (integer) 1048576    // 1MB
   5) "overhead.other"
   6) (integer) 524288     // 512KB
   7) "keys.count"
   8) (integer) 1000000    // 100万
   9) "keys.bytes"
   10) (integer) 52428800  // 50MB
   ...

   从上面的数据可以看出，db.0数据库的keys.count很高，有100万个键，keys.bytes也有50MB。overhead.hashtable.main也比较高，有10MB。

2. 分析数据结构：

   你发现大部分的键都是字符串，用于存储用户的浏览记录。每个浏览记录的键名是user:{userid}:view:{timestamp}，键值是商品的ID。

3. 优化数据结构：

   你意识到键名太长，占用了大量的内存。你可以考虑使用更短的键名，例如uv:{userid}:{timestamp}。

   此外，你还发现每个用户的浏览记录都比较分散，可以考虑将每个用户的浏览记录存储在一个有序集合中，键名是user:{userid}:views，有序集合的元素是商品的ID，分值是时间戳。

4. 修改代码：

   你修改了代码，将用户的浏览记录存储在有序集合中，并使用了更短的键名。

5. 再次使用MEMORY STATS命令查看内存使用情况：

   127.0.0.1:6379> MEMORY STATS
   ...
   "db.0"
   1) "overhead.hashtable.main"
   2) (integer) 5242880    // 5MB
   3) "overhead.hashtable.expires"
   4) (integer) 524288     // 512KB
   5) "overhead.other"
   6) (integer) 262144     // 256KB
   7) "keys.count"
   8) (integer) 100000     // 10万
   9) "keys.bytes"
   10) (integer) 26214400  // 25MB
   ...

   从上面的数据可以看出，db.0数据库的keys.count和keys.bytes都大幅下降，overhead.hashtable.main也下降了一半。

总结：

通过这次实战演练，你成功地优化了Redis的内存使用，降低了内存占用，提高了性能。

结尾：内存管理，永无止境！

Redis内存管理是一门大学问，需要不断学习和实践。掌握MEMORY STATS命令，只是万里长征的第一步。希望今天的讲解，能帮助大家更好地了解Redis的内存脾气，成为真正的Redis高手！💪

记住，内存优化，永无止境！只有不断地探索和优化，才能让你的Redis跑得更快，更稳，更持久！

感谢大家的观看，咱们下期再见！👋