Redis 主动碎片整理的秘密武器：active-defrag-threshold-lower 与 active-defrag-threshold-upper 解码之旅
大家好！我是你们的老朋友，一位在数据世界里摸爬滚打多年的码农老炮儿。今天，我们要聊聊 Redis 这位内存数据库界的“肌肉猛男”💪，更准确地说，是它的一项高级技能——主动碎片整理，以及控制这项技能的两把神秘钥匙：active-defrag-threshold-lower 和 active-defrag-threshold-upper。
想象一下，你的电脑用了很久，硬盘上文件删了又装，装了又删，结果呢？硬盘空间变得七零八落，虽然总容量没变，但连续可用空间却越来越少，运行速度也慢了下来。这就是碎片化带来的痛苦！同样的道理，Redis 在经历频繁的读写操作后，内存也会产生碎片。
碎片化就像蛀虫，慢慢啃噬 Redis 的性能，导致内存利用率降低，甚至引发 OOM (Out Of Memory) 错误，让你的 Redis 服务器“英年早逝”。幸运的是，Redis 4.0 版本之后，给我们带来了主动碎片整理功能，就像给 Redis 安排了一位私人健身教练，定期帮它塑形，保持最佳状态！
而 active-defrag-threshold-lower 和 active-defrag-threshold-upper，就是这位私人教练手中的两把标尺，控制着 Redis 何时开始、何时停止这场“塑形运动”。
1. 碎片化：Redis 的隐形杀手 🔪
在深入了解这两个参数之前，我们先来认识一下碎片化这个“幕后黑手”。
1.1 什么是碎片化？
简单来说，碎片化就是内存中空闲空间变得不连续的现象。当 Redis 分配和释放内存时，会在内存中留下许多小块的空闲区域。这些空闲区域如果太小，无法满足新的数据存储需求，就会导致 Redis 无法充分利用可用内存。
你可以把 Redis 的内存想象成一个大型停车场。一开始，车位整整齐齐，停放有序。但随着车辆进进出出，一些车位被空了出来，但这些空车位可能被夹在两辆车之间，无法停放一辆更大的车。这就是碎片化！
1.2 碎片化带来的危害
- 内存利用率降低： 即使 Redis 还有足够的空闲内存，但由于碎片化，无法找到连续的内存空间来存储新的数据，导致内存利用率降低，甚至出现 OOM 错误。
- 性能下降： 当 Redis 需要分配较大的内存块时，如果内存碎片化严重，就需要花费更多的时间来寻找合适的连续空间，导致性能下降。
- 增加运维成本： 由于碎片化可能导致 Redis 崩溃或性能下降，需要花费更多的时间和精力来进行监控、维护和优化。
1.3 如何检测碎片化？
Redis 提供了 INFO memory 命令，可以查看 Redis 的内存使用情况，其中一些关键指标可以帮助我们判断是否存在碎片化：
| 指标 | 含义 |
|---|---|
used_memory |
Redis 实际使用的内存大小，包括数据、索引、缓冲区等。 |
used_memory_rss |
Redis 进程占用的物理内存大小，包括 Redis 本身的代码、数据以及操作系统分配给它的内存。 |
mem_fragmentation_ratio |
碎片率，计算公式为 used_memory_rss / used_memory。这个值是判断碎片化的关键指标。 |
mem_fragmentation_ratio 的含义：
mem_fragmentation_ratio > 1： 表示存在碎片化。值越大，碎片化越严重。mem_fragmentation_ratio < 1： 这种情况比较少见，可能表示 Redis 使用了交换空间 (swap)，或者内存分配器做了过度优化。mem_fragmentation_ratio ≈ 1： 表示碎片化程度较低。
一般来说，mem_fragmentation_ratio > 1.5 就需要引起重视了，mem_fragmentation_ratio > 2 则说明碎片化非常严重，需要采取措施进行处理。
2. 主动碎片整理：Redis 的肌肉重塑计划 💪
Redis 的主动碎片整理功能就像一位专业的健身教练，它会定期检查 Redis 的内存状态，并根据设定的阈值，主动进行内存碎片整理，让 Redis 保持最佳的运行状态。
2.1 主动碎片整理的原理
主动碎片整理的核心思想是通过复制对象，将分散在各个地方的对象移动到连续的内存空间中，从而释放出更多的连续空闲内存。
具体来说，Redis 会扫描内存中的对象，如果对象符合整理的条件（比如碎片程度达到一定的阈值），Redis 就会将该对象复制到一个新的连续内存空间中，然后释放掉原来的内存空间。这个过程就像把散落在房间里的玩具都整理到玩具箱里一样，腾出更多的空间。
2.2 主动碎片整理的优势
- 提高内存利用率： 通过整理碎片，释放出更多的连续空闲内存，提高内存利用率，减少 OOM 错误的发生。
- 提升性能： 减少内存分配和释放的时间，提升 Redis 的整体性能。
- 降低运维成本： 减少因碎片化导致的性能问题和故障，降低运维成本。
2.3 主动碎片整理的代价
主动碎片整理虽然好处多多，但也是有代价的。
- CPU 消耗： 碎片整理需要扫描内存、复制对象，会消耗一定的 CPU 资源。
- 内存消耗： 在复制对象的过程中，需要额外的内存空间来存储新的对象副本。
因此，我们需要根据实际情况，合理配置主动碎片整理的参数，才能在性能和资源消耗之间取得平衡。
3. active-defrag-threshold-lower 与 active-defrag-threshold-upper：碎片整理的开关 🔑
现在，终于轮到我们今天的主角登场了！active-defrag-threshold-lower 和 active-defrag-threshold-upper 这两个参数，就像碎片整理的开关，控制着 Redis 何时开始、何时停止主动碎片整理。
3.1 active-defrag-threshold-lower：启动碎片整理的下限
active-defrag-threshold-lower 参数定义了启动主动碎片整理的碎片率下限。当 mem_fragmentation_ratio 大于这个值时，Redis 才会开始进行碎片整理。
- 含义： 只有当碎片化程度达到一定程度，Redis 才会采取行动。
- 默认值： 100 (表示 100%)
- 建议值： 可以根据实际情况进行调整，一般来说，设置为 150 (表示 150%) 是一个比较合理的选择。
如果我们将 active-defrag-threshold-lower 设置为 150，就意味着只有当 mem_fragmentation_ratio 大于 1.5 时，Redis 才会启动主动碎片整理。
3.2 active-defrag-threshold-upper：停止碎片整理的上限
active-defrag-threshold-upper 参数定义了停止主动碎片整理的碎片率上限。当 mem_fragmentation_ratio 小于这个值时，Redis 就会停止进行碎片整理。
- 含义： 当碎片化程度降低到一定程度，Redis 就会停止整理，避免过度消耗资源。
- 默认值： 100 (表示 100%)
- 建议值： 可以根据实际情况进行调整，一般来说，设置为 120 (表示 120%) 是一个比较合理的选择。
如果我们将 active-defrag-threshold-upper 设置为 120，就意味着当 mem_fragmentation_ratio 小于 1.2 时，Redis 就会停止主动碎片整理。
3.3 如何配置这两个参数？
你可以通过以下两种方式配置这两个参数：
-
修改 Redis 配置文件 (redis.conf)： 在配置文件中找到
active-defrag-threshold-lower和active-defrag-threshold-upper这两行，修改它们的值，然后重启 Redis 服务。active-defrag-threshold-lower 150 active-defrag-threshold-upper 120 -
使用
CONFIG SET命令： 通过 Redis 客户端连接到 Redis 服务器，然后使用CONFIG SET命令动态修改这两个参数的值。redis-cli config set active-defrag-threshold-lower 150 redis-cli config set active-defrag-threshold-upper 120注意：使用
CONFIG SET命令修改的参数值是临时的，Redis 重启后会恢复为配置文件中的值。
4. 如何选择合适的阈值？🤔
选择合适的 active-defrag-threshold-lower 和 active-defrag-threshold-upper 值，需要根据你的实际应用场景和 Redis 服务器的资源情况进行权衡。
4.1 考虑因素
- 内存使用模式： 如果你的 Redis 主要用于存储短期数据，频繁进行读写操作，那么碎片化可能会比较严重，需要设置较低的
active-defrag-threshold-lower值，以便更早地启动碎片整理。 - 服务器资源： 如果你的 Redis 服务器 CPU 资源比较紧张，那么需要设置较高的
active-defrag-threshold-lower值，避免频繁进行碎片整理，消耗过多的 CPU 资源。 - 性能要求： 如果你的应用对 Redis 的性能要求非常高，那么可以设置较低的
active-defrag-threshold-lower和active-defrag-threshold-upper值，尽可能保持 Redis 的最佳状态。
4.2 一些建议
- 保守策略： 如果你对碎片整理的性能影响不太确定，可以先采用保守的策略，将
active-defrag-threshold-lower设置为 150，active-defrag-threshold-upper设置为 120，然后观察 Redis 的运行情况，根据实际情况进行调整。 - 逐步调整： 可以逐步调整这两个参数的值，每次调整后观察 Redis 的性能和资源消耗情况，找到一个合适的平衡点。
- 监控： 持续监控 Redis 的内存使用情况和性能指标，及时发现和解决碎片化问题。
4.3 表格总结
| 参数 | 含义 | 建议值 | 备注 |
|---|---|---|---|
active-defrag-threshold-lower |
启动主动碎片整理的碎片率下限。 | 150 (初始值，可根据实际情况调整)。 | 值越低，越容易启动碎片整理，消耗 CPU 资源越多；值越高，碎片化越严重。 |
active-defrag-threshold-upper |
停止主动碎片整理的碎片率上限。 | 120 (初始值，可根据实际情况调整)。 | 值越低，碎片整理越彻底，但可能消耗更多 CPU 资源；值越高，碎片整理不彻底。 |
5. 其他相关参数
除了 active-defrag-threshold-lower 和 active-defrag-threshold-upper 之外，Redis 还有一些其他的参数可以用来控制主动碎片整理的行为。
active-defrag-cycle-min： 每次碎片整理的最小工作量，单位是百分比。active-defrag-cycle-max： 每次碎片整理的最大工作量，单位是百分比。active-defrag-max-scan-effort： 扫描内存的努力程度，值越大，扫描的内存越多，碎片整理的效果越好，但也会消耗更多的 CPU 资源。
这些参数可以用来更精细地控制碎片整理的过程，但一般来说，只需要配置 active-defrag-threshold-lower 和 active-defrag-threshold-upper 就可以满足大部分需求了。
6. 总结
今天，我们一起深入了解了 Redis 主动碎片整理的原理，以及控制这项功能的两个关键参数：active-defrag-threshold-lower 和 active-defrag-threshold-upper。
希望通过今天的讲解，你能够更好地理解这两个参数的含义和作用，并能够根据自己的实际情况，合理配置它们的值，让你的 Redis 服务器保持最佳的运行状态，为你的应用提供更稳定、更高效的服务。
记住，Redis 的性能优化是一个持续的过程，需要不断地监控、分析和调整，才能找到最适合你的配置方案。
祝大家编码愉快！🎉