好嘞！各位老铁，大家好！今天咱们来聊聊 Redis 的内存管理，这可是 Redis 性能的关键命脉啊！就像人的身体一样，内存健康，Redis 才能生龙活虎！💪
咱们今天的主题就是：如何分析 Redis 内存使用情况：MEMORY USAGE, MEMORY STATS，这两个命令就像是 Redis 内存的体检报告，能帮咱们摸清家底，找出潜在的健康隐患。
开场白：内存，Redis 的灵魂
各位，想象一下，如果你的电脑内存条不够用，那是什么感觉？卡顿、死机、蓝屏，简直是噩梦！Redis 也一样，内存是它的生命线，数据都存在内存里，读写速度才能快如闪电。如果内存不够用，或者使用不合理，那 Redis 就会变得迟钝，响应变慢，甚至崩溃！😱
所以，咱们必须学会像医生一样，定期给 Redis 做个“体检”，了解它的内存使用情况，及时发现问题，对症下药，才能保证 Redis 的健康运行。
第一部分：MEMORY USAGE：单刀直入，查探 Key 的内存消耗
MEMORY USAGE 命令就像一把锋利的匕首，能够精确地刺探到某个 Key 占用的内存大小。它简单粗暴，但非常实用。
1. 命令格式
MEMORY USAGE key [SAMPLES count]key: 你要查询的 Key 的名字。SAMPLES count: (可选) 用于指定采样数量，对于复杂的数据结构（如 Hash、Set、ZSet），Redis 会随机抽取一部分元素来估算总的内存使用量。count越大，估算越准确，但耗时也越长。
2. 举个栗子
假设我们有一个名为 user:123 的 Hash Key，存储了用户的基本信息。
HSET user:123 name "张三" age 30 city "北京"现在，我们想知道 user:123 这个 Key 占用了多少内存，就可以执行以下命令：
MEMORY USAGE user:123Redis 会返回一个数字，表示该 Key 占用的内存字节数。比如，返回 264，就表示 user:123 占用了 264 字节的内存。
3. SAMPLES 参数的妙用
对于大型的 Hash、Set、ZSet 等数据结构，MEMORY USAGE 默认只会采样一部分元素来估算内存使用量。如果需要更精确的结果，可以使用 SAMPLES 参数。
例如，我们有一个名为 product:ids 的 Set Key，存储了大量的商品 ID。
SADD product:ids 1001 1002 1003 ... (成千上万个商品 ID)如果直接执行 MEMORY USAGE product:ids，得到的结果可能不太准确。我们可以增加采样数量：
MEMORY USAGE product:ids SAMPLES 100这样，Redis 就会随机抽取 100 个元素来估算 product:ids 的内存使用量，结果会更接近真实值。
4. 使用场景
- 排查内存占用过大的 Key: 如果 Redis 内存使用率过高，可以使用
MEMORY USAGE命令，逐个分析 Key 的内存占用情况，找出“罪魁祸首”。 - 优化数据结构设计: 通过
MEMORY USAGE命令，可以比较不同数据结构的内存效率，选择更合适的数据结构来存储数据。 - 监控 Key 的内存增长: 定期执行
MEMORY USAGE命令，可以监控 Key 的内存增长趋势，及时发现潜在的内存泄漏问题。
第二部分：MEMORY STATS：全面体检，洞悉 Redis 内存的方方面面
MEMORY STATS 命令就像一份详细的体检报告，它会告诉你 Redis 内存使用的各种指标，让你对 Redis 的内存状况有一个全面的了解。
1. 命令格式
MEMORY STATS执行该命令后，Redis 会返回一大堆信息，就像医生给你开了一堆化验单，需要咱们仔细解读。
2. 指标解读（重点来了！）
下面，咱们就来逐一解读 MEMORY STATS 返回的指标，看看它们都代表什么含义。
| 指标名称 | 含义 |
|---|---|
allocator_allocated |
分配器（Allocator）分配的总内存大小。Allocator 是 Redis 用来管理内存的组件，它负责向操作系统申请内存，并将内存分配给 Redis 使用。 |
allocator_active |
分配器当前正在使用的内存大小。这部分内存已经分配给 Redis 使用，但可能还没有完全被 Redis 占用。 |
allocator_resident |
分配器实际占用的物理内存大小。这部分内存是 Redis 真正使用的物理内存，它反映了 Redis 对系统内存的实际占用情况。 |
allocator_fragmentation_ratio |
分配器的内存碎片率。这个指标越高，表示内存碎片越多，Redis 内存利用率越低。通常情况下，这个值应该接近 1。如果这个值过高，可能需要重启 Redis 或者进行内存碎片整理。 |
allocator_rss_bytes |
分配器占用的常驻内存大小（Resident Set Size）。这部分内存是 Redis 真正使用的物理内存，它反映了 Redis 对系统内存的实际占用情况。 |
peak_allocated |
Redis 启动以来，分配器分配的内存峰值。 |
total_system_memory |
系统总的内存大小。 |
used_memory |
Redis 使用的内存总量，包括数据、索引、缓存等。 |
used_memory_human |
used_memory 的可读版本，方便人类阅读。 |
used_memory_rss |
Redis 占用的常驻内存大小（Resident Set Size）。这部分内存是 Redis 真正使用的物理内存，它反映了 Redis 对系统内存的实际占用情况。 |
used_memory_rss_human |
used_memory_rss 的可读版本。 |
used_memory_peak |
Redis 启动以来，使用的内存峰值。 |
used_memory_peak_human |
used_memory_peak 的可读版本。 |
used_memory_peak_perc |
内存峰值占系统总内存的百分比。 |
used_memory_overhead |
Redis 为了维护数据结构而使用的额外内存开销。这部分内存不包括数据本身占用的内存，而是用于存储数据结构的元数据，例如 Hash 表的桶、Set 的哈希表等。 |
used_memory_startup |
Redis 启动时使用的内存大小。 |
used_memory_dataset |
Redis 数据集占用的内存大小，不包括 overhead。 |
used_memory_dataset_perc |
数据集占用的内存百分比。 |
allocator_frag_bytes |
分配器造成的内存碎片大小。 |
allocator_frag_ratio |
分配器内存碎片率。 |
lazyfree_pending_objects |
等待释放的 Lazy Free 对象数量。Lazy Free 是 Redis 4.0 引入的一种异步释放内存的机制，它可以避免在删除大型 Key 时阻塞主线程。 |
3. 如何解读这些指标？
- 关注
used_memory_rss和total_system_memory:used_memory_rss表示 Redis 实际占用的物理内存，total_system_memory表示系统总的内存大小。通过比较这两个值，可以了解 Redis 的内存使用率，判断是否需要扩容。 - 关注
allocator_fragmentation_ratio和allocator_frag_bytes: 这两个指标反映了 Redis 的内存碎片情况。如果allocator_fragmentation_ratio远大于 1，或者allocator_frag_bytes很大，说明 Redis 存在严重的内存碎片，需要进行碎片整理。 - 关注
used_memory_overhead和used_memory_dataset:used_memory_overhead表示 Redis 为了维护数据结构而使用的额外内存开销，used_memory_dataset表示 Redis 数据集占用的内存大小。通过比较这两个值，可以了解 Redis 的内存利用率，判断是否需要优化数据结构设计。 - 关注
lazyfree_pending_objects: 如果lazyfree_pending_objects的值持续增长，说明 Redis 正在进行大量的异步删除操作，可能会影响 Redis 的性能。
4. 使用场景
- 监控 Redis 内存使用率: 定期执行
MEMORY STATS命令，可以监控 Redis 的内存使用率，及时发现内存瓶颈。 - 诊断内存碎片问题: 通过
MEMORY STATS命令，可以了解 Redis 的内存碎片情况，判断是否需要进行碎片整理。 - 评估数据结构设计的合理性: 通过
MEMORY STATS命令，可以了解 Redis 的内存利用率，判断是否需要优化数据结构设计。 - 排查内存泄漏问题: 如果 Redis 的内存使用量持续增长，但数据量没有明显增加，可能是存在内存泄漏问题，可以通过
MEMORY STATS命令进行排查。
第三部分：内存优化的一些小技巧
了解了 Redis 内存使用情况，接下来咱们聊聊如何优化 Redis 的内存使用，让它更高效地运行。
1. 选择合适的数据结构
不同的数据结构，内存效率也不同。例如，存储少量键值对时，使用 Hash 比 String 更节省内存。存储大量整数集合时，使用 IntSet 比 Set 更节省内存。
2. 合理设置 Key 的过期时间
对于不再需要的数据，要及时设置过期时间，让 Redis 自动删除，释放内存。可以使用 EXPIRE 命令设置 Key 的过期时间。
3. 开启 Lazy Free 机制
Lazy Free 机制可以异步释放内存，避免在删除大型 Key 时阻塞主线程。Redis 4.0 之后默认开启 Lazy Free 机制。
4. 进行内存碎片整理
如果 Redis 存在严重的内存碎片，可以使用 MEMORY PURGE 命令进行碎片整理。但是，这个命令会阻塞主线程，所以要谨慎使用。
5. 调整 Redis 配置参数
Redis 提供了一些配置参数，可以用来控制内存的使用。例如，maxmemory 参数可以设置 Redis 使用的最大内存量。maxmemory-policy 参数可以设置 Redis 的内存淘汰策略。
6. 使用 Redis 集群
如果单台 Redis 服务器的内存无法满足需求，可以考虑使用 Redis 集群，将数据分散存储在多台服务器上，提高整体的内存容量。
总结：守护 Redis 的内存健康
各位，Redis 的内存管理是一个复杂而重要的课题。通过 MEMORY USAGE 和 MEMORY STATS 命令，我们可以了解 Redis 的内存使用情况，及时发现问题，并采取相应的措施进行优化。
记住，定期给 Redis 做“体检”，就像给自己的身体做体检一样，防患于未然，才能保证 Redis 的健康运行，为业务提供稳定高效的服务！💪
希望今天的分享对大家有所帮助！如果有什么疑问，欢迎随时提问！咱们下期再见！👋