Comment surveiller l'utilisation de la mémoire redis?

Comment surveiller l'utilisation de la mémoire redis? Utilisez la commande Info Memory pour afficher l'utilisation globale de la mémoire. Utilisez la commande de clé d'utilisation de la mémoire pour afficher l'empreinte de la mémoire d'une seule touche. Utilisez des outils de surveillance (tels que Grafana, Prometheus) pour la surveillance visuelle, en se concentrant sur les pics d'utilisation de la mémoire. Exécutez périodiquement la commande de statistiques de mémoire pour vérifier la fragmentation de la mémoire. Optimiser la configuration de Redis et le code d'application en fonction des résultats de surveillance, tels que la limitation de l'utilisation maximale de la mémoire, l'optimisation des stratégies de cache et la réduction de l'utilisation de la mémoire.

Comment surveiller l'utilisation de la mémoire redis? Cette question est une bonne question, ce qui est beaucoup plus sophistiqué que de demander "ce qu'est Redis"! Après tout, peu importe à quel point Redis est génial, il sera inutile si la mémoire est explosée.

Dans cet article, nous ne jouons pas avec ceux qui sont stupides et nous ajoutons simplement de réelles informations. Après l'avoir lu, vous pouvez non seulement surveiller la mémoire Redis, mais aussi comprendre pourquoi vous devez surveiller et comment l'optimiser après la surveillance.

Parlons d'abord des bases. Vous devez savoir que Redis est une base de données basée sur la mémoire et que la mémoire est sa pierre angulaire. S'il n'y a pas assez de mémoire, cela s'arrêtera. Par conséquent, la surveillance de l'utilisation de la mémoire est aussi importante qu'un médecin prenant une tension artérielle à un patient.

Redis lui-même fournit plusieurs commandes utiles pour vous aider à comprendre la situation de la mémoire:

 <code class="bash">INFO memory</code>

Cette commande, comme le rapport d'examen physique de Redis, vous indiquera diverses mesures de mémoire, telles que USET_MEMORY, USET_MEMORY_RSS, etc. used_memory est la mémoire que Redis pense est utilisée, tandis que used_memory_rss est la mémoire occupée par Redis vu par le système d'exploitation. Ces deux valeurs ont généralement des différences. Ceci est lié au mécanisme d'allocation de mémoire du système d'exploitation. Ne vous inquiétez pas trop.

Plus avancé, vous pouvez utiliser:

 <code class="bash">MEMORY USAGE key</code>

Cette commande vous permet de mesurer avec précision la quantité de mémoire qu'une clé occupe. Ceci est très utile pour découvrir la mémoire "grands utilisateurs". Imaginez simplement, vous constatez qu'une clé occupe une énorme quantité de mémoire, et ce peut être un cache obsolète. Pour le moment, vous pouvez le supprimer et publier de précieuses ressources de mémoire.

Mais s'appuyer uniquement sur la surveillance des lignes de commande n'est pas assez réel et pas assez pratique. Dans l'environnement de production, vous devez utiliser des outils de surveillance, tels que Grafana, Prometheus et Redis Exportateur. Ces outils peuvent visualiser les informations mémoire de Redis, vous permettant de voir la tendance de l'utilisation de la mémoire en un coup d'œil et de découvrir des exceptions en temps opportun.

Voici une astuce: ne regardez pas seulement used_memory , mais également used_memory_peak , qui est le pic d'utilisation de la mémoire. Si used_memory est toujours inférieur à used_memory_peak , cela signifie que votre mémoire est utilisée raisonnablement. Si les deux sont similaires, ou même used_memory sont proches de used_memory_rss , alors soyez prudent, la mémoire peut être sur le point d'exploser.

Parlons des pièges. De nombreux étudiants ne se concentrent que sur la quantité totale de mémoire et ignorent la fragmentation de la mémoire. Avec trop de fragmentation de la mémoire, même s'il y a encore beaucoup de mémoire libre, il peut ne pas être alloué à la nouvelle clé, ce qui fait que les performances redis baissent ou même se bloquent. Par conséquent, il est également très important d'exécuter régulièrement la commande MEMORY STATS pour vérifier la situation de fragmentation de la mémoire.

Enfin, parlons de l'optimisation. La surveillance n'est que la première étape, et plus important encore, il s'agit d'optimiser la configuration de Redis et le code d'application basé sur les résultats de surveillance. Par exemple, vous pouvez ajuster la configuration de Redis pour limiter l'utilisation maximale de la mémoire; ou optimiser votre stratégie de cache pour réduire les données de cache inutiles; ou utiliser des types de données plus petits pour réduire l'utilisation de la mémoire. Tout cela doit être analysé en détail en fonction des conditions réelles et des problèmes spécifiques. N'oubliez pas que la surveillance n'est qu'un moyen, et l'optimisation est l'objectif. C'est comme un médecin vous prescrivant des médicaments, et vous devez prendre des médicaments à temps pour guérir la maladie.

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