Redisメモリの断片化に対処する方法は？

Redisメモリの断片化とは、再割り当てできない割り当てられたメモリ内に小さな自由領域の存在を指します。対処戦略には、Redisの再起動：メモリを完全にクリアしますが、サービスを割り当てます。データ構造の最適化：Redisに適した構造を使用して、メモリの割り当てとリリースの数を減らします。構成パラメーターの調整：ポリシーを使用して、最近使用されていないキー価値ペアを排除します。永続性メカニズムを使用します：データを定期的にバックアップし、Redisを再起動してフラグメントをクリーンアップします。メモリの使用量を監視する：問題をタイムリーに発見し、対策を講じる。

Redisメモリフラグメント、このことは多くの人々を悩ませているので、私もそうです。単に言えば、いくつかの場所はRedisによって割り当てられたメモリで使用され、いくつかは空ですが、これらの空の領域は小さすぎて新しいデータ構造に割り当てられ、スペースを浪費します。あらゆる種類の残りの部分を詰めた冷蔵庫のようなものです。冷蔵庫には多くのスペースがありますが、大きなスイカを入れる場所はありません。

この記事では、この迷惑な記憶の断片に対処する方法について話しましょう。それを読んだ後、私が踏み込んだピットに落ちないようにするためのRedisメモリの断片化といくつかの対処戦略の原因を理解するでしょう。

まず、Redisがどのようにメモリを管理するかを把握する必要があります。非常に効率的なメモリアロケーターであるJemallocを使用します。 Jemallocは、さまざまなデータ構造のニーズを満たすために、さまざまなサイズのさまざまなブロックにメモリを分割します。しかし、Jemallocがどれほど素晴らしいものであっても、フラグメントの作成を避けることはできません。頻繁なメモリの割り当てとリリース、特に小さなオブジェクトの頻繁な操作は、断片化を引き起こす可能性が最も高くなります。考えてみてください。冷蔵庫にスナックを詰め続け、いくつか取り出してから詰め込み、最後に冷蔵庫に断片がいっぱいです。

それで、それを解決する方法は？最も直接的な方法は、Redisを再起動することです。冷蔵庫を完全に空にして再編成するようなものです。しかし、これは確かに最良の解決策ではありません。なぜなら、再起動はサービスを中断し、データ損失のリスクを引き起こすからです。

別のアイデアは、データ構造と使用法を最適化することです。データ構造が比較的小さい場合、頻繁な追加、削除、変更、チェックは、多数の小さな断片につながります。現時点では、メモリの割り当てとリリース時間の数を減らすために、リストの代わりにハッシュなどのRedisにより適したデータ構造を使用することを検討できます。冷蔵庫に入れた部分を整理するために、より適切な収納ボックスに切り替えるようなものです。

別の方法は、Redisの構成パラメーターを調整することです。 maxmemory-policyパラメーターは、メモリが不十分な場合、Redisのポリシーを制御します。 allkeys-lruなどのさまざまな戦略を選択して、Redisが最近使用されていないキー価値ペアの一部を排除できるようにすることができます。これは、冷蔵庫を定期的に掃除したり、expirationに近い食べ物を捨てたり、部屋を作ったりするのと同等です。ただし、適切な戦略を選択するには、実際のアプリケーションシナリオに基づいて決定が必要であることに注意する必要があります。間違ったものを選択すると、重要なデータが失われる可能性があります。

さらに進むには、RDBやAOFなどのRedisの持続メカニズムの使用を検討できます。定期的にデータをバックアップし、Redisを再起動してメモリの断片化をクリーンアップします。冷蔵庫のすべてを定期的に取り出し、冷蔵庫をきれいに拭き、重要なものを元に戻すようなものです。これは問題を解決できますが、バックアップと回復のプロセスは時間とリソースになる可能性があります。

最後に、Redisのメモリの使用量を監視することが非常に重要であることを思い出させたいと思います。 Redis独自の監視コマンドまたはいくつかのサードパーティの監視ツールを使用して、メモリの断片化の問題を迅速に発見し、対応する測定を行うことができます。冷蔵庫をよくチェックして、乱雑すぎて時間内にきれいにしているかどうかを確認するようなものです。

要するに、Redisメモリの断片化に対処するための1回限りのソリューションはなく、実際の状況に基づいて適切な戦略を選択する必要があります。予防は治療よりも優れていることを忘れないでください。優れたプログラミング習慣と合理的な構成パラメーターを持つことによってのみ、メモリの断片化の生成を根本的に減らすことができます。コードをエレガントに記述し、注釈を明確に書く必要があることを忘れないでください。そうすれば、問題に直面するときに解決策を見つけるのが簡単になります。私のコードスタイルは、より簡潔で効率的です。 LUAスクリプトを使用してバッチ削除操作を実行して断片化を減らす方法を示す簡単な例を次に示します。

 <code class="lua">local keys = redis.call('KEYS', 'myprefix:*') for i, key in ipairs(keys) do redis.call('DEL', key) end</code>

これは単なる簡単な例であり、実際のアプリケーションではより複雑なロジックが必要になる場合があります。適切なツールと方法を選択することは、課題をよりよく満たすことができることを忘れないでください。

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