20 删除数据后，为什么内存占用率还是很高？

你好，我是蒋德钧。

在使用Redis时，我们经常会遇到这样一个问题：明明做了数据删除，数据量已经不大了，为什么使用top命令查看时，还会发现Redis占用了很多内存呢？

实际上，这是因为，当数据删除后，Redis释放的内存空间会由内存分配器管理，并不会立即返回给操作系统。所以，操作系统仍然会记录着给Redis分配了大量内存。

但是，这往往会伴随一个潜在的风险点：Redis释放的内存空间可能并不是连续的，那么，这些不连续的内存空间很有可能处于一种闲置的状态。这就会导致一个问题：虽然有空闲空间，Redis却无法用来保存数据，不仅会减少Redis能够实际保存的数据量，还会降低Redis运行机器的成本回报率。

打个形象的比喻。我们可以把Redis的内存空间比作高铁上的车厢座位数。如果高铁的车厢座位数很多，但运送的乘客数很少，那么，高铁运行一次的效率低，成本高，性价比就会降低，Redis也是一样。如果你正好租用了一台16GB内存的云主机运行Redis，但是却只保存了8GB的数据，那么，你租用这台云主机的成本回报率也会降低一半，这个结果肯定不是你想要的。

所以，这节课，我就和你聊聊Redis的内存空间存储效率问题，探索一下，为什么数据已经删除了，但内存却闲置着没有用，以及相应的解决方案。

什么是内存碎片？

通常情况下，内存空间闲置，往往是因为操作系统发生了较为严重的内存碎片。那么，什么是内存碎片呢？

为了方便你理解，我还是借助高铁的车厢座位来进行解释。假设一个车厢的座位总共有60个，现在已经卖了57张票，你和2个小伙伴要乘坐高铁出门旅行，刚好需要三张票。不过，你们想要坐在一起，这样可以在路上聊天。但是，在选座位时，你们却发现，已经买不到连续的座位了。于是，你们只好换了一趟车。这样一来，你们需要改变出行时间，而且这趟车就空置了三个座位。

其实，这趟车的空座位是和你们的人数相匹配的，只是这些空座位是分散的，如下图所示：

我们可以把这些分散的空座位叫作“车厢座位碎片”，知道了这一点，操作系统的内存碎片就很容易理解了。虽然操作系统的剩余内存空间总量足够，但是，应用申请的是一块连续地址空间的N字节，但在剩余的内存空间中，没有大小为N字节的连续空间了，那么，这些剩余空间就是内存碎片（比如上图中的“空闲2字节”和“空闲1字节”，就是这样的碎片）。

那么，Redis中的内存碎片是什么原因导致的呢？接下来，我带你来具体看一看。我们只有了解了内存碎片的成因，才能对症下药，把Redis占用的内存空间充分利用起来，增加存储的数据量。

内存碎片是如何形成的？

其实，内存碎片的形成有内因和外因两个层面的原因。简单来说，内因是操作系统的内存分配机制，外因是Redis的负载特征。

内因：内存分配器的分配策略

内存分配器的分配策略就决定了操作系统无法做到“按需分配”。这是因为，内存分配器一般是按固定大小来分配内存，而不是完全按照应用程序申请的内存空间大小给程序分配。

Redis可以使用libc、jemalloc、tcmalloc多种内存分配器来分配内存，默认使用jemalloc。接下来，我就以jemalloc为例，来具体解释一下。其他分配器也存在类似的问题。

jemalloc的分配策略之一，是按照一系列固定的大小划分内存空间，例如8字节、16字节、32字节、48字节，…, 2KB、4KB、8KB等。当程序申请的内存最接近某个固定值时，jemalloc会给它分配相应大小的空间。

这样的分配方式本身是为了减少分配次数。例如，Redis申请一个20字节的空间保存数据，jemalloc就会分配32字节，此时，如果应用还要写入10字节的数据，Redis就不用再向操作系统申请空间了，因为刚才分配的32字节已经够用了，这就避免了一次分配操作。

但是，如果Redis每次向分配器申请的内存空间大小不一样，这种分配方式就会有形成碎片的风险，而这正好来源于Redis的外因了。

外因：键值对大小不一样和删改操作

Redis通常作为共用的缓存系统或键值数据库对外提供服务，所以，不同业务应用的数据都可能保存在Redis中，这就会带来不同大小的键值对。这样一来，Redis申请内存空间分配时，本身就会有大小不一的空间需求。这是第一个外因。

但是咱们刚刚讲过，内存分配器只能按固定大小分配内存，所以，分配的内存空间一般都会比申请的空间大一些，不会完全一致，这本身就会造成一定的碎片，降低内存空间存储效率。

比如说，应用A保存6字节数据，jemalloc按分配策略分配8字节。如果应用A不再保存新数据，那么，这里多出来的2字节空间就是内存碎片了，如下图所示：

第二个外因是，这些键值对会被修改和删除，这会导致空间的扩容和释放。具体来说，一方面，如果修改后的键值对变大或变小了，就需要占用额外的空间或者释放不用的空间。另一方面，删除的键值对就不再需要内存空间了，此时，就会把空间释放出来，形成空闲空间。

我画了下面这张图来帮助你理解。

一开始，应用A、B、C、D分别保存了3、1、2、4字节的数据，并占据了相应的内存空间。然后，应用D删除了1个字节，这个1字节的内存空间就空出来了。紧接着，应用A修改了数据，从3字节变成了4字节。为了保持A数据的空间连续性，操作系统就需要把B的数据拷贝到别的空间，比如拷贝到D刚刚释放的空间中。此时，应用C和D也分别删除了2字节和1字节的数据，整个内存空间上就分别出现了2字节和1字节的空闲碎片。如果应用E想要一个3字节的连续空间，显然是不能得到满足的。因为，虽然空间总量够，但却是碎片空间，并不是连续的。

好了，到这里，我们就知道了造成内存碎片的内外因素，其中，内存分配器策略是内因，而Redis的负载属于外因，包括了大小不一的键值对和键值对修改删除带来的内存空间变化。

大量内存碎片的存在，会造成Redis的内存实际利用率变低，接下来，我们就要来解决这个问题了。不过，在解决问题前，我们要先判断Redis运行过程中是否存在内存碎片。

如何判断是否有内存碎片？

Redis是内存数据库，内存利用率的高低直接关系到Redis运行效率的高低。为了让用户能监控到实时的内存使用情况，Redis自身提供了INFO命令，可以用来查询内存使用的详细信息，命令如下：

INFO memory
# Memory
used_memory:1073741736
used_memory_human:1024.00M
used_memory_rss:1997159792
used_memory_rss_human:1.86G
…
mem_fragmentation_ratio:1.86

这里有一个mem_fragmentation_ratio的指标，它表示的就是Redis当前的内存碎片率。那么，这个碎片率是怎么计算的呢？其实，就是上面的命令中的两个指标used_memory_rss和used_memory相除的结果。

mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss/ used_memory

used_memory_rss是操作系统实际分配给Redis的物理内存空间，里面就包含了碎片；而used_memory是Redis为了保存数据实际申请使用的空间。

我简单举个例子。例如，Redis申请使用了100字节（used_memory），操作系统实际分配了128字节（used_memory_rss），此时，mem_fragmentation_ratio就是1.28。

那么，知道了这个指标，我们该如何使用呢？在这儿，我提供一些经验阈值：

mem_fragmentation_ratio 大于1但小于1.5。这种情况是合理的。这是因为，刚才我介绍的那些因素是难以避免的。毕竟，内因的内存分配器是一定要使用的，分配策略都是通用的，不会轻易修改；而外因由Redis负载决定，也无法限制。所以，存在内存碎片也是正常的。
mem_fragmentation_ratio 大于 1.5 。这表明内存碎片率已经超过了50%。一般情况下，这个时候，我们就需要采取一些措施来降低内存碎片率了。

如何清理内存碎片？

当Redis发生内存碎片后，一个“简单粗暴”的方法就是重启Redis实例。当然，这并不是一个“优雅”的方法，毕竟，重启Redis会带来两个后果：

如果Redis中的数据没有持久化，那么，数据就会丢失；
即使Redis数据持久化了，我们还需要通过AOF或RDB进行恢复，恢复时长取决于AOF或RDB的大小，如果只有一个Redis实例，恢复阶段无法提供服务。

所以，还有什么其他好办法吗?

幸运的是，从4.0-RC3版本以后，Redis自身提供了一种内存碎片自动清理的方法，我们先来看这个方法的基本机制。

内存碎片清理，简单来说，就是“搬家让位，合并空间”。

我还以刚才的高铁车厢选座为例，来解释一下。你和小伙伴不想耽误时间，所以直接买了座位不在一起的三张票。但是，上车后，你和小伙伴通过和别人调换座位，又坐到了一起。

这么一说，碎片清理的机制就很容易理解了。当有数据把一块连续的内存空间分割成好几块不连续的空间时，操作系统就会把数据拷贝到别处。此时，数据拷贝需要能把这些数据原来占用的空间都空出来，把原本不连续的内存空间变成连续的空间。否则，如果数据拷贝后，并没有形成连续的内存空间，这就不能算是清理了。

我画一张图来解释一下。

在进行碎片清理前，这段10字节的空间中分别有1个2字节和1个1字节的空闲空间，只是这两个空间并不连续。操作系统在清理碎片时，会先把应用D的数据拷贝到2字节的空闲空间中，并释放D原先所占的空间。然后，再把B的数据拷贝到D原来的空间中。这样一来，这段10字节空间的最后三个字节就是一块连续空间了。到这里，碎片清理结束。

不过，需要注意的是：碎片清理是有代价的，操作系统需要把多份数据拷贝到新位置，把原有空间释放出来，这会带来时间开销。因为Redis是单线程，在数据拷贝时，Redis只能等着，这就导致Redis无法及时处理请求，性能就会降低。而且，有的时候，数据拷贝还需要注意顺序，就像刚刚说的清理内存碎片的例子，操作系统需要先拷贝D，并释放D的空间后，才能拷贝B。这种对顺序性的要求，会进一步增加Redis的等待时间，导致性能降低。

那么，有什么办法可以尽量缓解这个问题吗？这就要提到，Redis专门为自动内存碎片清理功机制设置的参数了。我们可以通过设置参数，来控制碎片清理的开始和结束时机，以及占用的CPU比例，从而减少碎片清理对Redis本身请求处理的性能影响。

首先，Redis需要启用自动内存碎片清理，可以把activedefrag配置项设置为yes，命令如下：

config set activedefrag yes

这个命令只是启用了自动清理功能，但是，具体什么时候清理，会受到下面这两个参数的控制。这两个参数分别设置了触发内存清理的一个条件，如果同时满足这两个条件，就开始清理。在清理的过程中，只要有一个条件不满足了，就停止自动清理。

active-defrag-ignore-bytes 100mb：表示内存碎片的字节数达到100MB时，开始清理；
active-defrag-threshold-lower 10：表示内存碎片空间占操作系统分配给Redis的总空间比例达到10%时，开始清理。

为了尽可能减少碎片清理对Redis正常请求处理的影响，自动内存碎片清理功能在执行时，还会监控清理操作占用的CPU时间，而且还设置了两个参数，分别用于控制清理操作占用的CPU时间比例的上、下限，既保证清理工作能正常进行，又避免了降低Redis性能。这两个参数具体如下：

active-defrag-cycle-min 25：表示自动清理过程所用CPU时间的比例不低于25%，保证清理能正常开展；
active-defrag-cycle-max 75：表示自动清理过程所用CPU时间的比例不高于75%，一旦超过，就停止清理，从而避免在清理时，大量的内存拷贝阻塞Redis，导致响应延迟升高。

自动内存碎片清理机制在控制碎片清理启停的时机上，既考虑了碎片的空间占比、对Redis内存使用效率的影响，还考虑了清理机制本身的CPU时间占比、对Redis性能的影响。而且，清理机制还提供了4个参数，让我们可以根据实际应用中的数据量需求和性能要求灵活使用，建议你在实践中好好地把这个机制用起来。

小结

这节课，我和你一起了解了Redis的内存空间效率问题，这里面的一个关键技术点就是要识别和处理内存碎片。简单来说，就是“三个一”：

info memory命令是一个好工具，可以帮助你查看碎片率的情况；
碎片率阈值是一个好经验，可以帮忙你有效地判断是否要进行碎片清理了；
内存碎片自动清理是一个好方法，可以避免因为碎片导致Redis的内存实际利用率降低，提升成本收益率。

内存碎片并不可怕，我们要做的就是了解它，重视它，并借用高效的方法解决它。

最后，我再给你提供一个小贴士：内存碎片自动清理涉及内存拷贝，这对Redis而言，是个潜在的风险。如果你在实践过程中遇到Redis性能变慢，记得通过日志看下是否正在进行碎片清理。如果Redis的确正在清理碎片，那么，我建议你调小active-defrag-cycle-max的值，以减轻对正常请求处理的影响。

每课一问

按照惯例，我给你提一个小问题。在这节课中，我提到，可以使用mem_fragmentation_ratio来判断Redis当前的内存碎片率是否严重，我给出的经验阈值都是大于1的。那么，我想请你来聊一聊，如果mem_fragmentation_ratio小于1了，Redis的内存使用是什么情况呢？会对Redis的性能和内存空间利用率造成什么影响呢？

欢迎你在留言区写下你的思考和答案，和我一起交流讨论，如果觉得今天的内容对你有所帮助，也欢迎分享给你的朋友或同事，我们下节课见。

精选留言（15）

Kaito 👍（310） 💬（16）
如果 mem_fragmentation_ratio 小于 1 了，Redis 的内存使用是什么情况呢？会对 Redis 的性能和内存空间利用率造成什么影响？ mem_fragmentation_ratio小于1，说明used_memory_rss小于了used_memory，这意味着操作系统分配给Redis进程的物理内存，要小于Redis实际存储数据的内存，也就是说Redis没有足够的物理内存可以使用了，这会导致Redis一部分内存数据会被换到Swap中，之后当Redis访问Swap中的数据时，延迟会变大，性能下降。通过这篇文章了解到，Redis在进行内存碎片整理时，由于是主线程操作的，所以这块也是一个影响Redis性能的风险点。其中active-defrag-ignore-bytes和active-defrag-threshold-lower参数主要用于控制达到什么阈值后开始碎片整理，如果配置的碎片大小和碎片率在可接受的范围内，那么Redis不会进行碎片整理，也就不会对Redis产生性能影响。而达到设定阈值开始碎片整理后，active-defrag-cycle-min和active-defrag-cycle-max参数则用来控制在这期间，Redis主线程资源使用的上下限，这个需要根据碎片整理的时间、Redis的响应延迟进行权衡，合理配置。我个人认为，应该优先保证Redis性能尽量不受影响，让碎片整理期间的资源消耗控制在稳定的范围内，并尽量缩短碎片整理的时间。
2020-09-23

test 👍（42） 💬（0）
mem_fragmentation_ratio小于1，说明redis内存不够用了，换了一部分到swap中，会严重影响性能。
2020-09-23

Geek_b8d5c9 👍（21） 💬（0）
有点想Java中的垃圾回收算法的标记整理
2020-12-11

escray 👍（17） 💬（2）
数据删除后，Redis 释放的内存空间由内存分配器管理，不会立刻返回给操作系统。再加上内存碎片的问题，感觉是因为 Redis 是使用 C 语言实现的，如果是在 JVM 上，内存管理就不会成为棘手的问题了，当然性能上 JVM 比起 C 语言来还是有不少劣势。其实 Redis 清理内存碎片的方式和 JVM 的内存管理也很类似。 active-defrag-ignore-bytes、active-defrag-threshold-lower、active-defrag-cycle-min、active-defrag-cycle-max 是 4 个和 Redis 内存碎片清理机制有关的参数，而 100mb、10、25、75 应该是老师给出的参考值或者是最佳实践吧。如果 mem_fragmentation_ratio 小于 1，那么我来猜测一下，如果小于 0.5 感觉内存的利用率比较低，内存的 ROI 太低，可以考虑减少给 Redis 分配的内存；而在 0.5 ~ 1 之间的话，感觉应该是比较合适的，但是也有可能会有太多的碎片需要整理。看了课代表的回答，惭愧的发现，我完全搞反了 used_memory_rss 和 used_memory 的含义，其中 rss 表示 resident set size used_memory: Total number of bytes allocated by Redis using its allocator (either standard libc, jemalloc, or an alternative allocator such as tcmalloc) used_memory_rss: Number of bytes that Redis allocated as seen by the operation system (a.k.a resident set size). Ideally, the used_memory_rss value should be only slightly higher than used_momory. When rss >> used, a large difference means there is memory fragmentation... When used >> rss, it means part of Redis memory has been swapped off by the operating system: expect some significant latencies. 在留言里没有看到老师的身影（“作者回复”），爱总结的非凡哥也不见了，只有课代表还在。
2021-03-27

树斌 👍（15） 💬（4）
实际案例，redis-cluster三主三从，检查所有节点的内存碎片率均小于1，在0.7-0.9之间，used_memory基本每个节点都只有12m左右，但是检查swap确认是没有虚拟内存交换的，不知道这种情况作何解释？一直没闹明白
2020-09-24

IT小僧 👍（14） 💬（4）
小于1不一定是发生了swap 也有可能是因为内存空白页导致的，前者会影响性能，后者不会。
2020-12-15

悟空聊架构 👍（11） 💬（1）
课后问题：如果 mem_fragmentation_ratio 小于 1 了，Redis 的内存使用是什么情况呢？会对 Redis 的性能和内存空间利用率造成什么影响呢？ mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss / used_memory < 1 ，说明操作系统分配给Redis进程的物理内存 < Redis实际存储数据的内存。原因和影响： 1.Redis 没有申请到足够的物理内存 2.Redis 的一部分内存数据会被换到 Swap 中 3.Redis访问 swap 中的数据时，相当于与磁盘进行交互，访问慢，性能下降。 swap 是什么？内存 swap 是操作系统里将内存数据在内存和磁盘间来回换入和换出的机制，涉及到磁盘的读写。一旦出发 swap，性能会收到慢速磁盘读写的影响。 Redis 实例自身使用了大量的内存，导致物理机器的可用内存不足。和 Redis 实例在同一台机器上运行的其他进程，在进行大量的文件读写操作，文件读写本身会占用系统，导致分配给 Redis 实例的内存量变少，进而出发 Redis 发生 swap。如何识别和处理 Redis 内存碎片 info memory 命令是一个好工具，可以帮助你查看碎片率的情况； INFO memory 碎片率阈值是一个好经验，可以帮忙你有效地判断是否要进行碎片清理了； mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss/ used_memory used_memory_rss 是操作系统实际分配给 Redis 的物理内存空间，里面就包含了碎片； used_memory 是 Redis 为了保存数据实际申请使用的空间内存碎片自动清理是一个好方法，可以避免因为碎片导致 Redis 的内存实际利用率降低，提升成本收益率。 config set activedefrag yes active-defrag-ignore-bytes 100mb：表示内存碎片的字节数达到 100MB 时，开始清理； active-defrag-threshold-lower 10：表示内存碎片空间占操作系统分配给 Redis 的总空间比例达到 10% 时，开始清理。（第一个和第二个需要同时满足才会开始清理） active-defrag-cycle-min 25：表示自动清理过程所用 CPU 时间的比例不低于 25%，保证清理能正常开展； active-defrag-cycle-max 75：表示自动清理过程所用 CPU 时间的比例不高于 75%，一旦超过，就停止清理，从而避免在清理时，大量的内存拷贝阻塞 Redis，导致响应延迟升高。
2021-05-29

数学汤家凤 👍（7） 💬（1）
内存分配向上取整导致的内部碎片内存反复分配回收导致的外部碎片解决方法移动，什么时候移动？碎片太多且CPU不忙时移动
2020-11-11

小西几 👍（6） 💬（12）
启用碎片整理的时候报错 127.0.0.1:6379> CONFIG SET activedefrag yes (error) DISABLED Active defragmentation cannot be enabled: it requires a Redis server compiled with a modified Jemalloc like the one shipped by default with the Redis source distribution 此时碎片率已经达到4.28,并且redis 还没有启用持久化，其他数据： used_memory:3304902272 used_memory_human:3.08G used_memory_rss:14155644928 used_memory_rss_human:13.18G used_memory_peak:5176474576 used_memory_peak_human:4.82G 请问老师，我该怎么执行碎片整理。这是生产环境，比较重要。因为内存马上不够用了。
2020-09-27

日落黄昏下 👍（4） 💬（0）
刚建的redis实例的内存碎片率一般会小于1，这个时候并没有数据占用内存，但是会创建复制积压缓冲区，由于此时并没有使用，操作系统并没有真正把内存分配给redis而redis是有记录这个内存的，所以造成了内存碎片率小于1
2021-10-11

dfuru 👍（4） 💬（0）
分配的物理空间小于申请的空间，发生swap，严重降低读写性能
2020-10-08

Mousse 👍（3） 💬（1）
蒋老师你好，文中你说redis的内存分配器有： libc、jemalloc、tcmalloc 。默认jemalloc。我在我本地redis使用redis-server -v 得到：Redis server v=6.2.5 sha=00000000:0 malloc=libc bits=64 build=967e5ebd0d817150 这个是不是代表内存分配器使用了 libc？这样导致我在redis.conf中设置activedefrag yes的时候就报错“ 'activedefrag yes' Active defragmentation cannot be enabled: it requires a Redis server compiled with a modified Jemalloc like the one shipped by default with the Redis source distribution ” 请问老师这是不是内存分配器的问题，如果是的话，如何切换？感谢
2021-09-01

yyl 👍（3） 💬（0）
mem_fragmentation_ratio 小于 1 ，是什么意思呢？分配给Redis的内存，小于Redis申请的内存大小。假设系统只有4GB，没有其它进程与Redis抢夺物理内存资源。按照提问，Redis实际申请了8G内存，系统最多只能分配给其 4GB，其余的只能通过swap置换至磁盘了，此时Redis性能快速下降
2020-11-14

可怜大灰狼 👍（3） 💬（1）
老师您好，4.0-RC3 版本之前没有自动清理，是不是只能重启服务？
2020-09-23

青青子衿 👍（3） 💬（0）
这篇写的很好，感觉受益不小
2020-09-23