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Redis内存碎片清理

当Redis中清理了大量的Key之后原先Redis申请的内存（used_memory_rss）将继续持有而不会释放，此时查看内存信息将会看到存在大量的内存碎片。那么，Redis的内存碎片可以清理么，该如何清理呢？翻看了Redis的相关资料发现，Redis4版本之后开始支持内存碎片的清理，于是进行了一次测试，内容如下： 1. 可以发现实际使用内存为130.69M，而Redis申请的内存为10.90G，碎片率mem_fragmentation_ratio为85.42，相当高了 4. 清理内存碎片默认情况下自动清理碎片的参数是关闭的，可以按如下命令查看 127.0.0.1:6379> config get activedefrag 1) "activedefrag" 2) "no 此时redis占用的内存used_memory_rss已降低至4.71G了，内存碎片为36.61 5.

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Redis 内存碎片分析

内存碎片产生原因内存分配器按照固定大小分配内存，而不是完全按照程序申请的内存大小来进行分配。比如程序申请一个20字节的内存，内存分配器会分配一个32字节的内存空间，这么做是为了减少分配次数。，产生内存碎片 [image.png] 怎么判断存在内存碎片 redis的info memory命令可以帮助我们判断当前实例是否存在内存碎片 INFO memory # Memory used_memory =1应该是最理想的情况内存碎片严重程度产生内存碎片不可避免，那么内存碎片率达到多少需要进行清理呢，这里有个经验阈值 1 < mem_fragmentation_ratio < 1.5 ,可以认为是合理的如何清理内存碎片自动清理 Redis 4.0-RC3 + 版本提供了内存碎片自动清理的办法，其基本思想是“搬家让位，合并空间” 启用自动清理功能 config set activedefrag yes 10 # 默认10，表示内存碎片空间占OS分配给redis的物理内存空间的比例达到10%时控制参数 redis是单进程模型，内存碎片自动清理是通过==主线程操作==的，也会消耗一定的CPU资源

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经典面试题（一）之服务器内存碎片

我面试的职位是后台C++开发。且不说面试会可能会遇到这个问题，我们很多服务器程序在长周期或者大量访问的情况后会变得反应迟钝，排查原因发现占用内存会随着请求数量的增多不规律而且不正常地增长，和内存泄漏一样。如果使用valgrind这样的内存泄露工具排查却发现并无内存泄露，其根本原因是内存碎片造成的。这也是我们在开发高性能服务器需要解决的一个问题，那如何解决这个问题呢？请听我慢慢道来。堆空间不仅可用内存多，而且可以动态分配，也就是说按需获取，按需使用，不需要时释放即可。C中的malloc/free与C++中的new/delete就是用来管理内存的。虽然这样会引起程序的暂时停顿，但是在不直接和用户进行UI交互的服务器程序中，这种小间断往往是可以接受的，尤其是那些追求高吞吐量同时又要避免内存碎片的程序非常适合使用这种模型。

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Redis调优 | 内存碎片

, 查询缓冲区, AOF重写缓 used_memory_overhead:836278 # Redis服务器启动时消耗的内存 used_memory_startup:786488 # 数据占用的内存大小 :0 1.2 内存碎片通过上述命令可以发现, Redis的内存实际使用量和申请空间是不相同的, 这也就是内存碎片. 碎片整理 2.1 碎片整理了解了当前Redis内存情况之后, 就是内存的碎片整理了. Redis中提供了碎片调整参数, 根据自己集群节点的情况调整. , active-defrag-threshold-lower 控制是否进行内存碎片整理; 这两个参数同时满足时, 进入内存碎片整理逻辑, 碎片整理过程中,会对集群有一定的影响, 需要将值调整到一个合理的值内存回收会使Redis集群的响应变慢, 因为内存碎片整理是在主线程中执行的, 通过源码发现, 内存碎片整理操作会scan迭代整个 redis 节点, 并进行内存复制, 转移等操作. 3.

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图解｜Linux内存碎片整理

内存碎片整理原理内存碎片整理的原理比较简单：在内存碎片整理开始前，会在内存区的头和尾各设置一个指针，头指针从头向尾扫描可移动的页，而尾指针从尾向头扫描空闲的页，当他们相遇时终止整理。复制完成后，将可移动内存页释放即可。最后结果：经过内存碎片整理后，如果现在要申请 3 个地址连续的内存页，就能申请成功了。内存碎片整理实现接下来，我们将会分析内存碎片整理的实现过程。注：本文使用的是 Linux-2.6.36 版本的内存 1. 内存碎片整理时机当要申请多个地址联系的内存页时，如果申请失败，将会进行内存碎片整理。如果申请一个内存页，那么就没有整理碎片的必要（这说明是内存不足，而不是内存碎片导致） if (! 如果需要进行内存碎片整理，那么调用 try_to_compact_pages() 函数进行内存碎片整理。

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内存泄露或内存碎片问题的解决

内存泄露内存泄露通常是程序自身编码缺陷造成，常见的 malloc 内存后没有free等类似的操作，系统在运行过程当中反复的malloc，吃掉系统内存，造成内核OOM，将某个进程需要申请内存的杀死而退出所以编码一定要严谨，申请内存，一定在不用时记得释放。内存碎片：内存碎片是一个系统问题，反复的malloc和 free，而free后的内存又不能马上被系统回收利用。这个与系统对内存的回收机制有关。曾经一个同事在研究jmalloc，就是为了解决内存碎片问题，优化内存利用。很多开源都用他替代malloc和free。其次采用内存池管理方法。 VmLck(KB) 任务已经锁住的物理内存的大小。锁住的物理内存不能交换到硬盘 (locked_vm) VmRSS(KB) 应用程序正在使用的物理内存的大小，就是用ps命令的参数rss的值 (rss) VmData(KB) 程序数据段的大小（所占虚拟内存的大小

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LWN 105021: 主动内存碎片整理

上个月，本文的作者还给大家介绍了 Nick Piggin 的 kswapd 补丁，该补丁也试图缓解内存的碎片问题。当然也还有很多人专注于这一领域尝试着解决问题。其中一个就是 Marcelo Tosatti，他向内核中提交了一个动态内存碎片整理的补丁。在抽象层面上，他所给的算法也相当直接易懂：为了获得阶数为 N 的连续内存块，先从你能找到的小于 N 的最大阶数的内存块开始，试图去为该内存块前后非空的页框重定位，如果移走了足够数量的页框，那么一个更大的连续内存块就创建完成了他的补丁也被指出和一些其他的工作有所相似，例如用于来支持热拔插内存。当内存要被移除系统时，相应内存区域上的页框必须要被移动到其他地方。本质上说，热拔插内存补丁试图创建一块大的内存区域，而这区域刚好包括了实体内存相应的物理地址。

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linux kernel内存碎片防治技术

1 低内存时整合碎片从buddy申请内存页，如果找不到合适的页，则会进行两步调整内存的工作，compact和reclaim。前者是为了整合碎片，以得到更大的连续内存；后者是回收不一定必须占用内存的缓冲内存。 compact，首先要满足order大于0，并且gfp_mask携带__GFP_FS和__GFP_IO；另外，需要zone的剩余内存情况满足一定条件，kernel称之为“碎片指数”（fragmentation 1000 - div_u64( (1000+(div_u64(info->free_pages * 1000ULL, requested))), info->free_blocks_total) 在整合内存碎片的过程中，碎片页只会在本zone的内部移动，将位于zone低地址的页尽量移到zone的末端。

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解决golang 的内存碎片问题

解决golang 的内存碎片问题本文译自Why I encountered Go memory fragmentation? How did I resolve it? ，作者通过分析golang的堆管理方式，解决了内存碎片的问题。背景我们的团队正在搭建运行一个兼容Prometheus的内存时序数据库，该数据库有一个数据结构，称为"chunk"。因此可以想象，每4个小时，当某些零散chunk过期时，就会导致大量内存碎片。恢复时使用未对齐mspan的实际chunk大小来保存数据，导致过期内存重复利用率不高，也导致mspan中出现了大量内存碎片：最后作者，通过如下方式解决了该问题：将容量申请设置为128字节，让内存申请模式保持一致 (即让系统自动对其mspan)，这样就可以尽可能地复用内存按照时间顺序来写入快照文件，防止因为数据乱序导致出现chunk层面的内存碎片通过如上两种方式解决了该问题：这里解释一下文中涉及的mstat

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Linux 内核 VS 内存碎片（下）

从 Linux 内核 VS 内存碎片（上）我们可以看到根据迁移类型进行分组只是延缓了内存碎片，而并不是从根本解决，所以随着时间的推移，当内存碎片过多，无法满足连续物理内存需求时，将会引起性能问题。 killer 要么太早的出场，那么太晚，导致服务器上绝大部分任务长期处于 hung up 状态。我们按这个最大次数 16 来看，假设平均一次直接内存回收的延迟是 10ms （对于现在百G内存的服务器来说，shrink active/inactive lru 链表是很耗时的，如果需要等待回写脏页还会有额外的延迟当指数趋近 1000 时则表示内存分配将因外部碎片过多导致失败，所以不适合做内存回收而是做内存规整，在这里规整和回收的分界线由外部碎片阈值决定：/proc/sys/vm/extfrag_threshold 虽然调大 vm.min_free_kbytes 确实会导致一些内存浪费，不过对于 256G 内存的服务器来说，我们设置成 4G，也只占了 1.5%。

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Redis内存碎片和Pipeline管道

内存碎片内存碎片如何产生的？ Redis内部有自己的内存分配器，默认是jemalloc，为了提高内存使用的效率，来对内存的申请和释放进行管理。但是，这种分配空间的方式会带来一定程度的内存碎片。我们可以把固定大小的划分空间看成不同体积的箱子，每种箱子里的空间不同程度上都会有剩余。这些剩余的空间就是内存碎片。怎么看是否有内存碎片？我们登陆到Redis服务器上，执行以下命令： redis> info memory 我们会看到这些信息：图片指标mem_fragmentation_ratio:1.86 表示当前的内存碎片率。大于1：说明内存有碎片，一般在1到1.5之间是正常的。大于1.5：说明内存碎片率比较大，需要考虑是否要进行内存碎片清理，要引起重视。清理内存碎片低于4.0-RC3版本的Redis 如果你的Redis版本是4.0-RC3以下的，Redis服务器重启后，Redis会将没用的内存归还给操作系统，碎片率会降下来。

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Linux 内核 VS 内存碎片（上）

（外部）内存碎片是一个历史悠久的 Linux 内核编程问题，随着系统的运行，页面被分配给各种任务，随着时间的推移内存会逐步碎片化，最终正常运行时间较长的繁忙系统可能只有很少的物理页面是连续的。由于 Linux 内核支持虚拟内存管理，物理内存碎片通常不是问题，因为在页表的帮助下，物理上分散的内存在虚拟地址空间仍然是连续的（除非使用大页），但对于需要从内核线性映射区分配连续物理内存的需求来说就会变的非常困难本文将重点描述当前常用的 3.10 版本内核在伙伴分配器的预防内存碎片的扩展，内存规整原理，如何查看碎片指数，以及如何量化内存规整带来的延迟开销等。，因此当出现频繁盗用时，说明存在外部内存碎片事件，这些外部碎片事件为未来埋下了隐患。我们可以看到根据迁移类型进行分组只是延缓了内存碎片，而并不是从根本解决，所以随着时间的推移，当内存碎片过多，无法满足连续物理内存需求时，将会引起性能问题。

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Kubernetes 最佳实践：处理内存碎片化

内存碎片化造成的危害节点的内存碎片化严重，导致docker运行容器时，无法分到大的内存块，导致start docker失败。最终导致服务更新时，状态一直都是启动中判断是否内存碎片化严重内核日志显示： [joefz8qt1z.png] [sxhi8ah7j5.png] 进一步查看的系统内存(cache多可能是io导致的，为了提高 io效率留下的缓存，这部分内存实际是可以释放的)： [9bu04x7cbo.png] 查看slab (后面的0多表示伙伴系统没有大块内存了)： [handle-memory-fragmentation- 4.png] 解决方法周期性地或者在发现大块内存不足时，先进行drop_cache操作: echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 必要时候进行内存整理，开销会比较大，会造成业务卡住一段时间

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Redis内存碎片的产生与清理

大于1小于1.5：正常值，有一些内存碎片，但也可以提高性能，可以接受大于1.5：说明内存碎片率比较大，需要考虑是否要进行内存碎片清理，要引起重视小于1：内存不够redis用了，已经开始使用swap机制交换内存，也就是使用硬盘了（swap可以在设置中禁用），需要考虑扩容redis了如何清理内存碎片？ Redis版本4.0以下重启redis，自动归还所有内存，简单粗暴 Redis版本4.0以上可以开启自动内存碎片清理： 127.0.0.1:6379[6]> config set activedefrag 100 当然，在面对一些复杂的场景时我们希望能根据自己设计的策略来进行内存碎片清理，redis也提供了手动内存碎片清理的命令： 127.0.0.1:6379> memory purge OK 总结占有欲很高的的redis总是会留下已经不用的内存，这在生产环境中必然是不能接受的，所以内存碎片的清理非常重要

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redis4.0 内存碎片整理源码解析

引言 redis 作为一个内存型数据库，在使用中常常会遇到的问题就是内存碎片的问题。，操作系统堆内存中会造成大量碎片，导致实际占用的系统内存远大于 redis 本身所需要占用的内存，从而造成资源的浪费。内存碎片率的计算内存碎片率 mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss / used_memory，他指的是 redis 实际占用的内存占他所需要内存的比例。内存碎片率通常在 1~1.5 之间比较理想，表示内存碎片较少，而高于 1.5 则说明内存碎片较多，资源浪费的现象比较严重，当然，这个数值越大，内存碎片的问题就越大。自动碎片整理相关配置开启自动内存碎片整理(总开关) activedefrag yes 当碎片达到 100mb 时，开启内存碎片整理，默认为 100mb active-defrag-ignore-bytes

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Redis优化之内存碎片小踩坑

而之前就做着性能优化的活，也顺手接下了优化Redis的活内存碎片率mem_fragmentation_ratio 查阅相关资料得知，速度过慢很有可能是因为内存不足使用了swap导致。大于1.5表示，系统分配的内存大于Redis实际使用的内存，Redis没有把这部分内存返还给系统，产生了很多内存碎片。在Redis 4.0版以前，只能通过安全重启解决这个问题。小于1表示，系统分配的内存小于Redis实际使用的内存，而Redis很有可能在使用Swap了！使用swap是相当影响性能的。而我这个ratio小于1，那么说明很有可能使用Swap了。翻译过来大意就是数据集中有很多全部填充为零的数据，他们会全部映射到同一个内存区域。所以会导致实际使用内存大于系统分配的内存！ emm…本机连接远程Redis服务器的速度大约3M/s。

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分享一例Android内存碎片OOM

问题介绍最近有遇到一种OOM问题 image.png 意思就是出现Java 内存碎片了，明明还有231MB空间可以使用，可是分配1.2M内存失败了。普通的分析思路这个问题如何分析？最直接的思路可能就是认为Java内存使用出问题了，最可能的就是OOM堆栈这块内存使用不合理了。然后找到关键字"碎片"，既然是碎片，那么就搞一个类似于对象池的机制，就可以解决了。而且还有最关键的一个问题，还有231M的内存，为什么就分配不出来了？即使是有碎片，我还有231M的内存，分配1.2M还是很容易啊。看起来就需要走正规的分析思路了。接下来我们就可以看到OOM中的内存碎片是如何来的了。是因为mspace_malloc失败了，是malloc失败无非就是无可用的虚拟地址用来分配了，也就是native层内存泄漏了；为什么是报碎片问题，因为虚拟机以为现在还有足够的空余空间，而最大连续空间又小于申请空间

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Redis 内存碎片率太低该怎么办？

背景问题偶然收到某客户问题“我的 Redis 内存碎片率很低在 0.2 左右，网上说会导致 Redis 性能变慢，我该咋办？”。官方的计算 Redis 内存碎片率的公式如下：mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss/used_memory即 Redis 向操作系统中申请的内存与分配器分配的内存总量的比值 863944（启动后初始内存量 startup.allocated+ 初始元数据 dataset.bytes），向操作系统申请的内存为 2789376，碎片率为 3.48。 image.png结论Redis 内存碎片率低并非只跟 SWAP 有关，生产环境通常建议禁用了 SWAP。随着业务数据量增长，Redis 内存碎片率比值会逐渐趋于 1。

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伙伴系统之避免碎片--Linux内存管理(十六)

1 前景提要 1.1 碎片化问题分页与分段页是信息的物理单位, 分页是为了实现非连续分配, 以便解决内存碎片问题, 或者说分页是由于系统管理的需要. 但在Linux内存管理方面，有一个长期存在的问题 : 在系统启动并长期运行后，物理内存会产生很多碎片。该情形如下图所示 ? 但对内核来说，碎片是一个问题. 目前Linux内核为解决内存碎片的方案提供了两类解决方案依据可移动性组织页避免内存碎片虚拟可移动内存域避免内存碎片 2 依据可移动性组织页避免内存碎片依据可移动性组织页是方式物理内存碎片的一种可能方法由于分配的内存区长度是最大的, 因此不会向可移动内存中引入碎片. 总而言之, 这种做法避免了启动期间内核分配的内存(经常在系统的整个运行时间都不释放)散布到物理内存各处, 从而使其他类型的内存分配免受碎片的干扰，这也是页可移动性分组框架的最重要的目标之一. 3 虚拟可移动内存域避免内存碎片

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一种避免 iOS 内存碎片的方法

一、引言在和服务器传输文本的时候，可能会因为某一个字符的编码格式不同、少了一个字节、多了一个字节等原因导致整段文本都无法解码。这个方法的弊端在于CFStringCreateWithBytes方法分配的字符串是堆空间，如果数据过长，则很容易产生内存碎片。那这里不是会造成内存泄漏了吗？觉得要慎用）。这时可以考虑自定义一个分配器，分配器在分配内存的时候，返回一块固定大小的内存重复使用。否则无法释放，造成内存泄漏。四、结语自定义分配器让我们对内存的分配拥有了一定的可操作性，文中的应用场景是在创建对象时返回一块固定的内存区域重复使用，避免了重复创建和释放导致的内存碎片问题。

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