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为什么删除数据后,Redis内存占用依然很高

前言 上周刚来了个应届小师弟,组长说让我带着,周二问了我这样一个问题:师兄啊,我用top命令看了下服务器内存占用情况,发现Redis内存占用严重,于是我就删除了大部分不用的keys,为什么内存占用还是很严重...第二个原因其实理解起来很简单,键值对的修改或者删除肯定会造成空间的扩容或者释放; 一方面,如果修改后的键值对变大或者变小了,势必会将占用的空间扩大或者释放不用的空间,如下图: ?...另一方面,如果键值对删除了,则会释放掉占用的空间,形成空闲空间。 如何判断存在内存碎片?...这个对于运维人员来说很重要,一旦出现Redis运行缓慢或者阻塞了,一定需要先判断内存占用情况,而不是说胡乱的重启Redis。...以上两个参数控制了清理过程中的CPU时间占比,保证了正常处理请求不受影响 总结 本文以师弟的一个疑问开头介绍了删除数据导致内存占用还是很高的原因是存在内存碎片,导致内存碎片大致分为两个原因,如下: 内存分配策略局限性

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师兄,为什么删除数据后,Redis内存占用依然很高

前言 上周刚来了个应届小师弟,组长说让我带着,周二问了我这样一个问题:师兄啊,我用top命令看了下服务器内存占用情况,发现Redis内存占用严重,于是我就删除了大部分不用的keys,为什么内存占用还是很严重...第二个原因其实理解起来很简单,键值对的修改或者删除肯定会造成空间的扩容或者释放; 一方面,如果修改后的键值对变大或者变小了,势必会将占用的空间扩大或者释放不用的空间,如下图: ?...另一方面,如果键值对删除了,则会释放掉占用的空间,形成空闲空间。 如何判断存在内存碎片?...这个对于运维人员来说很重要,一旦出现Redis运行缓慢或者阻塞了,一定需要先判断内存占用情况,而不是说胡乱的重启Redis。...以上两个参数控制了清理过程中的CPU时间占比,保证了正常处理请求不受影响 总结 本文以师弟的一个疑问开头介绍了删除数据导致内存占用还是很高的原因是存在内存碎片,导致内存碎片大致分为两个原因,如下: 内存分配策略局限性

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Redis删除数据后,为什么内存占用率还是很高

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?...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。...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。 ?...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: Redis 专门为自动内存碎片清理功机制设置的参数: 控制碎片清理的开始和结束时机 占用的 CPU 比例 从而减少碎片清理对...注意事项 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

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Redis删除数据后,为什么内存占用率还是很高

而主进程消耗又主要包括自身内存、对象内存、缓冲区内存内存碎片四个方面:自身进程占用内存Redis进程自身所占用内存,这部分内存通常很小,一个空的Redis进程所消耗的内存几乎可以忽略不计数据对象内存对象占用内存是...Redis中占用内存最大的,这里存储这我们的键值对,我们知道不同的数据类型占用内存空间大小也不同,特别是那种大key占用内存的情况就更惊人了。...我们继续看看什么是内存碎片内存碎片前面我们已经了解了Redis占用内存的组成以及如何查看内存占用信息,接下来看什么是内存碎片和导致出现内存碎片的原因。...朋友,希望本文对你有帮助~欢迎点赞 、收藏 、关注 三连支持一下~知道的越多,不知道的也越多,我是小许,下期见~参考:Redis删除数据后,为什么内存占用率还是很高?...-腾讯云开发者社区-腾讯云Redis 的数据被删除,内存占用还这么大?

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MySQL内存占用100%,是正常的?

【问题表现】 某项目压测后发现qps达标,服务器cpu和内存占用均在70%以下,然而mysql服务的内存占用高达100%,且并没有因为压测而产生波动。...共享内存是实例创建时就分配的内存空间,所有连接是共享的;私有内存是用于连接mysql服务器时才分配各自的缓存。) 2、查看连接数 如图所示,长连接数接近500。...4、查看未压测时mysql内存占用 1)经运维查看监控,压测前没有业务请求进入时,mysql内存使用率就达到了60%左右; 2)链接池服务启动后,内存占用就已经达到了98%; 3)压测并发进入后就达到了...:mysql内存占用100%的情况下,对性能有什么影响??...最终结论是该种情况为正常的,有以下原因: 原因1:运维侧咨询了腾讯云助手,了解了mysql内存占用100%这个现象是正常的。

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【玩转服务器】Linux服务器内存占用高排查方法

当Linux服务器内存占用高时,可以按照以下步骤进行排查: 查看内存使用情况 使用free命令可以查看系统的内存使用情况,包括总内存、已用内存、空闲内存等信息。...有时系统内存占用高可能是由缓存和缓冲区所导致的。Linux系统会利用未分配的内存作为缓存和缓冲区,以提高文件访问速度。...使用top或htop命令可以查看系统进程的内存占用情况,按照内存使用量排序,找出消耗较大的进程。...slab内存 查看不可回收的slab内存占用情况,如果这部分内存占用较高,可以使用slabtop命令查看是哪些slab占用大。...总结 在实际应用中,某个进程占用内存过高可能问题并非出在程序本身,如 mysql 占用内存过高,则有可能是程序代码中 sql 语句不够优化导致,所以排查要从全局出发,考虑系统整体资源占用情况。

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监测 Linux 服务器 CPU 和内存占用的方法

最近腾讯云有台服务器有几次登陆的时候和以前比稍微慢了点,就用 Xshell 连接上去看了一下 CPU 的占用情况,同时观察腾讯云服务器后台的 CPU 实时监测,二者结合起来看看目前这台云服务器的运行情况如何...监测 CPU 和内存占用可以用安全狗之类的软件客户端在本地电脑实现,那样同样需要安装服务器端,会占用一些资源;不爱安装软件或者偶尔才观察一次的可以看看下面手动的办法。...能够看到系统已经持续运行了 215 天,当前时刻 CPU 占用情况 23.4%,内存使用情况也是蛮好的。下面的列表还能看到是哪些用户占用了 CPU 和内存,及占用百分比。 ?...下拉还能看到内存监控、带宽监控、硬盘使用情况监控等等,数据很丰富详细,不过对于 Linux 主机搭建的普通网站来说,主要是 CPU 占用不能经常 100%,如果持续太高的话就要检查是哪个进程占用的,或者是否网站流量涨了需要升级配置...经过查看近 24 小时及 7 天 CPU 占用情况来看,总体来说这台腾讯云Linux 服务器的 CPU 占用内存使用情况还都是蛮理想的。

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降低Redis内存占用

1、降低redis内存占用的优点   1、有助于减少创建快照和加载快照所用的时间   2、提升载入AOF文件和重写AOF文件时的效率   3、缩短从服务器进行同步所需的时间   4、无需添加额外的硬件就可以让...双向列表与压缩列表的区别:   为了了解压缩列表比其他数据结构更加节约内存,我们以列表结构为例进行深入研究。 典型的双向列表     在典型双向列表里面,每个值都都会有一个节点表示。...以有序数组的方式存储集合不仅可以降低内存消耗,还可以提升集合操作的执行速度。...3.2、分片式集合   如何构造分片式集合才能够让它更节省内存,性能更加强大呢?主要的思路就是,将集合里面的存储的数据尽量在不改变其原有功能的情况下转换成可以被解析为十进制的数据。...如果网站的用户量大的话,这样的做法将会占用很多资源。接下来我们采用的方法每个用户仅仅只需要占用两个字节就可以完成存储信息。

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mariadb 内存占用优化

查询最高内存占用 使用以下命令可以知道mysql的配置使用多少 RAM SELECT ( @@key_buffer_size + @@query_cache_size + @@innodb_buffer_pool_size...分配过大,会使Swap占用过多,致使Mysql的查询特慢。...如果是非专用DB服务器,可以先尝试设置成内存的1/4,如果有问题再调整 query_cache_size(查询缓存) 缓存机制简单的说就是缓存sql文本及查询结果,如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中取到结果...系统资源(CPU、内存)的占用主要取决于查询的密度、效率等; 该参数设置过小的最明显特征是出现”Too many connections”错误 mysql> show variables like '%...占用内存过高的优化过程 mysql 优化技巧心得一(key_buffer_size设置) mysql内存计算 mysql计算器 mariadb官网

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Python追踪内存占用

技术背景 当我们需要对python代码所占用内存进行管理时,首先就需要有一个工具可以对当前的内存占用情况进行一个追踪。...虽然在Top界面或者一些异步的工具中也能够看到实时的内存变化,还有一些工具可以统计代码中每一步的内存占用。...但如果只是要查看单步操作之后的内存变化,tracemalloc的简单易用,让它成为了一个绝佳的选择。本文主要介绍用tracemalloc来追踪代码的内存占用变化。...也就是说,我们只统计start函数开始之后的每一步的操作导致的内存变化。我们在start之后定义了一个numpy数组b,这里还是一个numpy.float64的数组,占用了8MB的内存。...但是我们发现,此时的峰值内存占用是12MB,也就是说,这个astype的操作,其实相当于定义了一个新的数组,然后把原数组拷贝到新的数组中,再将原数组释放掉这样的一个流程。

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