redis内存消耗
内存使用统计
关注used_memory_rss（操作系统）和used_memory_rss(存储数据内存占用量)和其比值。
当比值>1，内存碎片
<1，存在swap，redis性能下降
内存消耗划分
rss = 自身内存+对象内存+缓冲内存+内存碎片
3kb = 800kb + ...
1.对象内存
存储键值对
2.缓冲内存
客户端缓冲(输入缓冲区max=1gb，输出可控)
复制积压缓冲区（一个主节点只有一个缓冲区，设置100mb，有效避免全量复制。在RBD中后续命令溢出则全量复制）
AOF缓冲区（小）
3.内存碎片
安全重启
子进程内存消耗
根据期间写入命令量决定、允许内核分配所有的物理内存（sysctl vm.overcommit_memory = 1 ）、关闭THP（大页）
内存管理
设置内存上限(maxmemory)
用于缓存，当超过上限后使用LRU策略淘汰，防止内存超过服务器内存
预留一部分防止内存碎片
动态调整内存上限
在线迁移数据或通过复制切换服务器来扩容
内存回收策略
- 删除到期的键
惰性删除：读取时判断并删除超时的键（内存泄漏，一直没被读取释放）
定时任务删除：每秒抽样选择快慢模式 - 内存使用上限触发内存溢出控制策略
- noeviction：不删除，拒绝写入 OOM command not allowed when used memo
- volatile-lru: 删除设置了expire的键
- allkeys-lru:没设置expire的键也删除（纯缓存服务器）
- 随机删除
- 随机删除设置了过期的键
- 删除最佳要过期的键
每次执行命令都会尝试回收内存
内存优化
值对象定义在redisObj结构体，包括对象类型、内部编码类型、LRU时钟、引用计数器、数据指针(scan+object idletime 查询长时间未被访问的键进行清理，高并发场景中字符串限制在39B内，减少分配次数)
缩减键值对象
key长度减少:缩写
value长度:序列化工具：protostuff、kryo(Snappy压缩json来实现通用数据格式来跨语言和调试)
共享对象池（整数）
0~9999整数对象池（当maxmemory且lru淘汰时，redis禁止共享对象池）
字符串优化
- 采用SDS字符串，预分配内存（预分配一倍或者1mb）（减少字符串修改操作如append和setrange，直接修改字符串）
- 字符串重构，将json数据转为hash结构，hmget和hmset支持部分读写（hash要采用ziplist，即连续内存结构，而不是hashtable）
- 编码优化，redis不支持编码回退
ziplist{
[zlbytes字节长度]
[zltail尾节点偏移量]
[zllen压缩链表节点数量]
[entry长度根据实际存储数据]=》{entry}[前一个节点所占空间，用于反向遍历][当前节点编码和长度][值][]
[entry]
...
[zlend列表结尾]}
可以大幅降低内存消耗，但是增加了命令耗时（长度小于1000，元素大小小于512B） - intset编码
set类型编码的一种，存储有序不重复的整数集（编码，元素个数，元素数组)
控制键的数量
根据键的规模分组映射（关键点：1、ziplist 2、长度控制在1k以内 3、存储小对象 4、预估键规模 5、调整参数）1048480=》hash：1948 field：480
标签：编码,删除,对象,redis,消耗,内存,字符串 From： https://www.cnblogs.com/bluebubbleyhbgsj/p/18303357