Redis内存碎片：深度解析与优化策略 _Redis

在我们探究和优化redis性能的过程中，「Redis内存碎片」是一个不可忽视的话题。
这篇文章将深入研究这个看似微不足道，但实际上对Redis运行效率产生重要影响的问题。首先，让我们揭开Redis内存碎片的神秘面纱，理解它的本质及其为何成为我们必须面对的挑战。

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内存碎片如何产生的Redis内存碎片主要是因为Redis数据存储和回收过程中的内存管理问题导致的。
Redis分配内存时，会根据需要申请一段连续的内存空间。但当Redis删除或修改数据时，释放的内存空间并不一定能被立即重新利用，尤其是当这些空闲内存空间大小不一致时，就可能导致内存碎片的出现。
为了提高内存使用的效率，Redis内部使用内存分配器来对内存的申请和释放进行管理。Redis使用的内存分配器默认是「jemalloc」。
而内存分配器是按照固定大小来分配内存的，并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。redis会申请不同大小的内存空间来存储不同业务不同类型的数据，由于内存按照固定大小分配且会比实际申请的内存要大一些，这个过程中会产生内存碎片。
举个生活中的例子，帮助大家理解：
假设你正在整理一间图书馆。图书馆的书架就像是Redis储存数据的内存空间。每本书都代表不同大小的数据。刚开始时，你把所有的书都按照大小放好。小书在一侧，大书在另一侧。这样你可以有效地利用书架的空间，也方便找书。
但是，如果你需要移除一些书（删除某些数据），然后又加入新的书（新增数据），就可能出现问题了。例如，你移除了一些大书，把它们的位置空出来，然后把新的小书放进去。这样下来，原本属于大书的空间，现在只被小书部分占用，剩余的空白就成了“内存碎片” 。
又或者你有一堆新的大书要放，但书架上只有分散的小书的空位，无法容纳这些大书。这个时候你可能需要重新排列整个书架（类似于Redis的内存整理）去腾出连续的大片空间来摆放这些新的大书。
总结来说：当数据不断删除和新增时，内存中空出的位置可能无法完全匹配新数据的大?。?贾虏??幢焕?玫?ldquo;碎片”空间，这就是内存碎片。
内存分配器Redis 使用内存分配器来管理其在运行期间需要使用的内存资源。可以是libc、jemalloc、tcmalloc 。默认是jemalloc 。
要指定 Redis 使用哪个内存分配器，你需要在编译 Redis 时做出选择。通常在执行 make 命令时可以通过 MALLOC 参数来指定。例如，如果你想使用 jemalloc，你可以像这样编译 Redis：make MALLOC=jemalloc 。
jemalloc在64位系统中，将内存空间划分为小、大、巨大三个范围。每个范围内又划分了许多小的内存块单位，存储数据的时候，会选择大小最合适的内存块进行存储。
jemalloc划分的内存单元如下图所示：

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也就是说Redis是以指定大小的块为单位进行连续内存分配的，而不是按需分配的，Redis 会根据申请的内存最接近的固定值分配相应大小的空间。
这就像你有不同的箱子，为了装东西，你需要找一个体积最接近的箱子来装。但是装进去后，你发现还有空间可以放一些小东西，就无需再找箱子了。
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，这会返回一段描述Redis内存使用情况的文本。
redis> info memory我们会看到类似如下的信息：

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在这里，我们主要关注的是名为mem_fragmentation_ratio的字段，它显示了Redis内存碎片的比例。
如果mem_fragmentation_ratio大于1，那就表示存在内存碎片。这个值越大，内存碎片就越多。如果该值非常接近1或者小于1，则表示内存碎片很少或者没有。
计算公式为：
mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss / used_memory