建站
咨詢(xún)
售后
建站咨詢(xún)
新聞中心
基于Redis的碎片清理機(jī)制
創(chuàng)新互聯(lián)長(zhǎng)期為上千多家客戶(hù)提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團(tuán)隊(duì)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對(duì)不同對(duì)象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開(kāi)放共贏平臺(tái)，與合作伙伴共同營(yíng)造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為開(kāi)原企業(yè)提供專(zhuān)業(yè)的成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、做網(wǎng)站，開(kāi)原網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有十多年豐富建站經(jīng)驗(yàn)和眾多成功案例,為您定制開(kāi)發(fā)。
Redis是一種內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，它通過(guò)鍵值對(duì)的方式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。由于其高性能和可擴(kuò)展性，Redis已經(jīng)成為廣泛使用的緩存和消息隊(duì)列解決方案之一。然而，由于Redis的數(shù)據(jù)是存儲(chǔ)在內(nèi)存中的，因此，當(dāng)數(shù)據(jù)被刪除或更新時(shí)，內(nèi)存中的碎片也會(huì)出現(xiàn)，導(dǎo)致內(nèi)存浪費(fèi)和性能下降。為了解決這個(gè)問(wèn)題，本文介紹一個(gè)基于Redis的碎片清理機(jī)制。
碎片清理機(jī)制的目標(biāo)是收集Redis中的空閑內(nèi)存塊并將它們重組成更大的塊，以減少內(nèi)存的碎片化程度。該機(jī)制包含三個(gè)主要的模塊：碎片統(tǒng)計(jì)模塊、碎片清理模塊和空閑塊重組模塊。
首先介紹碎片統(tǒng)計(jì)模塊。當(dāng)Redis中發(fā)生數(shù)據(jù)刪除或更新時(shí)，會(huì)產(chǎn)生一些空閑內(nèi)存塊。該模塊通過(guò)掃描Redis內(nèi)存空間，找到這些空閑內(nèi)存塊，并將它們保存到一個(gè)鏈表中。鏈表節(jié)點(diǎn)包含了空閑內(nèi)存塊的起始地址和大小。
以下是一個(gè)碎片統(tǒng)計(jì)模塊的示例代碼：
“`python
class fragmentationStatistics:
def __init__(self):
self.fragments = []
def get_memory_stats(self, connection):
“””獲取Redis內(nèi)存使用情況”””
memory_info = connection.info(‘memory’)
used_memory = int(memory_info.get(‘used_memory’, ‘0’))
used_memory_rss = int(memory_info.get(‘used_memory_rss’, ‘0’))
total_system_memory = int(memory_info.get(‘total_system_memory’, ‘0’))
return {
‘used_memory’: used_memory,
‘used_memory_rss’: used_memory_rss,
‘total_system_memory’: total_system_memory,
‘used_memory_ratio’: used_memory / total_system_memory
}
def scan_fragments(self, connection):
“””掃描Redis內(nèi)存空間，找到空閑內(nèi)存塊”””
frag_stats = connection.execute_command(‘MEMORY’, ‘STATS’)
for frag in frag_stats:
if frag[0] == ‘total_frag’:
total_frag = frag[1]
elif frag[0] == ‘used_frag’:
used_frag = frag[1]
elif frag[0] == ‘fragmentation_ratio’:
fragmentation_ratio = frag[1]
free_blocks = connection.execute_command(‘MEMORY’, ‘HELP’)
for block in free_blocks:
if block[0] == ‘free_blocks’:
for free_frag in block[1]:
self.fragments.append({
‘size’: int(free_frag[0]),
‘a(chǎn)ddr’: int(free_frag[1])
})
return {
‘total_frag’: total_frag,
‘used_frag’: used_frag,
‘fragmentation_ratio’: fragmentation_ratio
}
在上面的示例代碼中，使用了Redis命令`MEMORY STATS`獲取了Redis的內(nèi)存使用情況以及碎片統(tǒng)計(jì)信息。然后，使用命令`MEMORY HELP`獲取了所有的空閑內(nèi)存塊，并將它們保存為一個(gè)列表。最終，通過(guò)返回一個(gè)包含空閑內(nèi)存塊的鏈表，該模塊完成了碎片統(tǒng)計(jì)的任務(wù)。
其次介紹碎片清理模塊。該模塊負(fù)責(zé)清除Redis中的空閑內(nèi)存塊，并將它們釋放回系統(tǒng)。針對(duì)較小的空閑內(nèi)存塊，可以將它們合并成更大的塊，以減少內(nèi)部碎片。為了保證系統(tǒng)穩(wěn)定性，只有當(dāng)空閑內(nèi)存塊的總大小超過(guò)閾值后，才會(huì)觸發(fā)碎片清理。
以下是一個(gè)碎片清理模塊的示例代碼：
```python
class FragmentationCleaning:
def __init__(self, threshold=1024*1024*10):
self.threshold = threshold
def clean_fragments(self, connection, fragments):
"""清除Redis中的所有空閑內(nèi)存塊"""
total_free_size = 0
for frag in fragments:
total_free_size += frag['size']
connection.execute_command('MEMORY', 'MALLOC-DEL', str(frag['addr']))
return total_free_size
def combine_fragments(self, connection, fragments):
"""將較小的內(nèi)存塊合并成更大的內(nèi)存塊"""
fragments = sorted(fragments, key=lambda f: f['size'])
combined_size = 0
for i in range(len(fragments)-1, -1, -1):
if combined_size > self.threshold:
break
current_frag = fragments[i]
if current_frag['size']
for j in range(i-1, -1, -1):
if combined_size > self.threshold:
break
new_frag = fragments[j]
if current_frag['addr'] - new_frag['size'] == new_frag['addr']:
combined_size += new_frag['size']
connection.execute_command('MEMORY', 'MALLOC-MERGE',
str(new_frag['addr']), str(current_frag['addr']))
fragments.remove(new_frag)
current_frag['addr'] = new_frag['addr']
current_frag['size'] += new_frag['size']
return combined_size
在以上示例代碼中，`threshold`是一個(gè)閾值，用于觸發(fā)碎片清理和空閑塊重組。在`clean_fragments()`方法中，通過(guò)循環(huán)刪除所有空閑內(nèi)存塊，在刪除過(guò)程中，累加空閑內(nèi)存塊的總大小并返回。在`combine_fragments()`方法中，將碎片按照從小到大的順序排序，并從最大的內(nèi)存塊開(kāi)始遍歷。如果兩個(gè)內(nèi)存塊相鄰，并且它們的總大小小于閾值，則可以將它們合并成一個(gè)更大的內(nèi)存塊。該模塊返回合并后的內(nèi)存塊大小。
最后是空閑塊重組模塊。該模塊負(fù)責(zé)將所有空閑內(nèi)存塊重組成更大的塊。如果當(dāng)前的內(nèi)存碎片大小足夠觸發(fā)清理或合并操作，則將調(diào)用碎片清理和空閑塊重組模塊，以減少內(nèi)存浪費(fèi)和內(nèi)存碎片化問(wèn)題。
下面是一個(gè)空閑塊重組模塊的示例代碼：
“`python
class FreeBlockReorganization:
def __init__(self, threshold=1024*1024*10):
self.statistics = FragmentationStatistics()
self.cleaning = FragmentationCleaning(threshold)
self.threshold = threshold
def reorganize_blocks(self, connection):
“””重組Redis中的空閑內(nèi)存塊”””
memory_stats = self.statistics.get_memory_stats(connection)
if memory_stats[‘used_memory_ratio’] > 0.7:
fragmentation_stats = self.statistics.scan_fragments(connection)
total_free_size = 0
if fragmentation_stats[‘fragmentation_ratio’] > 1.1 or \
fragmentation_stats[‘used_frag’] > self.threshold / 2:
total_free_size += self.cleaning.clean_fragments(connection, self.statistics.fragments)
total_free_size += self.cleaning.combine_fragments(connection, self.statistics.fragments)
self.statistics.fragments = []
return total_free_size
在上面的示例代碼中，首先使用`FragmentationStatistics`模塊獲取了Redis的內(nèi)存使用情況以及碎片統(tǒng)計(jì)信息。如果內(nèi)存使用率超過(guò)了70%，則調(diào)用`FragmentationCleaning`模塊進(jìn)行碎片清理和空閑塊重組。在`clean_fragments()`和`combine_fragments()`方法中，之前已經(jīng)介紹過(guò)該模塊的詳細(xì)工作原理。該模塊返回空閑內(nèi)存塊總大小。
綜上所述，redis碎片清理機(jī)制是一個(gè)非常重要的功能，它可以減少內(nèi)存碎片化程度，從而提高Redis性能和節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定性。如果您想更好地管理Redis內(nèi)存，那么該機(jī)制值得您的嘗試。
成都創(chuàng)新互聯(lián)建站主營(yíng)：成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站維護(hù)、網(wǎng)站改版的網(wǎng)站建設(shè)公司，提供成都網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站建設(shè)、成都網(wǎng)站推廣、成都網(wǎng)站優(yōu)化seo、響應(yīng)式移動(dòng)網(wǎng)站開(kāi)發(fā)制作等網(wǎng)站服務(wù)。
當(dāng)前文章：基于Redis的碎片清理機(jī)制（redis碎片清理）
網(wǎng)址分享：http://www.dlmjj.cn/article/codogds.html
