Redis内存暴涨2G：排查与分析实战

本文档是一篇关于Redis内存增长异常排查的实战记录。问题发生在名为"r-bp1cxxxxxxxxxd04"的主从实例中，内存每分钟增长2GB，针对这种情况，作者进行了详细的内存分析。首先，文章介绍了Redis内存的主要组成部分，包括used_memory（已分配内存）、used_memory_human（以易读格式显示的内存总量）、used_memory_rss（进程占用的物理内存）、used_memory_peak（内存分配器分配的最大内存）以及used_memory_lua（Lua引擎内存）。此外，还提到了mem_fragmentation_ratio（内存碎片化比率），即used_memory_rss与used_memory之间的比例，以及mem_allocator（内存分配器，默认jemalloc）。 在内存分析部分，作者将Redis内存分为几个关键部分： 1. 自身内存：新创建的Redis实例初始内存较小，可忽略。 2. KV内存：主要由key和value对象组成，如果遇到大key或大量写入可能导致内存增长。 3. 缓冲区：包括客户端缓冲区（如普通请求、slave伪装和pubsub消息）和AOF日志缓冲区，虽然通常稳定，但可能因异常情况而增加。 4. Lua内存：Lua引擎运行时消耗的内存，若存在大量Lua脚本执行，也会占用一部分内存。 内存突增的常见原因列举了两种情况：一是KV内存，可能是由于处理的大key或高写入量；二是客户端缓冲区，尤其是在网络拥堵或处理复杂请求时。作者强调了在排查时需要密切关注这些因素，并可能需要结合具体的业务逻辑和Redis配置来定位问题。 通过这篇文档，读者可以学习到如何通过Redis的info命令来监控内存使用情况，识别可能的内存增长点，并采取相应的优化措施来避免或减少内存的异常增长。同时，对于Redis内存管理的理解和实践经验，对运维人员来说是十分宝贵的。