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Redis数据库（二）—— Redis 性能管理与缓存问题解决方案指南

news 2025/9/20 9:11:39

文章目录

前言
一、Redis 性能管理与优化
- 1.1 内存指标详解
- 1.2 内存碎片管理（Memory Fragmentation）
- 1.3 内存碎片率分析
- 1.4 内存使用率优化
- 1.5 Redis 内存淘汰策略（重点）
二、Redis缓存常见问题
- 2.1 缓存穿透
- 2.2 缓存击穿
- 2.3 缓存雪崩
总结

前言

Redis 作为当今最流行的内存数据库和缓存解决方案，在现代应用架构中扮演着至关重要的角色。然而，随着数据量的增长和访问模式的复杂化，Redis 在实际使用过程中会遇到各种性能问题和缓存异常。

本文将从 Redis 内存管理的核心指标入手，深入分析内存碎片、使用率优化和淘汰策略等关键话题，并系统讲解缓存穿透、击穿和雪崩这三大经典问题的成因与解决方案，帮助开发者和运维人员构建更加健壮、高效的 Redis 应用架构。

一、Redis 性能管理与优化

1.1 内存指标详解

# 使用info memory 命令查看
info memory

在这里插入图片描述

Redis内存统计主要关注两个指标：

指标	含义
`used_memory`	Redis实际用于存储数据和内部开销的内存大小
`used_memory_rss`	Redis进程占用的物理内存（包括碎片和额外分配）

内存碎片率计算公式：

内存碎片率 = used_memory_rss / used_memory

1.2 内存碎片管理（Memory Fragmentation）

Redis 内存碎片是 操作系统分配物理内存的不连续性 导致的。
举例：
- Redis 想存储 1G 数据，需要 连续内存块。
- 如果操作系统没有连续 1G 内存，只能用多个小块拼起来。
- 这部分多余的、未直接用于数据存储的内存，就是内存碎片。

1.3 内存碎片率分析

内存碎片率	含义	建议操作
≈ 1	合理，碎片低，Redis运行正常	无需操作
> 1.5	Redis 实际占用物理内存比需要大 50%	1. 保存数据：`SHUTDOWN SAVE` 2. 重启 Redis 释放碎片
< 1	Redis 占用物理内存不足，操作系统可能进行交换	1. 增加物理内存 2. 减少 Redis 内存占用

💡 优化建议：

Redis 配置调整
- 调整 maxmemory 限制，避免 Redis 占用过多内存
- 调整 hash-max-ziplist-entries 和 hash-max-ziplist-value，减少小对象碎片
定期重启或保存
- 在低峰期执行 SHUTDOWN SAVE 重启 Redis，释放内存碎片
操作系统优化
- 使用大页内存（HugePages）
- 优化内存分配策略

1.4 内存使用率优化

合理规划实例大小：

部署 Redis 实例时，尽量保证 物理内存 > Redis 可能使用的最大内存。
一般建议：单实例不要超过物理内存的 70%~80%，预留空间给操作系统和其他进程。

使用Hash结构存储：

Redis 内部对小 Hash 结构有优化（压缩存储，节省内存）。

比如存储用户属性时，用 Hash 存储一整组字段，而不是单独的 key-value。

# 不推荐
set user:1:name "Tom"
set user:1:age 20# 推荐
hmset user:1 name "Tom" age 20

设置key过期时间：
- 对于缓存类数据，一定要加上过期时间，避免无效数据长期占用内存。
```
set session:123 abcdef EX 3600SET：存储一个键值对session:123：键名abcdef：值EX 3600：给这个键设置过期时间 3600 秒（1小时）
```
- 配合内存淘汰策略（maxmemory-policy allkeys-lru），能保证内存可控。
合理设置maxmemory：
- 在配置文件 /etc/redis/6379.conf 中设置最大可用内存，防止无限占用：
```
maxmemory 2gb    # 默认没有开启
maxmemory-policy allkeys-lru  # 默认是noeviction，不淘汰
```
关闭或限制swap：避免Redis使用swap影响性能
- 在 Linux 上，可以设置：
```
sudo swapoff -a   # 临时关闭 swap
```
或者调整 swap 优先级：
```
echo 1 > /proc/sys/vm/swappiness
```
（值越小，越少用 swap）

总结：

Redis 一旦进入 swap，性能会大幅下降，所以关键措施是：

限制 maxmemory
合理选择 maxmemory-policy
使用高效数据结构 (Hash)
给 key 设置过期时间

1.5 Redis 内存淘汰策略（重点）

Redis 的内存是有限的，当数据量超过 maxmemory 设置值时，就需要触发淘汰策略来回收空间。
配置文件路径一般是：

vim /etc/redis/6379.conf

找到配置项：

maxmemory-policy <policy>

可选策略：

volatile-lru
- 从 已设置过期时间的 key 中挑选最近最少使用 (Least Recently Used, LRU) 的 key 淘汰。
- 只会删除带 TTL 的 key。
volatile-ttl
- 从 已设置过期时间的 key 中，挑选 剩余生存时间最短的 key 淘汰。
- 越快要过期的 key 越可能被删除。
volatile-random
- 从 已设置过期时间的 key 中，随机挑选 key 淘汰。
allkeys-lru
- 从 所有 key 中淘汰最近最少使用的 key。
- 最常用的策略，适合缓存场景。
allkeys-random
- 从 所有 key 中随机淘汰。
noeviction
- 禁止删除任何 key。
- 当内存不足时，新写入操作会直接报错。
- 适合严格要求数据不可丢失的场景。

实际应用建议：

缓存场景（典型 Redis 用法）：
建议使用
```
maxmemory-policy allkeys-lru
```
因为缓存里数据可丢弃，保留最常用的 key 更合理。
需要保留核心数据，但允许部分过期数据丢弃：
建议使用
```
maxmemory-policy volatile-lru
```
需要严格保证数据不丢失：
使用默认值
```
maxmemory-policy noeviction
```
不过要小心，写满时会报错。

二、Redis缓存常见问题

Redis 作为一个高效的缓存系统，主要用于加速数据访问，减轻数据库压力。但在实际使用中，可能会遇到一些常见的问题：缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。这些问题都会影响系统的性能和稳定性。

2.1 缓存穿透

缓存穿透：
产生这个问题的原因可能是外部的恶意攻击，例如，对用户信息进行了缓存，但恶意攻击者使用不存在的用户id频繁请求接口，导致查询缓存不命中，然后穿透 DB（数据库）查询依然不命中。这时会有大量请求穿透缓存访问到 DB。

解决思路如下：

针对不存在用户的情况，可采用缓存空对象标记的方式避免重复查询数据库。但该方法存在缺陷，可能导致缓存堆积大量无效数据。

更优的解决方案是使用布隆过滤器（BloomFilter）。其核心特性在于高效的存在性检测：当数据不存在于过滤器中时，必然不存在；若存在于过滤器中，则可能存在误判。这种特性使其成为解决此类问题的理想方案。

解决办法：

缓存空结果：把这些不存在的数据（比如商品ID）也存到缓存里，告诉大家 “这个东西是空的，不用去仓库找了”，这样就避免了大量无效请求直达数据库。
使用布隆过滤器：在缓存前加一个布隆过滤器，这个过滤器可以快速判断请求的数据是否一定不存在，如果不存在，就直接返回空结果，避免进一步请求数据库。

2.2 缓存击穿

缓存击穿：
就是某个热点数据失效时，大量针对这个数据的请求会穿透到数据源。

解决思路如下：

1、可以使用互斥锁更新，保证同一个进程中针对同一个数据不会并发请求到 DB，减小 DB 压力。
2、使用随机退避方式，失效时随机 sleep 一个很短的时间，再次查询，如果失败再执行更新。
3、针对多个热点 key 同时失效的问题，可以在缓存时使用固定时间加上一个小的随机数，避免大量热点 key 同一时刻失效。

解决办法：