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。
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小，导致产生未被利用的“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：
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：
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其中：
- used_memory_rss：代表Redis进程占用的总物理内存大小（包括码区、数据区和堆栈等），单位是字节。
- used_memory：代表Redis分配器申请的内存总量，也就是从操作系统角度看进程实际使用的虚拟内存空间，单位是字节。
碎片率的意义
mem_fragmentation_ratio的不同值，说明不同的情况。
- 大于1：说明内存有碎片，通常在1到1.5之间是正常的。
- 大于1.5：说明内存碎片率比较大，需要考虑是否要进行内存碎片清理，要引起重视。
- 小于1：说明已经开始使用交换内存，也就是使用硬盘了，正常的内存不够用了，需要考虑是否要进行内存的扩容，使用swap是相当影响性能的。
清理内存碎片
1.低于4.0-RC3版本的Redis
Redis 4.0-RC3之前的版本并没有内置的内存碎片整理工具。如果你想要清理内存碎片，可以通过重启的方式。
当Redis重新启动时，它会通过RDB持久化功能将数据存储到磁盘，然后再从磁盘加载数据到内存，这个过程可以有效地清理内存碎片。但这种方法会导致服务的临时中断。
2.高于4.0-RC3版本的Redis
Redis4.0-RC3版本开始，引入了active-defrag 特性。可以在不重启的情况下，自动进行碎片清理。
开启配置如下，此选项的默认值是关闭的，激活碎片整理可能会占据一些 CPU 时间。
redis> config set activedefrag yes 注意：自动清理内存碎片的功能需要该Redis的内存分配器是jemalloc时才能启用。
启用后需要同时满足下面2个参数的设置条件时才会触发自动清理：
active-defrag-ignore-bytes 100mb # 默认100MB,表示内存碎片空间达到100MB时
active-defrag-threshold-lower 10 # 默认10，表示内存碎片空间占OS分配给redis的物理内存空间的比例达到10%时redis是单进程模型，内存碎片自动清理是通过主线程操作的，也会消耗一定的CPU资源。为了避免自动清理降低Redis的处理性能，如下两个参数可以控制清理动作消耗的CPU时间比例的上下限：
active-defrag-cycle-min 5 # 默认5，表示自动清理过程所用 CPU 时间的比例不低于5%，保证清理能正常开展；
active-defrag-cycle-max 75 # 默认75，表示自动清理过程所用 CPU 时间的比例不高于 75%，一旦超过，就停止清理，从而避免在清理时，大量的内存拷贝阻塞 Redis，导致响应延迟升高。如果你对自动清理的效果不满意，可以使用如下命令，直接进行手动碎片清理：
redis > memory purge需要注意的是，该命令会阻塞主进程，并且目前也仅实现了jemalloc作为内存分配器的内存统计，对其他分配器暂不支持。
本篇文章到这就结束了。在我们深入研究Redis内存碎片管理和优化策略后，可以明确一点：理解并合理处理内存碎片化对于保证Redis的性能及稳定性至关重要。
不论是进行内存分配策略的调整，还是使用适当的数据结构，都是对Redis内存管理的优化。
同时，定期的监控和审视也是必不可少的步骤。希望本文能为你在处理Redis内存碎片问题上提供一些有价值的启示。记住，每一个优秀的工程师都应该以理解其使用的工具为荣。让我们持续关注和优化Redis，使其更好地服务于我们的项目，推动业务的发展。
