redis内存分析
阿里云redis集群对key进行hash后保存在对应的后端节点,使每个节点的key数量大致相同,但是如果存在大key,就会导致单个节点内存用满,可以使用redis-rdb-tools
或rdr
来对内存进行分析。
redis-rdb-tools
redis-rdb-tools
通过对dump.rdb文件进行分析后生成报告,通过报告进行内存分析。
redis-rdb-tools
是一个python解析rdb文件的工具,有以下三个 功能。
- 生成内存快照
- 转储成json格式
- 使用标准的diff工具比较两个dump文件
安装
安装方式推荐使用pip
进行安装
# python-lzf是可选的,但强烈建议加快解析速度。
pip install rdbtools python-lzf
创建备份
使用bgsave
生成rdb文件,然后使用redis-rdb-tools
对文件进行分析。
生成内存快照
生成内存快照的命令为:
rdb -c memory dump.rdb > memory.csv
生成 CSV 格式的内存报告。包含的列有:数据库 ID,数据类型,key,内存使用量(byte),编码。内存使用量包含 key、value 和其他值。
注意:内存使用量是理论上的近似值,在一般情况下,略低于实际值。memory.csv 例子:
bogon:helei helei$ head memory.csv
database,type,key,size_in_bytes,encoding,num_elements,len_largest_element,expiry
0,set,b_13540658,444,hashtable,5,10,
0,set,b_27776658,276,hashtable,2,10,
分析内存快照
SQLite 是一款轻型的数据库。我们可以将前面生成的 csv 导入到数据库中之后,就可以利用 sql 语句很方便的对 Redis 的内存数据进行各种分析了。
sqlite3 memory.db
sqlite> create table memory(database int,type varchar(128),key varchar(128),size_in_bytes int,encoding varchar(128),num_elements int,len_largest_element varchar(128),export varchar(128));
sqlite>.mode csv memory
sqlite>.import memory.csv memory
数据导入以后,接下来想怎么分析就怎么分析了,举几个简单的例子:
# 查询key个数
sqlite> select count(*) from memory;
# 查询总的内存占用
sqlite> select sum(size_in_bytes) from memory;
#查询内存占用最高的10个 key
sqlite> select * from memory order by size_in_bytes desc limit 10;
#查询成员个数1000个以上的 list
sqlite> select * from memory where type='list' and num_elements > 1000 ;
rdr
参数文档:https://github.com/xueqiu/rdr
参考文档:https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools
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