Redis 是一个流行的内存数据结构存储系统，被广泛用于缓存、消息队列、会话存储等应用。内存是 Redis 最重要的资源，但长时间运行后，Redis 可能会遭受内存碎片（Memory Fragmentation）的问题，导致内存使用效率低下，最终导致 Redis 进程崩溃或被操作系统 kill。本文将重点探讨 Redis 内存碎片的原因与解决方案。
内存碎片的原因
内存碎片是指内存空间在使用中被多次分配和释放，导致内存空间中出现无法使用的小空闲块，这些空闲块过小，不能用于存储请求的数据，容易被忽略，最终导致所有可用内存被消耗完毕，Redis 主进程无法再分配更大的内存空间，从而崩溃。
Redis 采用了一种常见的内存分配方案 —— jemalloc，当 Redis 中存储的数据被删除时，Redis 把内存还给 jemalloc，但并不意味着内存一定会被立即释放给操作系统。这是因为 jemalloc 是以页（page）的大小来管理内存的，如果一整页的内存没有被使用时，jemalloc 无法把这个页还给操作系统。当 Redis 中频繁地进行数据插入、删除等操作时，就会出现大量无法使用的小碎片内存将 Redis 的内存资源浪费殆尽。
解决方案
1. 定期重启 Redis
重启 Redis 可以解决内存碎片的问题，因为重启将释放 Redis 主进程占用的所有内存，整理碎片，并重新分配内存，这样可以极大地减少碎片空间。重启 Redis 这个方案很简单，但对于 Redis 高并发的应用场景来说，这种方法并不适用。
2. 更改 Redis 的一些配置参数
我们可以通过修改 Redis 的一些配置参数来降低内存碎片的风险。比如：
maxmemory-policy：Redis 中有六种清理策略来腾出机器内存，它们是noeviction（默认）、allkeys-lru、volatile-lru、allkeys-random、volatile-random、volatile-ttl。其中 LRU 策略优先清除最近最少使用的数据，而 Random 策略随机清除。我们可以根据不同的业务情况和内存使用状况来选择最适合的清理策略，以减少内存碎片的产生。hash-max-ziplist-entries和hash-max-ziplist-value：这两个参数可以控制 Redis 中存储哈希值的数据结构，减少内存碎片的产生。hash-max-ziplist-entries表示使用 ziplist 数据结构的阀值，当哈希表中的键值对数量超过这个数时，就会使用散列表存储这个哈希表；hash-max-ziplist-value表示 ziplist 的最大压缩程度，当超过这个值时，需要使用普通的字典，这两个参数的默认值是512和64。
3. 使用 Redis 内置的内存碎片整理工具
Redis 提供了 MEMORY DOCTOR 命令来帮助我们定位和解决内存碎片的问题。这个命令会扫描 Redis 的内存空间，从而找到所有的内存碎片，并且展示碎片的细节。我们可以通过这个命令找到并且重用小碎片，以减少内存碎片的数量和大小。
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4. 使用 Redis 的数据结构来减少内存碎片的产生
Redis 中有一些数据结构，如 zset（有序集合），它的内存布局是特别优化的，可以避免内存碎片的产生。当我们存储一些数据的时候，可以选择适当的数据结构来减少内存碎片的产生。
总结
内存碎片是 Redis 中一个比较棘手的问题。在高并发的应用场景中，我们需要使用更加高效的方法来解决内存碎片的问题。通过定期重启 Redis、修改配置参数、使用内置的内存碎片整理工具，以及使用优化的数据结构来减少内存碎片的产生，可以保证 Redis 长时间稳定运行。为了更好地处理内存碎片问题，我们也可以使用更加先进的内存分配方案，如 tcmalloc 等。
参考资料
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