Redis内存分析方法

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简介： 线上经常遇到用户想知道自己Redis实例内存使用情况，质疑内存占用量太高。为了不影响线上实例的使用，我们一般会采用bgsave生成dump.rdb文件，再结合redis-rdb-tools和sqlite来进行静态分析。

背景

线上经常遇到用户想知道自己Redis实例中数据的内存分布情况。
为了不影响线上实例的使用，我们一般会采用bgsave生成dump.rdb文件，再结合redis-rdb-tools和sqlite来进行静态分析。

创建备份

自建Redis可在客户端执行bgsave生成rdb文件。
阿里云数据库Redis版可以在控制台上可以进行数据备份和下载的操作，下载后的数据为rdb格式文件。
步骤详见下图：

生成内存快照

redis-rdb-tools是一个python的解析rdb文件工具, 主要有一下三个功能：

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

在分析内存的使后，我们主要用到它的生成内存快照功能。

redis-rdb-tools安装

redis-rdb-tools有两种安装方式，任选其一即可。
使用PYPI安装

pip install rdbtools

从源码安装

git clone https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools
cd redis-rdb-tools
sudo python setup.py install

使用redis-rdb-tools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：

$head memory.csv
database,type,key,size_in_bytes,encoding,num_elements,len_largest_element
0,string,"orderAt:377671748",96,string,8,8
0,string,"orderAt:413052773",96,string,8,8
0,sortedset,"Artical:Comments:7386",81740,skiplist,479,41
0,sortedset,"pay:id:18029",2443,ziplist,84,16
0,string,"orderAt:452389458",96,string,8,8

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。
导入方法：

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));
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 ;

总结

通过使用redis-rdb-tools + sqlite的方式，可以方便的对redis实例的内存情况进行静态的分析。整个过程也比较简单,获取到rdb之后

rdb -c memory dump.rdb > memory.csv;
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));
sqlite>.mode csv memory
sqlite>.import memory.csv memory

即可

实际使用中，发现过一个List积攒了10多G的内容，也发现过43M以上的string类型的value，往往不仅能解答用户的疑惑，而且能够帮助用户排除业务中潜在的风险点，找到业务性能瓶颈。

总的来说，整个分析的过程简单而实用，是每一个Redis的用户都非常值得掌握的一个方法。