內(nèi)存分析能提取業(yè)務(wù)特點(diǎn)，了解業(yè)務(wù)瓶頸，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)Bug。比如一些用戶說他們的Key并不多，但是內(nèi)存卻已滿，分析后才發(fā)現(xiàn)，一個(gè)List有16G，相當(dāng)于把售賣的數(shù)據(jù)都放到了同一個(gè)Key里面。業(yè)務(wù)量不多的時(shí)候沒問題，業(yè)務(wù)量增加的時(shí)候，Key就已經(jīng)很大了，說明當(dāng)前的代碼已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上業(yè)務(wù)的發(fā)展。

內(nèi)存分析方法有兩種，一種在線，一種離線。一般采用離線方法，離線內(nèi)存分析是把Redis的數(shù)據(jù)存下來，放到本地，不會(huì)有風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)據(jù)可以任意操作，主要分為3步：一是生成rdb文件（bgsave），二是生成內(nèi)存快照，三是分析內(nèi)存快照。每一步都很簡單，生成內(nèi)存快照會(huì)用到一個(gè)開源的工具，Redis-rdb-tools，用來做rdb文件的分析。命令為db -c memory dump.rdb > memory.csv。生成的內(nèi)存快照為csv格式，包含：

Database：數(shù)據(jù)庫ID

?Type：數(shù)據(jù)類型

?Key：

?size_in_bytes：理論內(nèi)存值（比實(shí)際略低）

?Encoding：編碼方式

?num_elements：成員個(gè)數(shù)

?len_largest_element：最大成員長度

其中每一個(gè)Key都有六列數(shù)據(jù)，表明屬于第幾號數(shù)據(jù)庫，這里要注意理論內(nèi)存值，會(huì)比實(shí)際略低。程序員可以將生成后的快照導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫，可以用sqlite，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，這里簡單列舉幾條。

查詢Key個(gè)數(shù)：sqlite> select count(*) from memory;

?查詢總的內(nèi)存占用：sqlite> select sum(size_in_bytes) from memory;

?查詢內(nèi)存占用最高的10個(gè)Key：sqlite> select * from memory order by size_in_bytes desc limit 10;

?查詢成員個(gè)數(shù)1000個(gè)以上的list：sqlite> select * from memory where type='list' and num_elements > 1000 ;

接下來是在線內(nèi)存分析，這里以簡單的Redis-cli為例，有一個(gè)-bigKeys的選項(xiàng)，可以把每種類型Key的最大Key找出來。

在這里再分享兩個(gè)其他的內(nèi)存分析問題。有時(shí)候Redis產(chǎn)品可能并沒有多少東西，內(nèi)存卻滿了，從而排查出來是其他方面的內(nèi)存占用。一個(gè)可能是client占用內(nèi)存的關(guān)系，因?yàn)橛胷db分析的時(shí)候沒有client，線上的很多連接都會(huì)帶著一個(gè)很長的命令，Redis里面就會(huì)有緩存，dict rehash也會(huì)占用一些內(nèi)存。內(nèi)存分析時(shí)發(fā)現(xiàn)有一些哈希表的內(nèi)存占據(jù)特別大，因?yàn)橛行㎏ey很少被訪問，導(dǎo)致rehash被很少觸發(fā)，中間緩存的表會(huì)一直刪不掉。這里可以用一個(gè)腳本訪問觸發(fā)rehash，看內(nèi)存是否變化，把表刪掉即可。

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