Redis 内存占用排查

在生产环境中，如果发现 Redis 占用内存过高，排查的思路通常分为两条：

1. Key 少但大 → 关注大 Key。
2. Key 多 → 关注为什么有这么多 Key，俗话说“小数怕长计”。

查看 Redis 内存基本情况

Redis 自带命令可以查看基础内存信息：

INFO MEMORY

该命令可以返回 Redis 实例的内存使用概况，包括总内存、碎片率、内存分配情况等。

使用 rdb-tools 深入分析

如果想对具体 Key 的内存占用进行分析，可以使用 redis-rdb-tools。虽然工具版本较旧（2020 年），但解析能力仍然够用。

安装 rdbtools

先决条件：

• python2.7 （没有的话建议用conda安装，环境隔离，避免遇到坑）
• python-lzf（可选，但强烈建议安装，可以大幅加快解析速度）
• redis-py（可选，用于测试用例）

安装方式（推荐从 PyPI 安装）：

pip install rdbtools python-lzf

注意：不安装 python-lzf 也能解析，但 1G 的 RDB 文件可能需要 10~20 分钟。

导出内存信息到 CSV

rdb -c memory redis-dump.rdb -f memory.csv

导出的 CSV 文件格式示例：

> rdb -c memory /var/redis/6379/dump.rdb --bytes 128 -f memory.csv
> cat memory.csv

database,type,key,size_in_bytes,encoding,num_elements,len_largest_element
0,list,lizards,241,quicklist,5,19
0,list,user_list,190,quicklist,3,7
2,hash,baloon,138,ziplist,3,11
2,list,armadillo,231,quicklist,5,20
2,hash,aroma,129,ziplist,3,11

分析 Key 的有效期

• 无过期的 Key：用逗号结尾表示没有设置有效期。

grep ',$' memory.csv > noexp.csv

统计某类 Key 总大小：

grep 'xxxx' noexp.csv | awk -F, 'NR > 1 { total += $4 } END { print "Total Size = " total/1024/1024/1024 " Gbytes" }'

• 有过期的 Key：反过来不是逗号结尾的就是设置了有效期。

grep -v ',$' memory.csv > hasexp.csv

统计设置了有效期的 Key 占用的内存：

cat hasexp.csv | awk -F, 'NR > 1 { total += $4 } END { print "Total Size = " total/1024/1024/1024 " Gbytes" }'

按内存大小排序分析

可以根据 size_in_bytes 列对 CSV 文件排序，从而找到最占内存的 Key：

(head -n 1 memory.csv && tail -n +2 memory.csv | sort -t, -k4,4nr) > memory_sorted.csv

这样可以快速定位哪些 Key 占用了大量内存，从而优化存储策略。

总结

通过上述方法，你可以：

• 判断 Redis 内存占用是否异常；
• 找到大 Key 或数量过多的 Key；
• 分析 Key 是否合理设置了有效期；
• 制定优化方案，减少内存占用，提高 Redis 性能。