Redis 中的内存碎片化是指 Redis 内存中存在大量无法被有效利用的空闲内存块，导致内存利用率下降。其核心问题在于 内部碎片 和 外部碎片：
一、内存碎片化的定义
- 内部碎片（Internal Fragmentation）
- Redis 使用内存分配器（如
jemalloc）分配内存时，按固定大小的内存块（如 8B、16B、32B）分配。当请求的内存小于分配块时，剩余部分无法被利用。 - 示例：申请 17B 内存时，jemalloc 会分配 32B，导致 15B 内部碎片。
- Redis 使用内存分配器（如
- 外部碎片（External Fragmentation）
- 内存中存在大量分散的小块空闲内存，但无法合并为大块，无法满足新的大内存申请需求。
- 示例：频繁删除小对象后，内存中留下许多零散空隙，无法被大对象复用。
二、内存碎片化的原因
- 频繁的增删操作
- 高频的
SET/DEL操作会导致内存分配和释放，产生碎片。
- 高频的
- 键值对大小不均
- 不同大小的键值对交替存储，导致内存分配不匹配。
- 内存分配器行为
- Redis 默认使用
jemalloc，其固定大小的分配策略可能导致碎片。
- Redis 默认使用
- 过期键的清除
- 大量键同时过期时，内存突然释放，可能加剧碎片化。
三、如何检测内存碎片化？
通过 INFO MEMORY 命令查看关键指标：
redis> INFO MEMORY
# Memory
used_memory: 1073741824 # Redis 实际使用的内存（used_memory）
used_memory_rss: 1308622848 # 操作系统实际分配给 Redis 的物理内存（used_memory_rss）
mem_fragmentation_ratio: 1.22 # 内存碎片率 = used_memory_rss / used_memory- 判断标准：
mem_fragmentation_ratio ∈ (1, 1.5]：正常范围。> 1.5：碎片化严重，需优化。< 1：内存不足（可能触发 swap，需警惕）。
四、内存碎片化优化策略
1. 主动碎片整理（Redis 4.0+）
Redis 4.0 引入了 主动碎片整理（Active Defrag），通过合并小碎片释放内存：
activedefrag yes # 开启主动碎片整理
active-defrag-ignore-bytes 100mb # 碎片超过 100MB 时触发
active-defrag-threshold-lower 10 # 碎片率 > 1.1 时触发
active-defrag-threshold-upper 100 # 碎片率 > 2.0 时强制整理
active-defrag-cycle-min 5 # 整理时占用 CPU 的最小比例（5%）
active-defrag-cycle-max 75 # 最大 CPU 占比（75%）- 优点：无需重启即可清理碎片，适合生产环境。
- 注意事项：需合理配置 CPU 占比，避免影响业务性能。
2. 优化数据结构
- 合并小对象：用
Hash/Ziplist存储多个小字段，减少独立对象分配。HSET user:1000 name "Alice" age 30 # 合并存储 - 使用紧凑编码：选择
IntSet（整数集合）、Ziplist（压缩列表）等节省内存的数据结构。 - 避免大对象频繁修改：大对象修改时易产生碎片，可通过拆分或定期重写缓解。
3. 内存分配器优化
- 更换内存分配器：
jemalloc（默认）对碎片控制较好，但可尝试tcmalloc（Google 提供）进一步优化。
- 关闭 THP（Transparent Huge Pages）：
- THP 默认启用 2MB 大页分配，可能加剧碎片。在
redis.conf中添加：disable-thp yes
- THP 默认启用 2MB 大页分配，可能加剧碎片。在
4. 内存淘汰策略优化
- 合理配置
maxmemory-policy：- 缓存场景：使用
allkeys-lru或allkeys-random，优先淘汰冷数据。 - 持久化场景：使用
volatile-ttl，优先淘汰快过期的数据。
- 缓存场景：使用
- 设置键过期时间：
- 对临时数据（如验证码）设置
EXPIRE，避免僵尸数据占用内存。
- 对临时数据（如验证码）设置
5. 定期重启（谨慎使用）
- 安全重启：在低峰期重启 Redis 实例，释放内存碎片。
# 使用 Redis Cluster 或 Sentinel 实现高可用重启 - 注意事项：重启会导致服务短暂中断，需确保持久化开启（RDB/AOF）以恢复数据。
6. 工具辅助分析
- 定位大对象：使用
redis-cli --bigkeys扫描大键。 - 可视化工具：
- Redis Insight：图形化查看内存占用 TOP 键。
- redis-rdb-tools：解析 RDB 文件，统计键的内存分布。
五、典型场景与解决方案
| 场景 | 问题表现 | 优化方案 |
|---|---|---|
| 频繁更新小对象 | 内存碎片率持续升高 | 合并小对象为 Hash，减少独立分配；启用主动碎片整理 |
| 大量键过期 | 内存突然释放，碎片率飙升 | 设置合理的过期时间（TTL）；使用 volatile-ttl 淘汰策略 |
| 高频写入大对象 | 外部碎片增加，内存利用率下降 | 拆分大对象为多个小对象；定期执行 BGREWRITEAOF 优化 AOF 文件 |
使用默认 jemalloc | 内部碎片较高 | 关闭 THP；尝试 tcmalloc；调整 jemalloc 的 arena 数量 |
六、总结
内存碎片化是 Redis 性能优化的关键问题，需结合 主动整理、数据结构优化、分配器调整 和 监控工具 综合处理。生产环境中建议：
- 开启主动碎片整理（Redis 4.0+）。
- 定期使用
INFO MEMORY监控碎片率。 - 避免频繁修改大对象，优先使用紧凑数据结构。
- 合理配置淘汰策略，减少冷数据占用内存。
通过以上策略，可显著降低内存碎片率，提升 Redis 的内存利用率和性能。
THE END
