Redis如何解决Ubuntu内存不足

Redis在Ubuntu内存不足的排查与解决

一 快速止损与定位

• 设置硬上限并启用淘汰策略，避免写入被拒与系统 OOM。编辑配置文件 /etc/redis/redis.conf：设置 maxmemory 1gb（按机器内存调整），并设置 maxmemory-policy allkeys-lru（缓存场景通用；若业务不能丢数据，可改为 noeviction 并配合扩容或清理）。修改后重启：sudo systemctl restart redis-server。
• 观察实例内存与策略是否生效：redis-cli info memory（关注 used_memory、maxmemory、mem_fragmentation_ratio）。
• 若遇到错误提示 OOM command not allowed，说明已达 maxmemory 且策略为 noeviction 或淘汰来不及，需立即扩容、清理或调整策略。
• 检查系统层面是否因内存紧张触发了 OOM Killer：dmesg | grep -i ‘oom|kill’。若 Redis 被系统杀死，需降低 Redis 占用或增加系统可用内存。

二 系统层面扩容与稳定性

• 增加交换分区（Swap），为突发峰值提供缓冲：
  • 创建 4GB 交换文件：sudo fallocate -l 4G /swapfile（如失败用 dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=1M count=4096）
  • 设置权限并启用：sudo chmod 600 /swapfile && sudo mkswap /swapfile && sudo swapon /swapfile
  • 永久生效：在 /etc/fstab 添加 /swapfile none swap sw 0 0
• 调整内存过量使用策略，降低 fork（bgsave/bgrewriteaof）失败概率：
  • 查看：cat /proc/sys/vm/overcommit_memory
  • 临时设置：sudo sysctl vm.overcommit_memory=1
  • 永久设置：在 /etc/sysctl.conf 追加 vm.overcommit_memory=1
• 合理设置 swappiness（倾向使用 swap 的程度）：
  • 建议值：10–30（减少 Redis 工作集被换出，同时保留应急缓冲）
  • 临时设置：echo 10 | sudo tee /proc/sys/vm/swappiness；永久设置：写入 /etc/sysctl.conf
• 可选优化：禁用透明大页（THP）以降低延迟波动与内存碎片：echo never | sudo tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled。
• 风险提示：开启或增大 Swap 会带来一定 IO 延迟，在高并发/低延迟场景需结合压测评估。

三 Redis内部优化降低占用

• 选择合适淘汰策略：
  • 缓存为主：allkeys-lru / volatile-lru
  • 时间敏感：volatile-ttl
  • 严禁丢写：noeviction（需确保内存充足或配合扩容/清理）
• 启用小对象编码与结构调优（示例值可按业务微调）：
  • hash-max-ziplist-entries 512、hash-max-ziplist-value 64
  • list-max-ziplist-size -2、list-compress-depth 1
  • set-max-intset-entries 512、zset-max-ziplist-entries 128、zset-max-ziplist-value 64
• 处理大 Key 与阻塞风险：
  • 找出大 Key：redis-cli --bigkeys
  • 异步删除大 Key：UNLINK 替代 DEL
  • 大 Hash/List 按业务键拆分，降低单键内存与阻塞时长
• 降低碎片率与提升利用率：
  • 使用 jemalloc（默认），查看分配器：redis-cli info server | grep allocator
  • 开启主动碎片整理（Redis 4.0+）：activedefrag yes，并结合阈值如 active-defrag-ignore-bytes 100mb、active-defrag-threshold-lower 10
• 持久化策略折中：
  • RDB：合理设置 save 策略，避免频繁快照带来内存与 CPU 峰值
  • AOF：appendfsync everysec，开启 aof-rewrite-incremental-fsync；Redis 4.0+ 可用 aof-use-rdb-preamble yes 提升恢复速度与降低重写开销

四 架构与容量治理

• 水平扩展：数据量持续增长时，使用 Redis Cluster 将数据分片到多实例，降低单实例内存压力。
• 读写分离与本地缓存：对热点数据引入 应用层本地缓存（如 Caffeine），减少穿透到 Redis 的请求量。
• 容量规划：为持久化与峰值预留 20%–30% 空闲内存；监控 used_memory_rss 与 mem_fragmentation_ratio，当碎片率长期高于 1.5 时优先做结构优化与主动碎片整理。
• 监控与告警：定期执行 redis-cli info memory，配合 Prometheus + Grafana 或类似工具设置内存阈值告警，提前处置。

五 常见症状与对应措施