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case现场
线上发现一台机器内存负载很重，top后发现一个redis进程占了大量的内存，TOP内容如下：
27190 root 20 0 18.6g 18g 600 S 0.3 59.2 926:17.83 redis-server 发现redis占了18.6G的物理内存。由于redis只是用于cache一些程序数据，觉得很不可思议，执行redis的info命令，发现实际数据占用只有112M，如下：
# Memory used_memory:118140384 used_memory_human:112.67M used_memory_rss:19903766528 used_memory_peak:17871578336 used_memory_peak_human:16.64G used_memory_lua:31744 mem_fragmentation_ratio:168.48 mem_allocator:libc 于是用了pmap -x 27190 查看redis进程的内存映像信息，结果如下：
27190: ./redis-server ../redis.conf Address Kbytes RSS Dirty Mode Mapping 0000000000400000 548 184 0 r-x-- redis-server 0000000000689000 16 16 16 rw--- redis-server 000000000068d000 80 80 80 rw--- [ anon ] 0000000001eb6000 132 132 132 rw--- [ anon ] 0000000001ed7000 19436648 19435752 19435752 rw--- [ anon ] 00007f5862cb2000 4 0 0 ----- [ anon ] 发现存在大量的内存脏页。现在内存负载高的问题已经比较清晰了，是由于redis的脏页占用了大量的内存引起的。可是，redis为什么会存在那么多的脏页呢？
case 分析
看了下linux脏页的定义：
脏页是linux内核中的概念，因为硬盘的读写速度远赶不上内存的速度，系统就把读写比较频繁的数据事先放到内存中，以提高读写速度，这就叫高速缓存，linux是以页作为高速缓存的单位，当进程修改了高速缓存里的数据时，该页就被内核标记为脏页，内核将会在合适的时间把脏页的数据写到磁盘中去，以保持高速缓存中的数据和磁盘中的数据是一致的。 也就是说，脏页是因为内存中的很多数据没来得及更新到磁盘导致的。看了下linux系统的脏页flush机制：
http://blog.chinaunix.net/uid-17196076-id-2817733.html
发现跟内存flush的可以进行设置（/proc/sys/vm底下）
dirty_background_bytes/dirty_background_ratio： - 当系统的脏页到达一定值（bytes或者比例）后，启动后台进程把脏页刷到磁盘中,此时不影响内存的读写（当bytes设置存在时，ratio是自动计算的） dirty_bytes/dirty_ratio： - 当系统的脏页到达一定值（bytes或者比例）后，启动进程把脏页刷到磁盘中,此时内存的写可能会被阻塞（当bytes设置存在时，ratio是自动计算的） dirty_expire_centisecs： - 当内存和磁盘中的数据不一致存在多久以后（单位为百分之一秒），才会被定义为dirty，并在下一次的flush中被清理。不一致以磁盘中文件的inode时间戳为准 dirty_writeback_centisecs： - 系统每隔一段时间，会把dirty flush到磁盘中（单位为百分之一秒） 查看当前系统的flush配置，发现没问题，dirty_background_ratio为10%，dirty_ratio为20%，dirty_writeback_centisecs为5s，dirty_expire_centisecs为30s，可是为啥redis的脏页没有被flush到磁盘中呢？
一般脏页是要把内存中的数据flush到磁盘中，那么会不会是redis的持久化导致了脏页呢？查看下redis关于这些方面的配置：
rdb持久化已经被关闭 # save 900 1 # save 300 10 # save 60 10000 # append持久化也被关闭 appendonly no # 最大内存设置、内存替换策略都是默认值 # maxmemory <bytes> # maxmemory-policy volatile-lru 如上所示，发现redis自身已经完全关闭持久化，只是作为cache使用，而且对于最大内存使用默认值（代表没有限制），内存的淘汰机制是volatile-lru。翻看redis的文档，查看对应的淘汰机制：
volatile-lru： 从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰（默认值） volatile-ttl： 从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰 volatile-random： 从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰 allkeys-lru： 从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰 allkeys-random： 从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰 no-enviction： 禁止驱逐数据 而在当前的使用环境中，程序对redis的使用是当做cache，并且会对数据设置expire超时时间，到期后等待redis进行删除的。那么脏页的原因，是不是因为过期数据清理机制的问题呢（比如清理不及时等）？因此，需要查看redis在对过期数据进行删除时采取的策略，参考信息如下：
Redis中的内存释放与过期键删除
redis 过期键的清除
redis过期键删除机制：
惰性删除： - expire的键到期后，不会自动删除，不过在每次读取该键时进行检查，检查该键是否已经过期，如果过期，则进行删除动作。这样可以保证删除操作只会在非做不可的情况下进行 定期删除： - 每隔一段时间执行一次cron删除操作，从每个db的expire-keys中随机找出一定数量的key（默认是20个），检查key是否超时。如果已经超时，则进行删除 - 通过限制删除操作执行的时长和频率，并以此来减少删除操作对 CPU 时间的影响。 大于maxmemory的自动删除： - 每次client和server进行command交互时，server都会检查maxmemory的使用情况 - 如果当前的内存已经超过了max-memory，那么则进行清理，直到内存占用在maxmemory线以下 - 清理的策略基于淘汰机制（LRU,TTL,RANDOM等） redis对于过期键删除使用的是 惰性删除 + 定期删除 + 大于maxmemory的自动清除 的策略。
case 定位
通过以上的分析，问题已经比较明确了，原因如下：
- 由于某种原因，redis使用的内存越来越大（可能是由于惰性删除，导致expire的数据越积越多，或者其它原因，具体原因取决于redis内部的实现）
- redis由于只当做cache，并没有实际读写文件，因此操作系统并不会帮它flush到磁盘中（因为没有地方可以flush）
- 由于redis没有设置maxmemory，因此默认的是机器的内存大小，只有当redis自身使用的内存达到机器内存大小时，redis才会自身进行清理（volatile-lru机制）
- 因此当前的redis的内存越来越大，而且脏页数据越来越多（大部分可能都是已经过期的数据）
case解决
为了解决这个问题，比较方便且合理的方法就是：
- 惰性删除有时候并不是很靠谱，特别对于一些log类型的数据，在写入redis后就不管了，虽然设置了超时时间，但是没有效果
- 定期删除对于expire-keys也不是很靠谱，存在随机性，也可能过期很久的数据没有删除
- 相对而言，比较合理的方式是基于使用情况设置redis的maxmemory大小，用于让redis实现自身的数据清理机制，确保把mem限制在maxmemory设定范围内