243_Redis_事务_内存回收_分配算法
Redis事务
Redis事务概念
Redis 事务的本质是一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令,一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程,会按照顺序串行化执行队列中的命令,其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中
综述redis事务就是一次性、顺序性、排他性的执行一个队列中的一系列命令。
Redis事务没有隔离级别的概念
- 批量操作在发送 EXEC 命令前被放入队列缓存,并不会被实际执行!
- Redis不保证原子性
- Redis中,单条命令是原子性执行的,但事务不保证原子性,且没有回滚。事务中任意命令执行失败,其余的命令仍会被执行
Redis事务的三个阶段
- 开始事务 Multi
- 命令入队 具体命令
- 执行事务 exec/discard
- Redis事务相关命令
从输入Multi命令开始,输入的命令都会依次进入命令队列中,但不会执行,直到输入Exec后,Redis会将之前的命令队列中的命令依次执行
组队的过程中可以通过discard来放弃组队
组队中某个命令出现了报告错误,执行时整个的所有队列都会被取消
如果执行阶段某个命令报出了错误,则只有报错的命令不会被执行,而其他的命令都会执行,不会回滚
watch key1 key2 ... #监视一或多个key,如果在事务执行之前,被监视的key被其他命令改动,则事务被打断(类似乐观锁)
multi # 标记一个事务块的开始( queued )
exec # 执行所有事务块的命令 ( 一旦执行exec后,之前加的监控锁都会被取消掉 )
discard # 取消事务,放弃事务块中的所有命令
unwatch # 取消watch对所有key的监控
127.0.0.1:6379> MULTI
OK
127.0.0.1:6379> set user bob
QUEUED
127.0.0.1:6379> incr user
QUEUED
127.0.0.1:6379> set user2 alex
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec / discard #exec后才真正执行
1) OK
2) (error) ERR value is not an integer or out of range
3) OK
127.0.0.1:6379> get user2
"alex"
Watch 监控
悲观锁:
悲观锁(Pessimistic Lock),
每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿到这个数据就会block直到它拿到锁。
传统的关系型数据库里面就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在操作之前先上锁
乐观锁
乐观锁(Optimistic Lock)
每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁
但是在更新的时候会判断一下再此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号等机制,
乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量,
乐观锁策略:提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新
Watch 本质是乐观锁, 但是watch可以用来解决并发修改的方法
- 会在事务开始之前 顶住 一个或多个变量,
- 当事务执行时(服务收到exec) 就要顺序执行指令,
- Redis检查顶住的变量,如果该变量被修改, exec会返回null 告诉客户端执行失败
内存回收机制
Redis不会立即回收内存给操作系统,操作系统是以页为单位回收内存的, 只要这个页上还有一个key 这个页就不能回收, 所以无法立即回收内存页, 但会重新使用这些尚未回收的空闲内存
内存分配算法
Redis使用jemalloc (facebook)库来管理内存, 可以切换tcmalloc(Google)库
通过info memory 查看内存情况
127.0.0.1:6379> info memory
# Memory
used_memory:725896
used_memory_human:708.88K
used_memory_rss:684880
used_memory_rss_human:668.83K
used_memory_peak:743832
used_memory_peak_human:726.40K
used_memory_peak_perc:97.59%
used_memory_overhead:711694
used_memory_startup:660224
used_memory_dataset:14202
used_memory_dataset_perc:21.63%
allocator_allocated:1043496
allocator_active:327155712
allocator_resident:339738624
total_system_memory:0
total_system_memory_human:0B
used_memory_lua:37888
used_memory_lua_human:37.00K
used_memory_scripts:0
used_memory_scripts_human:0B
number_of_cached_scripts:0
maxmemory:0
maxmemory_human:0B
maxmemory_policy:noeviction
allocator_frag_ratio:313.52
allocator_frag_bytes:326112216
allocator_rss_ratio:1.04
allocator_rss_bytes:12582912
rss_overhead_ratio:0.00
rss_overhead_bytes:-339053744
mem_fragmentation_ratio:1.00
mem_fragmentation_bytes:0
mem_not_counted_for_evict:112
mem_replication_backlog:0
mem_clients_slaves:0
mem_clients_normal:49950
mem_aof_buffer:112
mem_allocator:jemalloc-5.2.1-redis
active_defrag_running:0
lazyfree_pending_objects:0
指标 |
含义 |
used_memory |
由 Redis 分配器分配的内存总量,包含了redis进程内部的开销和数据占用的内存,以字节(byte)为单位,即当前redis使用内存大小。 |
used_memory_human |
已更直观的单位展示分配的内存总量。 |
used_memory_rss |
向操作系统申请的内存大小,与 top 、 ps等命令的输出一致,即redis使用的物理内存大小。 |
used_memory_rss_human |
已更直观的单位展示向操作系统申请的内存大小。 |
used_memory_peak |
redis的内存消耗峰值(以字节为单位),即历史使用记录中redis使用内存峰值。 |
used_memory_peak_human |
以更直观的格式返回redis的内存消耗峰值 |
used_memory_peak_perc |
使用内存达到峰值内存的百分比,used_memory/ used_memory_peak) *100%,即当前redis使用内存/历史使用记录中redis使用内存峰值*100% |
used_memory_overhead |
Redis为了维护数据集的内部机制所需的内存开销,包括所有客户端输出缓冲区、查询缓冲区、AOF重写缓冲区和主从复制的backlog。 |
used_memory_startup |
Redis服务器启动时消耗的内存 |
used_memory_dataset |
数据实际占用的内存大小,即used_memory-used_memory_overhead |
used_memory_dataset_perc |
数据占用的内存大小的百分比,100%*(used_memory_dataset/(used_memory-used_memory_startup)) |
total_system_memory |
整个系统内存 |
total_system_memory_human |
以更直观的格式显示整个系统内存 |
used_memory_lua |
Lua脚本存储占用的内存 |
used_memory_lua_human |
以更直观的格式显示Lua脚本存储占用的内存 |
maxmemory |
Redis实例的最大内存配置 |
maxmemory_human |
以更直观的格式显示Redis实例的最大内存配置 |
maxmemory_policy |
当达到maxmemory时的淘汰策略 |
mem_fragmentation_ratio |
碎片率,used_memory_rss/ used_memory。ratio指数>1表明有内存碎片,越大表明越多,<1表明正在使用虚拟内存,虚拟内存其实就是硬盘,性能比内存低得多,这是应该增强机器的内存以提高性能。一般来说,mem_fragmentation_ratio的数值在1 ~ 1.5之间是比较健康的。详解 |
mem_allocator |
内存分配器 |
active_defrag_running |
表示没有活动的defrag任务正在运行,1表示有活动的defrag任务正在运行(defrag:表示内存碎片整理)详解 |
lazyfree_pending_objects |
0表示不存在延迟释放的挂起对象 |
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