排查Redis实例内存使用率高的问题
当Redis内存不足时，可能导致Key频繁被逐出、响应时间上升、QPS（每秒访问次数）不稳定等问题，进而影响业务运行。如果发现Redis内存占满或收到内存告警，可参考本文判断内存占用是否长期过高、内存占用是否突然上升、是否发生内存倾斜，并通过拆分大Key，设置过期策略，升级规格等方法解决问题。
内存使用率高的现象分类:
内存使用率高，通常分为以下三种情况：
- 内存使用率在较长一段时间内一直处于较高水位。通常，当内存使用率超过95%时需要及时关注。
- 内存使用率一直较低，但从某个时间点开始突然上升至较高水位，甚至达到100%。
- 实例整体的内存使用率较低，但某个数据分片节点的内存使用率接近100%。
请根据不同情况，分别采取措施降低内存使用率。
内存使用率长期处于高水位的解决办法
- 查询现有的Key是否符合业务预期，及时清理无用的Key。
- 通过缓存分析功能，分析大Key分布。具体操作，请参见大Key分析。
a. 对大Key进行评估，然后在业务侧对大Key进行拆分。
图 1. 大Key分析示例
b. 执行 info keyspace 命令，分析Key是否有合理的TTL策略。
3.根据业务需求，设置合理的数据逐出策略（即调整maxmemory-policy参数的值）。具体操作，请参见设置实例参数。
说明 云数据库Redis默认的数据逐出策略为volatile-lru，更多信息，请参见参数说明。
4.根据业务需求，设置合理的过期Key主动删除的执行频率（即调整hz参数的值）。具体操作，请参见设置实例参数。
说明 hz的取值建议在100以内，如果该值过大将对CPU的使用率产生较大影响。
5.经过上述步骤优化后，内存使用率依旧较高，可评估升级至更大内存的规格，以承载更多数据并改善性能。具体操作，请参见变更配置。
说明 在正式升级实例的规格前，您可以先购买一个按量付费的实例，测试要升级到的目标规格是否能够满足业务的负载需求，测试完成后可将其释放。关于如何释放实例，请参见释放实例。
内存使用率突然上升的解决办法
问题原因
内存使用率突然升高的主要原因如下：
- 短时间内大量写入新数据。
- 短时间内大量创建新连接。
- 突发访问产生大量流量超过网络带宽，导致输入缓冲区和输出缓冲区积压。
- 客户端处理速度跟不上Redis的处理速度，导致输出缓冲区积压。
解决方案
请依次排查内存使用率突然升高的原因，并参考对应的解决方案解决问题。
排查是否写入大量新数据
排查方法：
查看Redis实例监控的节点网络输入量、写请求。如果节点网络输入量与写请求的趋势与内存使用率的趋势一致，说明大量的数据写入导致内存使用率突然升高。
解决方案：
- 通过设置Key的过期时间自动清理不再需要的Key，或手动删除不再需要的Key。
- 升级实例规格，通过增加内存容量缓解内存使用率升高的问题。详情请参见变更配置。
- 如果您的实例为标准版，扩容内存规格后仍无法解决内存使用率高的问题，可以考虑升级为企业集群版，将数据分布到多个数据分片节点上，减轻单个数据分片节点的内存压力。详情请参见redis实例迁移方案。
排查是否创建大量新连接
排查方法：
查看Redis实例监控的节点实例连接数。如果节点实例连接数突然增长，且与内存使用率的趋势一致，说明大量新建连接导致内存使用率突然升高。 解决方案：
- 排查是否存在连接泄漏。
- 设置连接超时时间（即调整timeout参数的值），自动关闭空闲连接。详情请参见设置实例参数。
排查是否突发流量导致输入和输出缓冲区积压
排查方法：
- 查看实例监控的节点网络输出量，如果节点网络输出量突然增长到高位，可能存在缓存积压。
- 执行MEMORY STATS命令，查看clients.normal占用的内存是否过多。 说明clients.normal反映了所有普通客户端连接的输入和输出缓冲区所占用的内存总量。
解决方案：
- 排查业务流量突发原因。
- 升级实例规格，以保证输入输出缓冲区的使用。详情请参见变更配置。
排查是否因客户端性能问题导致输出缓冲区积压
排查方法：
在Redis中，执行MEMORY DOCTOR命令，查看big_client_buf的值。当big_client_buf=1时，代表至少有一个客户端的输出缓冲区占用内存较大。
解决方案：
执行CLIENT LIST命令，查看哪个客户端的输出缓冲区内存占用量（omem）较大。排查该客户端应用是否存在性能问题。
数据分片节点内存使用率高的解决方法
现象
如果Redis实例为集群版，您可能从以下一种或几种现象发现数据分片节点的内存使用率高：
- 收到了云监控的内存使用率告警。告警信息中显示某个数据节点的内存使用率高，超过了阈值。
- 在实例监控页面查看实例的内存使用率和数据节点的内存使用率，发现实例的内存使用率不高，但某个数据分片节点的内存使用率较高。
问题原因
如果实例的内存使用率不高，但某个数据分片节点的内存使用率较高，说明发生了内存倾斜。
解决方案
检查是否存在大Key，并拆分大Key
查找大Key:通过大Key分析找出大Key。
拆分大Key:例如将含有数万成员的一个HASH Key拆分为多个HASH Key，并确保每个Key的成员数量在合理范围。在Redis集群架构中，拆分大Key能对数据分片间的内存平衡起到显著作用。更多方法请参见避免大Key热Key实践指南。
检查是否使用了Hash Tag
如果使用了Hash Tag，请根据业务实际情况，评估将一个Hash Tag拆分为多个Hash Tag，使数据更加均匀地分布在不同的数据分片节点上。
扩容实例规格
扩容实例规格，可以增加实例每个分片的内存，是改善内存倾斜的临时解决方案，具体操作请参见变更配置。
重要 在成功升级实例规格后，会改善内存倾斜问题，但可能也引起带宽倾斜或CPU倾斜。
附录1：Redis内存占用介绍
Redis的内存占用主要由以下三部分组成：
| 内存占用 | 说明 |
|---|---|
| 链路内存（动态） | 主要包括Input Buff、Output Buff、JIT Overhead、Fake Lua Link、Lua执行缓存等，例如可执行INFO命令，通过返回结果的Clients中查看客户端缓存信息。｜ |
| 说明 Input buff与Output buff与每个客户端的连接有关，通常较小。当执行客户端Range类操作或大Key收发较慢时，Input buff与Output buff占用的内存会增大，从而影响数据区，甚至会造成内存溢出OOM（Out Of Memory）。 | |
| 数据内存 | 用户数据区，即实际存储的Value信息，通常作为重点分析的对象。 |
| 管理内存（静态） | 启动时较小且相对恒定，该区域由管理数据的Hash内存开销、Repl-buff与aof-buff的内存开销（约32 MB～64 MB）等构成。说明 当Key数量特别多时（例如几亿个），会占用较大的内存。 |
说明 大部分OOM场景是由于动态内存管理失效引起，例如限流时请求堆积导致动态内存快速上升、过于复杂或不合理的Lua脚本也可能导致OOM。
附录2：查看内存占用情况的其他方法
使用MEMORY STATS命令查看内存占用情况。
使用MEMORY DOCTOR命令查看内存诊断建议。
使用MEMORY USAGE命令查看指定Key占用的内存。