处理Redis不再被动淘汰一种新的处理方式（redis被动淘汰后续）

Redis是一个使用内存作为存储介质的高性能Key-Value数据库。在长时间运行的情况下，Redis会在内存使用超过配置的情况下，主动淘汰数据以维持内存的空间。但是，如果Redis实例同时面临大量数据写入的情况，它可能会变得被动，因为它试图释放内存，但在数据写入完成之前，它无法释放足够的空间。这时，Redis实例就会遇到内存不足的问题，从而导致崩溃或性能下降。因此，我们需要一种新的处理方式来解决这个问题。

一种简单的处理方式是使用Redis的内存分配器，称为jemalloc。jemalloc可以检测和降低内存分配中的片段化，从而提供更高的内存利用率。它还可以利用Sysctl和Proc文件系统中的变量来动态调整非常详细的内存参数。使用jemalloc的步骤如下：

1. 下载源代码并构建jemalloc：

$ wget https://github.com/jemalloc/jemalloc/releases/download/5.2.1/jemalloc-5.2.1.tar.bz2
$ tar xvf jemalloc-5.2.1.tar.bz2
$ cd jemalloc-5.2.1
$ ./configure
$ make
$ sudo make install

2. 编辑Redis配置文件中的配置项，以使用jemalloc：

# Redis configuration file
...
# Use jemalloc memory allocator
jemalloc yes

3. 重启Redis实例。

使用jemalloc可以帮助Redis更有效地使用内存，但这并不能解决Redis被动淘汰的问题。因此，我们需要一种更进一步的处理方式，即使用慢日志和限流来减轻Redis实例的负载。

Redis的慢日志可以记录所有执行时间超过一定时间的命令，并将它们存储在一个由Redis自己维护的日志中。慢日志可以帮助我们识别哪些命令需要更多的优化。默认情况下，Redis的慢日志是关闭的，我们需要在配置文件中手动启用它：

# Redis configuration file
...
# Enable slow log
slowlog-log-slower-than 1000

这个例子中，我们设置阈值为1000微秒。这意味着任何执行时间超过1000微秒的命令都将被记录。

Redis的限流可以帮助我们控制Redis实例的负载。一种常见的限流方法是使用令牌桶算法。在令牌桶算法中，请求被分配了一个可用令牌的速率，令牌桶中的令牌被定期填充。如果请求没有足够的令牌，则请求会被拒绝。使用Redis实现令牌桶算法的步骤如下：

1. 创建一个计数器和一个队列，用于保存令牌。

> SET mycounter 0
> LPUSH myqueue token
> LPUSH myqueue token
> ...

2. 创建一个函数，用于检查是否有足够的令牌可用，并根据需要填充令牌桶。

“`py

import time

import redis

POOL = redis.ConnectionPool(host=’127.0.0.1′, port=6379, db=0)

def get_token():

r = redis.Redis(connection_pool=POOL)

while True:

tokens = r.llen(‘myqueue’)

limit = 10

if tokens

r.rpush(‘myqueue’, ‘token’)

count = int(r.get(‘mycounter’) or 0)

if count+1 > limit:

time.sleep(0.1)

else:

r.incr(‘mycounter’)

break

3. 在需要限流的地方调用`get_token`函数。

使用慢日志和限流可以帮助我们有效地控制Redis实例的负载，并减轻Redis被动淘汰的问题。